仿真1：首先把网络温度参数T固定在100，按工作规则共进行1000次状态更新,把这1000次状态转移中网络中的各个状态出现的次数Si（i＝1，2，…，16）记录下来 按下式计算各个状态出现的实际频率： Pi=Si/∑i=1,NSi=Si/M 同时按照Bo1tzmann分布计算网络各个状态出现概率的理论值： Q（Ei）=（1/Z）exp（-Ei/T） 仿真2：实施降温方案，重新计算 采用快速降温方案：T（t）= T0/（1+t） T从1000降到0.01，按工作规则更新网络状态 当T=0.01时结

已知函数y=x*sin(10*Pi*x)+2.0。利用人工智能中的遗传算法（GA），计算y在区间（0，2）上的极大值。对于想学习GA的网友们来说，是个很好的Demo。而且对于基因类，已经按照面向对象的思想进行了封装，稍微修改参数就可以用在实际项目中。-Known function y = x* sin (10* Pi* x)+2.0. The use of artificial intelligence in the genetic algorithm (GA), calculating y i

已知函数y=x*sin(10*Pi*x)+2.0。利用人工智能中的遗传算法（GA），计算y在区间（0，2）上的极大值。对于想学习GA的网友们来说，是个很好的Demo。而且对于基因类，已经按照面向对象的思想进行了封装，稍微修改参数就可以用在实际项目中。 实现环境：Visual C++ 6.0. -Known function y = x* sin (10* Pi* x)+2.0. The use of artificial intelligence in the genetic algorit

计算圆周率 Pi (π)值, 精确到小数点后 10000 位只需要 30 多句代码！()