Advertisement

组合优化算法与复杂性（中译本）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《组合优化算法与复杂性》一书中译本深入探讨了组合优化问题及其求解策略，涵盖了多项式时间算法、近似算法及计算复杂性理论，为读者提供了全面而系统的知识框架。 《组合最优化算法与复杂性》是普林斯顿大学的一本教材。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 组合优化算法与复杂性（中译本）
    优质
    《组合优化算法与复杂性》一书中译本深入探讨了组合优化问题及其求解策略，涵盖了多项式时间算法、近似算法及计算复杂性理论，为读者提供了全面而系统的知识框架。 《组合最优化算法与复杂性》是普林斯顿大学的一本教材。
     
  • 组合优化算法与复杂性
    优质
    《组合优化算法与复杂性》一书深入探讨了如何高效解决离散最优化问题，涵盖了多种经典和新兴的组合优化技术及其计算复杂性的理论分析。 本书是普林斯顿大学的教材，介绍了众多经典的最优化算法，虽然不是新书，但非常经典。
     
  • 组合最优化算法与复杂性 影印版 很不错
    优质
    《组合最优化算法与复杂性》影印版全面介绍了组合优化领域的核心理论和方法。本书深入浅出地讲解了各种经典算法及其应用，同时探讨了问题复杂性的边界分析，是科研人员及学生不可多得的参考书。 在研究生学习阶段，优化理论是非常重要的。《组合最优化算法和复杂性能帮你排忧解难》一书的作者是刘振宏。这本书可以帮助读者解决相关的问题。
     
  • NILMTK 组合优化算法
    优质
    NILMTK组合优化算法是一种应用于NILMTK平台上的高效数据解析与家电能耗识别技术，通过改进的机器学习方法显著提升了能源数据分析精度和速度。 这段代码来自NILMTK项目中的CO部分，主要应用组合优化算法进行电荷负载分解。
     
  • 组合优化：精准算法与近似算法
    优质
    《组合优化：精准算法与近似算法》一书深入探讨了复杂问题中的最优解求取方法，涵盖精确和近似算法理论及其应用实践。 斯坦福大学教授的CS261课程讲义涵盖了近似算法、精确优化以及在线算法的主题。
     
  • 计算性与复杂性资料
    优质
    《计算性与复杂性资料》是一本探讨计算机科学中计算理论和复杂度分析的书籍或资料集，深入研究算法效率及问题难度分类。 内含吉林大学《可计算性与计算复杂性》课本及课上PPT与习题讲解（李占山）。
     
  • 复杂性理论与网络算法.pdf
    优质
    《复杂性理论与网络算法》探讨了计算复杂性的核心概念及其在网络算法设计中的应用，深入分析了如何利用复杂性理论优化互联网、社交网络等大规模系统的性能和效率。 《网络算法与复杂性理论》是一本值得计算机网络学习者阅读的书籍。
     
  • 小生境粒子群优化算法在复杂优化问题中的改进与研究
    优质
    本研究聚焦于小生境粒子群优化算法的研究与创新，针对复杂优化问题提出改进策略，旨在提升算法性能和求解效率。 该文档描述了传统粒子群算法的发展历程以及小生境技术的进步，并列举了一些现有的优化算法流程。
     
  • SQL复杂查询优化
    优质
    简介：本课程深入讲解如何高效地进行SQL复杂查询的优化，涵盖索引使用、查询重构及性能分析等关键技巧，助您显著提升数据库操作效率。 对各表中的数据进行不同条件的连接查询和嵌套查询： 1. 查询每个学生及其选课情况。 2. 查询每门课程的间接先修课。 3. 将STUDENT, SC两个表格通过右连接的方式进行关联操作。 4. 查找有不及格成绩的学生姓名以及他们所在的系别信息。 5. 获取所有成绩为优秀（即大于90分）的学生名单及其姓名。 6. 找出既选修了编号2的课程又同时选择了编号3课程的所有学生，列出他们的名字和学号。 方法一 方法二 7. 列出与刘晨同龄的所有学生的资料信息。 8. 检索那些选修了名为“数据库”的课程的学生姓名及其年龄数据。 9. 找到除IS系以外且比该系任何一个学生都小的其他所有学生成员名单。 10. 确认并列出那些不属于IS系但是年龄小于这个系内任何一名学生的全部学生名单信息。 11. 查找选修了学校开设的所有课程的学生姓名，并予以展示。 12. 提取计算机科学专业（CS）中，包含性别在内的所有学生详细资料。
     
  • MATLAB中的广度优先算法代码-Reverse-Cuthill-McKee：组合优化与RCM排序算法
    优质
    本资源提供MATLAB实现的广度优先搜索算法及逆Cuthill-McKee（RCM）排序算法，适用于图论和矩阵重排以改善数值计算性能。 在MATLAB环境中实现反向Cuthill-McKee（RCM）算法的代码可用于优化组合问题中的矩阵排列。RCM是一种将具有对称稀疏模式的稀疏矩阵重新排序为带宽较小的形式的技术，这通常能减少高斯消元法中所需的填充项数量。 该算法从外围节点开始，并逐步生成层级直至所有节点耗尽。每个层级内的节点按递增顺序列出，这是相对于标准广度优先搜索（BFS）算法的唯一区别。广度优先搜索是E. F. Moore在1950年代提出的一种用于迭代扫描图的标准方法。 Cuthill-McKee算法基于Elizabeth Cuthill和J.McKee于1969年的贡献，其主要目标是对相关图形中的顶点进行重新编号以减少对称稀疏矩阵的带宽（即两个相邻节点之间的距离）。 在使用RCM算法时，输入包括初始矩阵A以及输出为排列向量perm。