回溯法，動(dòng)態(tài)規(guī)劃法，遺傳算法求解 tsp問題（課程設(shè)計(jì)報(bào)告）
標(biāo)簽： 回溯法
上傳時(shí)間： 2013-12-09
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算法框架： a.. 問題的解空間：應(yīng)用回溯法解問題時(shí)，首先應(yīng)明確定義問題的解空間。問題的解空間應(yīng)到少包含問題的一個(gè)（最優(yōu)）解。 b. 回溯法的基本思想：確定了解空間的組織結(jié)構(gòu)后，回溯法就從開始結(jié)點(diǎn)（根結(jié)點(diǎn)）出發(fā)，以深度優(yōu)先的方式搜索整個(gè)解空間。這個(gè)開始結(jié)點(diǎn)就成為一個(gè)活結(jié)點(diǎn)，同時(shí)也成為當(dāng)前的擴(kuò)展結(jié)點(diǎn)。在當(dāng)前的擴(kuò)展結(jié)點(diǎn)處，搜索向縱深方向移至一個(gè)新結(jié)點(diǎn)。這個(gè)新結(jié)點(diǎn)就成為一個(gè)新的活結(jié)點(diǎn)，并成為當(dāng)前擴(kuò)展結(jié)點(diǎn)。如果在當(dāng)前的擴(kuò)展結(jié)點(diǎn)處不能再向縱深方向移動(dòng)，則當(dāng)前擴(kuò)展結(jié)點(diǎn)就成為死結(jié)點(diǎn)。換句話說，這個(gè)結(jié)點(diǎn)不再是一個(gè)活結(jié)點(diǎn)。此時(shí)，應(yīng)往回移動(dòng)（回溯）至最近的一個(gè)活結(jié)點(diǎn)處，并使這個(gè)活結(jié)點(diǎn)成為當(dāng)前的擴(kuò)展結(jié)點(diǎn)?；厮莘匆赃@種工作方式遞歸地在解空間中搜索，直至找到所要求的解或解空間中已沒有活結(jié)點(diǎn)時(shí)為止。 (3). 運(yùn)用回溯法解題通常包含以下三個(gè)步驟： a. 針對(duì)所給問題，定義問題的解空間； b. 確定易于搜索的解空間結(jié)構(gòu)； c. 以深度優(yōu)先的方式搜索解空間，并且在搜索過程中用剪枝函數(shù)避免無效搜索；
上傳時(shí)間： 2017-09-21
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實(shí)驗(yàn)?zāi)康? 通過上機(jī)實(shí)習(xí),加深對(duì)語法制導(dǎo)翻譯原理的理解,掌握將語法分析所識(shí)別的語法成分變換為中間代碼的語義翻譯方法. 實(shí)驗(yàn)要求 采用遞歸下降語法制導(dǎo)翻譯法,對(duì)算術(shù)表達(dá)式、賦值語句進(jìn)行語義分析并生成四元式序列。 實(shí)驗(yàn)的輸入和輸出 輸入是語法分析提供的正確的單詞串，輸出為三地址指令形式的四元式序列。 例如：對(duì)于語句串 begin a:=2+3*4 x:=(a+b)/c end# 輸出的三地址指令如下： （1） t1=3*4 （2） t2=2+t1 （3） a=t2 （4） t3=a+b （5） t4=t3/c （6） x=t4
標(biāo)簽： 分 翻譯 實(shí)驗(yàn) 制導(dǎo)
上傳時(shí)間： 2017-09-27
上傳用戶：hjshhyy
設(shè)計(jì)題三：條件語句的語法分析及語義分析程序設(shè)計(jì)。 1．目的 通過設(shè)計(jì)、編制、調(diào)試一個(gè)語法及語義分析程序，加深對(duì)語法及語義分析原理的理解。 2．設(shè)計(jì)內(nèi)容及要求 IF 〈布爾表達(dá)式〉 THEN 〈賦值語句〉 ELSE 〈賦值語句〉 其中 （1）可以選擇遞歸下降法、LL（1）、算符優(yōu)先分析法、LR法完成以上任務(wù)，中間代碼選用四元式。 （2）如1題寫出符合分析方法要求的文法，給出分析方法的思想，完成分析程序設(shè)計(jì)。 （3）編制好分析程序后，設(shè)計(jì)若干用例，上機(jī)測(cè)試并通過所設(shè)計(jì)的分析程序。
標(biāo)簽： 分 程序設(shè)計(jì) 程序 編制
上傳時(shí)間： 2013-12-24
上傳用戶：頂?shù)弥?/p>
用MATLAB求解無約束的問題，主要有最速下降法，牛頓法，共軛梯度法，變尺度法（DFP和BFGS法），非線性最小二乘法。 用MATLAB求解有約束的問題，主要是外懲罰函數(shù)和廣義乘子法。 以及一些對(duì)具體問題的分析，MATLAB的代碼在文檔里都有。
標(biāo)簽： MATLAB
上傳時(shí)間： 2017-09-28
上傳用戶：youth25
三維數(shù)據(jù)場(chǎng)可視化,很好的資料。介紹了一些直接體繪制技術(shù)，包括光線投射法、拋雪球法等。
標(biāo)簽： 三維 數(shù)據(jù)場(chǎng) 可視化
上傳時(shí)間： 2015-03-27
上傳用戶：bunny11
遺傳算法為群體優(yōu)化算法，也就是從多個(gè)初始解開始進(jìn)行優(yōu)化，每個(gè)解稱為一個(gè)染色體，各染色體之間通過競(jìng)爭(zhēng)、合作、單獨(dú)變異，不斷進(jìn)化。 優(yōu)化時(shí)先要將實(shí)際問題轉(zhuǎn)換到遺傳空間，就是把實(shí)際問題的解用染色體表示，稱為編碼，反過程為解碼，因?yàn)閮?yōu)化后要進(jìn)行評(píng)價(jià)，所以要返回問題空間，故要進(jìn)行解碼。SGA采用二進(jìn)制編碼，染色體就是二進(jìn)制位串，每一位可稱為一個(gè)基因；解碼時(shí)應(yīng)注意將染色體解碼到問題可行域內(nèi)。 遺傳算法模擬“適者生存，優(yōu)勝劣汰”的進(jìn)化機(jī)制，染色體適應(yīng)生存環(huán)境的能力用適應(yīng)度函數(shù)衡量。對(duì)于優(yōu)化問題，適應(yīng)度函數(shù)由目標(biāo)函數(shù)變換而來。一般遺傳算法求解最大值問題，如果是最小值問題，則通過取倒數(shù)或者加負(fù)號(hào)處理。SGA要求適應(yīng)度函數(shù)>0，對(duì)于<0的問題，要通過加一個(gè)足夠大的正數(shù)來解決。這樣，適應(yīng)度函數(shù)值大的染色體生存能力強(qiáng)。 遺傳算法有三個(gè)進(jìn)化算子：選擇（復(fù)制）、交叉和變異。 SGA中，選擇采用輪盤賭方法，也就是將染色體分布在一個(gè)圓盤上，每個(gè)染色體占據(jù)一定的扇形區(qū)域，扇形區(qū)域的面積大小和染色體的適應(yīng)度大小成正比。如果輪盤中心裝一個(gè)可以轉(zhuǎn)動(dòng)的指針的話，旋轉(zhuǎn)指針，指針停下來時(shí)會(huì)指向某一個(gè)區(qū)域，則該區(qū)域?qū)?yīng)的染色體被選中。顯然適應(yīng)度高的染色體由于所占的扇形區(qū)域大，因此被選中的幾率高，可能被選中多次，而適應(yīng)度低的可能一次也選不中，從而被淘汰。算法實(shí)現(xiàn)時(shí)采用隨機(jī)數(shù)方法，先將每個(gè)染色體的適應(yīng)度除以所有染色體適應(yīng)度的和，再累加，使他們根據(jù)適應(yīng)度的大小分布于0-1之間，適應(yīng)度大的占的區(qū)域大，然后隨機(jī)生成一個(gè)0-1之間的隨機(jī)數(shù)，隨機(jī)數(shù)落到哪個(gè)區(qū)域，對(duì)應(yīng)的染色體就被選中。重復(fù)操作，選出群體規(guī)模規(guī)定數(shù)目的染色體。這個(gè)操作就是“優(yōu)勝劣汰，適者生存”，但沒有產(chǎn)生新個(gè)體。 交叉模擬有性繁殖，由兩個(gè)染色體共同作用產(chǎn)生后代，SGA采用單點(diǎn)交叉。由于SGA為二進(jìn)制編碼，所以染色體為二進(jìn)制位串，隨機(jī)生成一個(gè)小于位串長(zhǎng)度的隨機(jī)整數(shù)，交換兩個(gè)染色體該點(diǎn)后的那部分位串。參與交叉的染色體是輪盤賭選出來的個(gè)體，并且還要根據(jù)選擇概率來確定是否進(jìn)行交叉（生成0-1之間隨機(jī)數(shù)，看隨機(jī)數(shù)是否小于規(guī)定的交叉概率），否則直接進(jìn)入變異操作。這個(gè)操作是產(chǎn)生新個(gè)體的主要方法，不過基因都來自父輩個(gè)體。 變異采用位點(diǎn)變異，對(duì)于二進(jìn)制位串，0變?yōu)?，1變?yōu)?就是變異。采用概率確定變異位，對(duì)每一位生成一個(gè)0-1之間的隨機(jī)數(shù)，看是否小于規(guī)定的變異概率，小于的變異，否則保持原狀。這個(gè)操作能夠使個(gè)體不同于父輩而具有自己獨(dú)立的特征基因，主要用于跳出局部極值。 遺傳算法認(rèn)為生物由低級(jí)到高級(jí)進(jìn)化，后代比前一代強(qiáng)，但實(shí)際操作中可能有退化現(xiàn)象，所以采用最佳個(gè)體保留法，也就是曾經(jīng)出現(xiàn)的最好個(gè)體，一定要保證生存下來，使后代至少不差于前一代。大致有兩種類型，一種是把出現(xiàn)的最優(yōu)個(gè)體單獨(dú)保存，最后輸出，不影響原來的進(jìn)化過程；一種是將最優(yōu)個(gè)體保存入子群，也進(jìn)行選擇、交叉、變異，這樣能充分利用模式，但也可能導(dǎo)致過早收斂。 由于是基本遺傳算法，所以優(yōu)化能力一般，解決簡(jiǎn)單問題尚可，高維、復(fù)雜問題就需要進(jìn)行改進(jìn)了。 下面為代碼。函數(shù)最大值為3905.9262，此時(shí)兩個(gè)參數(shù)均為-2.0480，有時(shí)會(huì)出現(xiàn)局部極值，此時(shí)一個(gè)參數(shù)為-2.0480，一個(gè)為2.0480。算法中變異概率pm=0.05，交叉概率pc=0.8。如果不采用最優(yōu)模式保留，結(jié)果會(huì)更豐富些，也就是算法最后不一定收斂于極值點(diǎn)，當(dāng)然局部收斂現(xiàn)象也會(huì)有所減少，但最終尋得的解不一定是本次執(zhí)行中曾找到過的最好解。
標(biāo)簽： 遺傳算法
上傳時(shí)間： 2015-06-04
上傳用戶：芃溱溱123
全局測(cè)量與精度控制是超大空間內(nèi)精密測(cè)量的基礎(chǔ)，決定著整體測(cè)量的性能和適用性。為提高整體空間測(cè)量精度，同時(shí)解決定向及尺度問題，必須在全局空間內(nèi)布設(shè)高精度測(cè)量控制網(wǎng)。三維坐標(biāo)測(cè)量作為幾何量測(cè)量的重要代表，是建立控制網(wǎng)最直接且約束最強(qiáng)的控制條件。為建立大空間精密三維坐標(biāo)控制網(wǎng)，采用激光跟蹤儀多站位對(duì)空間全局控制點(diǎn)進(jìn)行三維坐標(biāo)測(cè)量，結(jié)合奇異值分解算法完成各站位的方位定向，并利用激光跟蹤儀極高精度的測(cè)距值作為約束，對(duì)跟蹤儀測(cè)角誤差進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)一步提高坐標(biāo)控制網(wǎng)的精度。將該控制網(wǎng)建立方法應(yīng)用于某飛機(jī)機(jī)翼表面形貌測(cè)量，實(shí)現(xiàn)激光跟蹤儀全局控制與終端攝影測(cè)量的高效組合，以不同若干站位下全局控制點(diǎn)間距離比對(duì)結(jié)果表明該控制網(wǎng)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量精度和可靠性的提高具有良好效果 。
標(biāo)簽： 空間測(cè)量 控制網(wǎng) 精密
上傳時(shí)間： 2017-03-23
上傳用戶：wyf1995
遺傳算法、模擬退火算法、蟻群算法三種算法求解旅行商問題
上傳時(shí)間： 2017-04-17
上傳用戶：風(fēng)之音誰懂
用二分法計(jì)算求解下列方程的近似根： （1）f（x）= X5 -x -1 = 0， （2）e2x- 5x2 + 2 = 0。
上傳時(shí)間： 2017-09-17
上傳用戶：nky1997
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