搜索资源列表
RBFS_CODE
- RBFS算法（递归最佳优先搜索：A*家族）和LRTA*算法（联机局部搜索，又名实时学习A*搜索，同为A*家族）实现图的单源最短路径。其中RBFS和LRTA*算法均比狄杰算法效率高！ -RBFS algorithm (recursive best first search : * A family) and the LRTA * algorithm (online local search, also known as real-time learning A * search, with t
a
- 禁忌搜索算法，设置禁忌条件，以达到跳出局部最优值-A simple algorithm,Is mainly arranged taboo conditions were satisfied in the local conditions the optimal solution
AvlTree
- 平衡树：AVL树的是一种平衡的二叉搜索树。每次插入，删除的时候需要一个局部的平衡化操作-Balanced tree: AVL tree is a balanced binary search tree. Each insertion, deletion, when the need for a balance of local operation
tspyouhua
- 将局部优化算子引入遗传算法求解TSP问题，以求提高算法的性能。具体措施是在标准遗传算法的最后阶段增加步，即对每代的最优个体进行一定次数的局部搜索，以求改善该最优个体。首先提出将反序一杂交法引入局部优化过程中。 同几种‘常用的局部优化力一法相比，反序一杂交法的性能最为突出。实验结果表明，该优化力一法能有效求解300个城市以内的 TSP问题。 -Will introduce a local optimization operator TSP problem genetic algorit
lsh-0.06.tar
- locality-sensitive hashing（局部敏感哈希），实现高位数据搜索平台，具有快速简便的优点。解压无密码-locality-sensitive hashing , to achieve high data search platform with the advantages of quick and easy. No password extract
GNew_Genetic_e
- 遗传算法及其育种:GA于20世纪60年代由美国Michigan大学J.H.Holland教授[1]首先提出。它可广泛应用于人工智能、机器学习、函数的优化、自动控制等领域。GA的突出特点是将问题的解空间间通过编码转换为GA的搜索空间，把问题的解转换为生物的个体，并借助生物的遗传和进化理论，对多个个体同时进行选择、交叉和变异操作。这样，可以较快地搜索到最优解。但是，遗传算法易陷入局部最优。搜索效率还不是 -Genetic Algorithm and Breeding: GA 1960s firs
Parallel-genetic-algorithm
- 经典遗传算法利用单一种群对种群个体进行交叉、变异和选择操作，在进化过程中的超级个体易产生过早收敛现象，粗粒度并行遗传算法利用多个子种群进行进化计算，各子群体分别独立进行遗传操作，相互交换最优个体后继续进化。该文证明了该算法的搜索过程是一个有限时齐遍历马尔柯夫链，给出粗粒度并行遗传算法全局最优收敛性证明。对于旅行商问题TSP利用粗粒度并行遗传算法进行了求解，以解决经典遗传算法的收敛到局部最优值问题。仿真结果表明，算法的收敛性能优于经典遗传算法。-Classic genetic algorithm
NQueens
- N-皇后问题的快速局部搜索算法,参考：Rok Sosic and Jun Gu. A Polynomial Time Algorithm for the N-Queens Problem. SIGART Bulletin, 1(3):7-11, 1990.-n queens
8_queen_local
- 求解八皇后问题的局部最优解，贪心搜索，人工智能参考-Eight queens problem solving local optima
66334
- 实现视觉光流场计算 其中采用了全局和局部搜索算法的结合 调试过无错误-optical flow code
NQueens
- 利用快速局部搜索算法，在几秒内解决百万皇后问题-solve the million queens problem in just a few secs.
AntColony
- 一条基于蚁群算法搜索局部最优解的算法代码，也是来源于网络，感觉对蚁群算法的学习和代码编写有帮助，分析上来，希望能够帮到你。-an ant colony code used in finding local optimal solution
蛙跳程序
- 蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述，针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大，降低收敛速度这一问题，提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略，减小了个体空间差异，从而改善了算法的性能。数值实验证明了该改进算法的有效性，并对改进算法的阈值参数进行了率定。(Leapfrog algorithm (SFLA) is a new heuristic p
TS
- 禁忌搜索算法源代码，对局部邻域搜索的一种扩展，搜索过程中采用禁忌准则，即不考虑处于禁忌状态的解，标记对应已搜索的局部最优解的一些对象，在进一步迭代搜索中尽量避开这些对象，避免迂回搜索，从而保证对不同的有效搜索途径的检索，是一种局部极小突跳的全局逐步寻优算法。(Tabu search algorithm source code, an extension of the local neighborhood search criteria, using tabu search process, th
points2grid
- points2grid是一个强大的和可扩展的工具网格LIDAR点云数据生成数字高程模型（DEM）。points2grid采用局部网格法用一个定义在基于用户提供的搜索半径，每个细胞邻域计算网格细胞升高。(Points2Grid is a robust and scalable tool for gridding LIDAR point cloud data to generate Digital Elevation Models (DEM). Points2Grid uses a local gr
686993
- RBFS算法递归最佳优先搜索：A家族和LRTA算法联机局部搜索,又名实时学习A搜索,同为A家族实现图的单源最短路径()
iznclions
- RBFS算法递归最佳优先搜索：A家族和LRTA算法联机局部搜索,又名实时学习A搜索,同为A家族实现图的单源最短路径()
智能优化算法资料
- 优化算法有很多，经典算法包括：有线性规划，动态规划等；改进型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络，混沌搜索则属于系统动态演化方法。 梯度为基础的传统优化算法具有较高的计算效率、较强的可靠性、比较成熟等优点，是一类最重要的、应用最广泛的优化算法。但是，传统的最优化方法在应用于复杂、困难的优化问题时有较大的局限性。(There are many optimization algorithms, the classical algori
tesk-distinguish-multi_tasking
- 高效的k-means算法实现,使用了k-d树与局部搜索等提高k-means算法的执行效率,同时包含示例代码,用c++代码实()
calabash-master
- 葫芦娃问题的一种解法，利用贪心法和本地搜索，可以得到较好的局部最优解(There are N calabash brothers numbered with 1, 2, ..., N. Each of them has a skill, which they may choose to use or not. So each of them has two states: positive if he uses the skill and negative if not. For example