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    基于 matlab 的遗传 算法 _ 最大 覆盖问题 matlab

    今天说一说基于 matlab 的遗传 算法 _ 最大 覆盖问题 matlab ,希望能够帮助大家进步!!! 遗传 算法 流程; %遗传 算法 的伪代码描述: %Procedure GA %Begin % T=0; % Initialize p(t) ; //p(t)表示 t代种群 生物 算法 物竞天择 选择、交叉、变异 适者生存 适应度 故遗传 算法 主要过程及流程图如下 1)编码(适应度函数,产生初始种群) 2)遗传算子(选择、交叉、变异) 3)繁衍种群 交叉运算是遗传 算法 区别于其他进化 算法 的重要特征,它在遗传 算法 中起关键作用,是产生新个体的主要方法。 SGA中交叉算子采用单点交叉算子。 遗传 算法 中的变异运算是产生新个体的辅助方法,它决定了遗传 算法 的局部搜索能力,同时保持种群的多样性。交叉运算和变异运算的相互配合,共同完成对搜索空间的全局搜索和局部搜索。

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    二分图 最大 匹配 —— 匈牙利 算法

    图中点可以被分为两组,并且使得所有边都跨越组的边界,则这就是一个二分图,匈牙利 算法 是求解二分图 最大 匹配 的一种方法,本文介绍相关内容。 最大 独立数 选取最多的点,使任意所选两点均不相连 最大 匹配 数 = 最小点覆盖数(Konig 定理) 最大 匹配 数 = 最大 独立数 最小路径覆盖数 = 顶点数 - 最大 匹配 数 匈牙利 算法 叫做匈牙利 算法 的事实上有两个 算法 ,分别解决指派问题和二分图 最大 匹配 求解问题,此处 算法 指求解二分图 最大 匹配 的匈牙利 算法 。 找不到增广路时,达到 最大 匹配 (这是增广路定理)。 匈牙利 算法 从左边第 1 个顶点开始,挑选未 匹配 点进行搜索,寻找增广路。 如果经过一个未 匹配 点,说明寻找成功。 根据 König 定理:一个二分图中的 最大 匹配 数等于这个图中的最小点覆盖数; 因此该问题可以用上述匈牙利 算法 解决; 从左侧一个未 匹配 成功的点出发,走一趟匈牙利 算法 的流程(即紫色的箭头),所有左侧未经过的点

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    二分图 最大 匹配 问题(匈牙利 算法

    什么是二分图 最大 匹配 ? 二分图 最大 匹配 问题,就是在A、B这两个集合中,不断选择两个存在连线的点,把他们连起来,求最多可以有多少条连线的问题。 匈牙利 算法 的核心在于:从A集合中选择一个点,然后将与其相连的B中的点依次对照,如果B中的点尚未 匹配 ,那就将这两个点进行 匹配 ,然后遍历A中的下一个点。 当找到一条增广路,就能使得 匹配 数+1。如此一来,当我们把A中的所有点遍历之后,就能得到 最大 匹配 了。 上面这个过程说起来有点绕口,我也想了很久才想明白。 时间限制:1s 空间限制:256MB 这很明显是一个二分图 最大 匹配 问题,由于男生女生的编号都是从1开始,因此为了能便于区分,我们将女生的编号x暂时设置为x+nl, 这样就能保证每个人编号的唯一性。 代码如下: //二分图 最大 匹配 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define MAXN 505 #define INF (1 << 31)

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    匈牙利 算法 (二分图 最大 匹配 问题)

    匈牙利 算法 用于求解无权二分图(unweighted bipartite graph)的 最大 匹配 (maximum matching)问题 简单来说,有两个点集$U$和$V$ ,集合内部没有边相连, 最大 匹配 一个图所有 匹配 中,所含 匹配 边数最多的 匹配 ,称为这个图的 最大 匹配 。图 4 是一个 最大 匹配 ,它包含 4 条 匹配 边。 就是一个二分图 最大 匹配 模板题,学完之后立刻巩固一下 import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; public class Main { A:好问题,其实仔细思考就会发现,二分图求 最大 匹配 的过程中,只用存集合$U$到集合$V$的边,$V$到$U$不需要存,从整个 算法 思路来看,我们只需要以$U$集合的点作为起始,去往$V$集合。 详细的关于匈牙利 算法 的原理可以看这篇文章

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    【学习】深度解析中文分词器 算法 最大 正向逆向 匹配

    2:基于词典的分词(最为常见) 这类分词 算法 比较常见,比如正向/逆向 匹配 。例如: mmseg分词器 就是一种基于词典的分词 算法 。以 最大 正向 匹配 为主,多种 消除歧义 算法 为辅。但是不管怎么分。 由于中文比较复杂,不推荐采用正向 最大 匹配 算法 的中文分词器。。逆向 最大 匹配 算法 在处理中文往往会比正向要准确。 接下来分析第2种:基于词典的分词 算法 (最长的词优先 匹配 )。 先分析 最大 正向 匹配 算法 一: 具体流程图如下: 一:以下代码片段为 最大 正向 匹配 算法 : [html] view plaincopy package hhc.forwardAlgorithm; import java.net.URL; import 随着 最大 长度的增加,性能会严重下降。 像之前介绍的采取正向 最大 匹配 算法 的mmseg分词器,内部设置了4个消除歧义的过滤 算法 ,这四个歧义解析规则表明是相当有效率的。总体来讲。

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    图像特征点 匹配 算法 _bf模式 匹配 算法

    摘要:现阶段,基于特征点 匹配 算法 ,如SIFT,SURF等著名 匹配 算法 ,都是基于一个尺度空间来进行描述的,那么了解尺度空间是什么将是全面了解特征点 匹配 的关键性基础知识。 网上基于尺度空间的基础知识有很少的介绍,所以本文将主要介绍尺度空间,使读者在运用基于SIFT等特征 匹配 算法 时,能从最基本的理论上思考问题和解决问题。 通过了解尺度空间,我们可以知道尺度不变性是什么样的概念,那么特征点 匹配 算法 等是怎么利用这种特性来建立鲁棒性强的特征提取 算法 的,感谢阅读,如有任何疑问请向我们留言,我们下章见!

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    二分图 最大 匹配

    二分图的 最大 匹配 的含义,就是说在这A,B两个集合中不断选择两个存在连线(只有存在连线才能连起来,而且每个点只能 匹配 一次)的两个点相连,求最多可以有多少条连线即这个二分图的 最大 匹配 数 可以参考 二分图 匹配 定义和定理: 最大 匹配 数: 最大 匹配 匹配 边的数目 最小点覆盖数:选取最少的点,使任意一条边至少有一个端点被选择 最大 独立数:选取最多的点,使任意所选两点均不相连 最小路径覆盖数 定理1: 最大 匹配 数 = 最小点覆盖数(这是 Konig 定理) 定理2: 最大 独立数与最小点覆盖数互补 定理3:最小路径覆盖数 = 顶点数 - 最大 匹配 数 匈牙利 算法 匈牙利 算法 是由匈牙利数学家 匈牙利 算法 是基于Hall定理中充分性证明的思想,它是部图 匹配 最常见的 算法 ,该 算法 的核心就是寻找增广路径,它是一种用增广路径求二分图 最大 匹配 算法 。 匈牙利 算法 : 算法 轮廓: 1. 置M为空 2. 找出一条增广路径P,通过取反操作获得更大的 匹配 M’代替M 3.

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    HDU-----(1083)Courses( 最大 匹配

    Courses Time Limit: 20000/10000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K ...

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    匹配 算法

    下面开始介绍串 匹配 算法 。 暴力 匹配 思想是自左而右,以字符为单位,依次移动模式串,直到某个位置发生 匹配 。 KMP :模式记忆 暴力 匹配 算法 存在着冗余的问题,当最坏情况时,最后一个字符 匹配 失败,模式串和文本串的指针都要发生回退。 首先来看看一个概念, 最大 匹配 后缀长度表,通过它来构建ss(suffix size)表,然后通过ss表来构造gs表。 最大 匹配 后缀长度的意思是在P[0,j)的所有缀中,与P的某一后缀 匹配 最长者。 例如下面的P[0, 3) = ICE, 与末尾的ICE最长 匹配 ,则P[0, 3)的末尾就为最长 匹配 长度3,RICE同理。(ss表的值就等于 最大 匹配 长度) 各种模式 匹配 算法 的时间复杂度如下所示: ?

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