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最小代价子母树是一种优化算法。

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简介:
问题描述:给定n堆沙子,这些沙子按照编号1、2、3…、n(其中n小于等于100)排列成一排,每堆沙子的数量如表格所示: 13 7 8 16 21 4 18。任务是将这n堆沙子合并成一堆。合并操作的规则是每次只能将相邻的两堆沙子合并成一堆,通过执行n-1次这样的合并操作,最终会得到完全融合的一堆沙子。例如,对于包含7堆沙子的情况,存在多种不同的合并方法,其中两种方法分别展示在附图中。

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客服
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  • TSA:针对连续新的工具- MATLAB开发
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    TSA是一种新颖的优化算法,专为解决复杂问题中的连续变量优化设计。基于MATLAB平台实现,它模仿自然界的种子生长过程来搜索最优解。 Tree-Seed Algorithm (TSA) 是一种最近提出的基于群体的启发式搜索算法,专门用于解决连续优化问题。在 TSA 中,树与种子分别代表了可能的问题解决方案。树木种群被称为林分,而林分中的树木数量则被视为 TSA 的一个控制参数,在其他群体智能或进化计算算法中通常称为种群大小。TSA 还有两个特殊的控制参数:一个是搜索趋势(Search Trend, ST),另一个是每棵树产生的种子数(Number of Seeds per Tree, NS)。
  • 佳缝合线
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    本研究提出了一种优化的最佳缝合线算法,旨在提高图像拼接质量和效率。通过精确控制缝合过程中的像素对齐和色彩校正,有效减少可见接缝,适用于高分辨率图像处理与虚拟现实场景构建。 当待拼接的源图像之间存在较大色彩差异时,最佳缝合线算法生成的输出图像会出现明显的接缝,影响整体质量。为解决这一问题,本段落引入了多频段融合算法,并提出了一种改进的最佳缝合线方法。该算法采用多尺度分解技术,在不同尺度空间中对图像进行扩展并应用不同的权重来进行图像融合,最终重构出高质量的拼接结果。同时建立了主客观评价体系以验证新算法的有效性。实验结果显示,相较于传统最佳缝合线算法,本段落提出的改进算法在消除接缝方面表现更佳,并显著提升了输出图像的质量。
  • (13
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    《粒子群优化算法》一书详细介绍了13种不同的粒子群优化算法及其应用,旨在为读者提供全面的理解和实践指导。 本段落介绍了13种粒子群优化算法,包括协同、混合、局部、全局以及繁殖等多种类型。
  • 基于粒的函数MATLAB
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    本项目提供了一种使用粒子群算法在MATLAB环境中寻找连续函数全局最小值的实现方案。通过优化参数设置,能够有效解决复杂的函数优化问题。 粒子群算法函数最小值优化的MATLAB代码可以直接运行。该代码的功能是求解目标函数的最小值,可以更换目标函数以适应不同的需求。
  • 搜索.zip__元启发式_水搜索
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    本资料深入探讨了水母搜索优化算法,一种创新性的元启发式求解策略。通过分析与实践案例,展示了该算法在问题解决中的高效性和适用性。 本研究提出了一种新的元启发式算法——人工水母搜索(JS)优化器,灵感来源于海洋中的水母行为。该算法模拟了水母随洋流移动、群体内的主动与被动运动模式、在不同运动间切换的时间控制机制以及它们聚集形成“绽放”的现象。经过一系列基准函数和优化问题的测试后,结果显示JS具有良好的性能表现。值得注意的是,该算法仅有两个参数需要设置:种群大小及迭代次数。因此,使用起来非常简便,并且可能成为解决各类优化问题的有效元启发式方法。
  • 改进蚁群群参数
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    本研究提出了一种创新性的优化策略,通过结合蚁群算法与粒子群优化技术,旨在提升复杂问题求解效率。该方法利用蚂蚁觅食原理和鸟类群体行为,动态调整粒子群参数,有效增强搜索能力和收敛速度,在多个测试函数上验证了其优越性能。 蚁群算法是一种广泛应用且性能优良的智能优化算法,其求解效果与参数选取密切相关。鉴于此,针对现有基于粒子群参数优化的改进蚁群算法耗时较大的问题,提出了一种新的解决方案。该方案结合了全局异步和精英策略的信息素更新方式,并通过大量统计实验显著减少了蚁群算法被粒子群算法调用一次所需的迭代次数。仿真实验表明,在求解大规模旅行商问题时,所提出的算法具有明显的速度优势。
  • 自适应蚁群
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    本研究提出了一种新颖的自适应蚁群优化算法,通过动态调整参数和引入自适应机制来提高算法解决复杂问题的能力。 一种快速收敛的蚁群改进算法通过调整各种参数大大加快了运行速度。
  • 通信工程中的
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    本研究探讨了在通信工程领域应用的一种最优化技术,旨在提高系统效率与性能,通过理论分析和实例验证其有效性。 本段落主要阐述最优化方法的原理和算法,并探讨其在通信工程中的应用。