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C语言实现的差分进化算法-C/C++代码类资源

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简介：
本资源提供了一个使用C语言编写的差分进化算法实现，旨在为需要优化问题解决方案的研究者和开发者提供一个高效、灵活的基础工具。适合于各类科学计算与工程应用。 差分进化算法的C语言实现包含大量注释，易于理解。

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  • C语言实现的差分进化算法-C/C++代码类资源
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    本资源提供了一个使用C语言编写的差分进化算法实现，旨在为需要优化问题解决方案的研究者和开发者提供一个高效、灵活的基础工具。适合于各类科学计算与工程应用。 差分进化算法的C语言实现包含大量注释，易于理解。
     
  • C语言中的差分进化算法实现
    优质
    本文章介绍了如何在C语言中实现一种优化算法——差分进化算法。文中详细解释了该算法的工作原理，并提供了具体的代码示例和应用场景分析。 差分进化算法的C语言实现，包含大量注释，易于理解。
     
  • C++语言下的经典差分进化算法实现
    优质
    本项目聚焦于使用C++编程语言实现经典的差分进化算法，旨在提供一个高效且灵活的优化问题解决方案。 用标准C++语言编写的经典差分进化算法（Differential Evolution Algorithm）程序代码可以用于建立空的C++工程，并在其中添加相应的.h和.cpp文件以实现运行功能。代码中包含了一些基本注释，便于理解和使用。
     
  • C++中的差分进化算法源代码
    优质
    本项目提供了一个用C++编写的差分进化算法实现，适用于解决优化问题。代码结构清晰，易于理解和扩展，适合研究和实际应用需求。 这段文字描述了一段优秀的差分进化算法源代码，其中包括标准形式的差分进化算法以及多种变体版本。它对于从事差分进化算法编程的人来说非常有价值，既可以用作参考也可以直接使用。之前上传的一个文件有误，现在已经纠正并上传了正确的版本。
     
  • C++中差分进化算法的实现
    优质
    本文章介绍了如何在C++编程语言环境中具体实现差分进化算法，并探讨了其应用和优化。 这是一段用C++实现的差分进化算法代码，可供大家参考。
     
  • C#中差分进化算法的实现
    优质
    本文介绍了如何在C#编程语言环境中具体实施差分进化算法，并探讨了其应用与优化。 C#语言实现差分进化算法，其中包括DE\rand\1, DE\best\1, DE\rand\2, DE\best\2四种基本差分形式，感兴趣的可以下载交流，附带中文注释。代码规范性有待提高，请见谅。
     
  • C#代码实现水准网平差-C#代码类资源
    优质
    本资源提供使用C#编程语言实现水准网平差的具体代码。适用于需要进行高精度地形测量和数据处理的专业人士及开发者，帮助其高效完成复杂的数据分析任务。 水准网平差的一个C#代码可以轻松实现水准网数据的处理，不再复杂。大家可以参考一下。
     
  • C语言实现的KMP算法源代码
    优质
    这段C语言编写的源代码实现了KMP（Knuth-Morris-Pratt）字符串匹配算法，适用于高效地搜索文本中的模式。 KMP算法源代码用C语言实现的KMP算法源代码可以用C语言编写。
     
  • C语言实现的LM算法源代码
    优质
    本源代码实现了C语言版本的Levenberg-Marquardt(LM)算法，适用于非线性最小二乘问题求解。代码结构清晰，易于理解和二次开发。 非线性优化中的经典算法用C语言实现，并附有Matlab源代码及相应的参考文献。
     
  • C语言实现的SMO算法源代码
    优质
    这段代码实现了SMO（序列最小优化）算法，并采用C语言编写。该算法主要用于解决支持向量机中的二次规划问题，提高机器学习模型训练效率。 根据提供的文件信息，我们可以深入探讨SMO（Sequential Minimal Optimization）算法在C语言中的实现细节以及相关的机器学习背景知识。此段代码主要展示了SMO算法在支持向量机(SVM)训练过程中的应用。 ### SMO算法简介 SMO算法是由John Platt提出的一种用于训练支持向量机的有效算法。传统SVM训练过程中需要求解一个二次规划问题，该问题的规模随着数据集大小的增长而增长，导致计算复杂度非常高。SMO算法通过将原始的二次规划问题分解为一系列最小优化问题来解决这一难题，每次只选择两个变量进行优化，这大大降低了计算复杂度，使得大规模数据集上的SVM训练成为可能。 ### C语言实现分析 #### 类定义及初始化 代码中定义了一个名为`SMO`的类，该类包含了一系列成员变量和方法。初始化函数设置了算法的默认参数： - `N`: 数据集大小。 - `d`: 特征维度。 - `C`: 惩罚系数。 - `tolerance`: 容忍度阈值。 - `two_sigma_squared`: 核函数中的参数。 - `is_test_only`: 测试模式标志位。 - `first_test_i`: 测试数据起始索引。 - `end_support_i`: 支持向量结束索引。 - `eps`: 浮点数比较精度。 初始化函数还设置了几个文件名，用于读取和保存模型等信息。 #### 学习函数 `learned_func_nonlinear(int k)`函数用于计算非线性核函数下的学习函数值。这个函数遍历所有支持向量，并利用它们的拉格朗日乘子、目标值和核函数计算预测值。 #### 核函数 `kernel_func(int i, int k)`实现了高斯核函数。该函数计算两个样本之间的距离，并基于此距离计算核函数的值。这里的核函数是高斯核函数，其形式为(K(x_i, x_k) = expleft(-frac{|x_i - x_k|^2}{2sigma^2}right)，其中(sigma)是标准差。 #### 内积函数 `dot_product_func(int i, int k)`计算两个样本之间的内积，这是核函数计算的基础。 #### 预先计算内积 `precomputed_self_dot_product()`函数预先计算每个样本自身的内积，以提高后续计算效率。 #### 数据读取 `read_data(istream& is)`函数从输入流中读取数据。它首先获取每一行数据，然后分离出目标值和特征值，最后将这些信息存储在相应的容器中。 #### SVM模型写入 `write_svm(ostream& os)`函数用于将训练好的SVM模型写入输出流。该函数首先输出特征维度、偏置项(b)、核函数参数(sigma^2)、支持向量数量以及支持向量的信息。 #### 输出拉格朗日乘子 `write_alph(ostream& os)`函数用于输出拉格朗日乘子的信息，即每条支持向量对应的乘子值。 ### 总结 以上代码示例展示了SMO算法在C语言中的实现方式，包括初始化设置、学习函数计算、核函数定义、数据读取以及模型保存等功能。通过对这段代码的分析，可以了解到SMO算法如何应用于支持向量机训练过程中的具体细节。此外，代码还提供了对模型结果的输出功能，便于进一步的分析和应用。