搜索资源列表
WireRouter
- 用队列式分支界限法来求解布线问题. 从起始点a开始将它作为第一个扩展结点，把与该扩展结点相邻的可行的活结点加入到活结点队列，并把这些方格标记为1，表示从起始方格到这些方格的距离为1。接着从活结点队列中取出对列首结点作为下一个扩展结点，并把与当前结点相邻的且未标记的方格标记为2，并存入活结点队列。这个过程一直持续到搜索到目标方格b或活结点队列为空为止
Opt_Steepest
- 最速下降法是一种沿着N维目标函数的负梯度方向搜索最小值的方法。该程序是用最速下降法求无约束最优化解。
分支定界求解TSP问题
- 分支限界法求解TSP问题[15] 分支限界法类又称为剪枝限界法或分支定界法，它类似于回溯法，也是一种在问题的解空间树T上搜索问题解的算法。它与回溯法有两点不同：①回溯法只通过约束条件剪去非可行解，而分支限界法不仅通过约束条件，而且通过目标函数的限界来减少无效搜索，也就是剪掉了某些不包含最优解的可行解。②在解空间树上的搜索方式也不相同。回溯法以深度优先的方式搜索解空间树，而分支限界法则以广度优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间树。分支限界法的搜索策略是：在扩展结点处，先生成其所有的儿子结点（分支
求解机械优化的Pareto多目标中心粒子群算法
- 摘要：针对基于权重法的多目标算法无法求解约束多目标问题的缺陷，将中心粒子群算法与Pareto 解集搜索算法相结合，提出 一种Pareto 多目标中心粒子群算法。将此方法用来优化气门弹簧的模型，实验结果表明，该优化方法能够快速准确地收敛于Pareto 解集，并且使其对应的目标域均匀地分布于Pareto最优目标域。
whm
- 平分法求极值：取具有极小点点单峰函数的搜索区间的中点，计算目标函数在该点的导数来判断舍去的区间。-Equal distribution of the Method of Extremum
example
- 回溯法是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择。这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。回溯算法是所有搜索算法中最为基本的一种算法，其采用了一种“走不通就掉头”思想作为其控制结构 -Backtracking is a search optimization method, based on forward selection search terms in order to ac
CHAPTER5
- 遗传算法是一种模拟生物进化机制的随机全局优化搜索方法，具有很强的全局优化能力及鲁棒性。遗传算法属于直接搜索法，对适应函数基本无限制，既不要求连续，也不要求函数可微，而且不需要初始信息可以寻求全局最优解克服了单纯形算法初始条件影响大，易陷入局部最小等缺点，操作方便，速度快，不需要复杂的规则，且可用于多目标寻优，在解空间进行高效启发式搜索，可以提高运算速度。-The genetic algorithm is one simulation organic evolution mechanism sto
opt11
- 模式搜索法源程序。模式搜索方法是求解最优化问题的一种直接搜索方法,它不用目标函数与约束函数的导数信息而只用函数值信息,是求解不可导或求导代价较大的最优化问题的一种有效方法。-Source model search. Pattern search method for solving optimization problems is a direct search method, it should not be the objective function and constraint func
Homing_HuanSou
- 环搜法搜索目标的数学模型和仿真程序，并绘制最终的轨迹图-Central Law search found mathematical models and simulation procedures, and draw the ultimate locus
bbbb
- 摘 要:提出一种新的基于Pareto多目标进化免疫算法(PMEIA)。算法在每一代进化群体中选取最优非支配抗体保存到记忆细胞文档中 同时引入Parzen窗估计法计算记忆细胞的熵值,根据熵值对记忆细胞文档进行动更新,使算法向着理想Pareto最优边界搜索。此外,算法基于点在目标空间分况进行克隆选择,有利于得到分布较广的Pareto最优边界,且加快了收敛速度。与已有算法相比, PMEIA在收敛性、多样性,以及解的分布性方面都得到很好的提高。-Abstract:This paperproposed a
Objective-function-extremum
- 采用了精确一维搜索法进行目标函数求极值，其中使用了黄金分割法，最速下降法和拟牛顿法。-Using the exact one-dimensional search method to the objective function extremum, which uses the golden section method, steepest descent and quasi-Newton method.
QMIN
- 功能: 精确线搜索之抛物线法 输入: phi 是目标函数, a和b是搜索区间的端点-Features: accurate line search of the parabola method input: phi is the objective function, a and b are the endpoints of the search range
Machines-Based-on-DFS
- 深度优先搜索的支持向量机参数优化算法 Study on Parameters Optimization of Support Vector Machines Based on DFS :研究支持向量机参数优化问题，由于算法要求准确选择 SVM 参数，支持向量机在处理大样本数据集时和最优模型参 数确定时，消耗的时间长、占有内存大，易获得局部最优解的难题。为了解决支持向量机存在的不足，采用深度优先搜索算 法对其参数优化机机制进行改进。将向量机参数优化视成一个组合优化问题，将支持向
eight
- 八数码问题也称为九宫问题。在3×3的棋盘，摆有八个棋子，每个棋子上标有1至8的某一数字，不同棋子上标的数字不相同。棋盘上还有一个空格，与空格相邻的棋子可以移到空格中。要求解决的问题是：给出一个初始状态和一个目标状态，找出一种从初始转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。所谓问题的一个状态就是棋子在棋盘上的一种摆法。棋子移动后，状态就会发生改变。解八数码问题实际上就是找出从初始状态到达目标状态所经过的一系列中间过渡状态。 八数码问题一般使用搜索法来解。搜索法有广度优先搜索法、深度优先搜索法
matlab-code
- 几个多目标求极值的Matlab算法，包括模式搜索法、Rosenbrock法、单纯形法、Powell法、最速下降法、共轭梯度法、牛顿法、信赖域法-Matlab algorithm, several multi-objective extremum including pattern search method, Rosenbrock method, simplex method, Powell method, the steepest descent method, conjugate gradi
rar
- powell算法设计 鲍威尔法又称方向加速法，它由Powell于1964年提出，是利用共轭方向可以加快收敛速度的性质形成的一种搜索方法。该方法不需要对目标函数进行求导，当目标函数的导数不连续的时候也能应用，因此，鲍威尔算法是一种十分有效的直接搜索法。 Powell法可用于求解一般无约束优化问题，对于维数n<20的目标函数求优化问题，此法可获得较满意的结果。 不同于其他的直接法，Powell法有一套完整的理论体系，故其计算效率高于其他直接法。该方法使用一维搜索，而不是跳跃的探测步。同时
Desktop
- 黄金比例搜索算法/黄金分割法/0.618法/Golden Section Search/Golden Ratio Search 表达的都是同一个东西，它是一种精确的一维搜索（line search）算法。黄金比例搜索算法只需要计算目标函数值，而无需计算导数之类的值，因此用起来非常容易，应用广泛。(Golden ratio search algorithm / golden section method, /0.618 method, /Golden, Section, Search/Golden
3.19 基于Kalman滤波的目标跟踪
- 应用Kalrnan滤波原理，对运动目标进行跟踪，缩小目标的搜索范围，实现快速实时跟踪，使跟踪更为准确。理论分析和实验结果表明，该算法与常规的模板匹配法、直方图模板匹配法等算法相比，有效地提高了目标跟踪的速度及跟踪的准确性。(The Kalrnan filtering principle is used to track the moving target, reduce the search range of the target, realize fast and real-time trac
共轭梯度法程序
- 函数原型ConjugateGradient(f,a,b,eps) f:目标函数,(a,b):初始点,eps:终止限 输出为最小值点，最小值和搜索次数
多机器人编队控制
- 针对多机器人编队控稍中的队形形成问题进行研究。利用控制算法中的人工势场法解决多机器人队形形成问题，结构简单、易于计算，方便对多机器人实时控制。首先，针对多机器人的队形位置用目标点搜索算法，寻找到正确的队形位置点，防止多机器人在空间内绕路，减少编队时间；然后，通过人工势场算法规划各机器人的路径，在机器人行进过程中，利用优先级蔽障方法避免与其他机器人碰撞；最后，对多机器人的队形形成进行仿真，实验证明队形形成的有效性，算法简单易于实现。(The formation of formation in fo