ACM题解，对大学生等很实用的，学习这个对于自己的提高的帮助那是很大很大很大地，怕丢，放上来...

基本遗传学习分类系统源程序-basic genetic classification system source

kalman滤波器，匀速圆周运动下的kalman滤波预测-kalman filter, uniform circular motion under the kalman filter prediction

OFDM已经被广泛应用于各种通信系统中，例如IEEE802.11a/n[2]、[3]、IEEE802.16e（WiMAX）和MB-OFDM。正交频分复用（OFDM）为所需的频带安排数据，并通过IFFT将其转换成正交频率信号并发送出去。

数十个程序，结构分析，偏重岩土方面-dozens of procedures, structural analysis, emphasizing geotechnical aspects

计算机网络 路由DV算法实现更新路由表以及每一步路由表的交换，得到最终路由表

简单的试探法走迷宫--The simple trial method that walks the labyrinth

循环一次读取一行   对每一行：    开始出现‘ ’，‘ "," "           继续读取下一位   对每一行：当没出现 时    出现{，           则依次判定后面的字符，           若出现 ,输出这一行，再读下一行，依次判定后面的字符。           若出现}，输出这一行，循环结束。     出现字母，temp+=继续读取下一位           若为字母，te

这是人工智能算法查找目标节点。它给出了最短 path.this 是最优的算法，使用排序技术来到达目标节点。

使用队列模拟理发馆的排队现象，通过仿真手法评估其营业状况。-use cohort simulation barber"s shop, the queues, through simulation methods to assess its financial situation.

《optimization using nondominated sorting genetic algorithms》的论文中提出的。该算法在快速找到Pareto前 沿和保持种群多样性方面都有很好的效果，不过在这么多年的应用中也出现了如下的一些问题： 1。非支配排序的时NSGA2主要是对NSGA算法的改进。NSGA是N. Srinivas 和 K. Deb在1995年发表的一篇名为 《Multiobjective function间复杂的很大，为O（MN3）。其中M为目标函数的数量，N为种群规模。 2。不支持精英策略。精英策略在保持好的个体及加速向Pareto前沿收敛方面都有很好的表现。 3。需要自己指定共享参数。该参数将对种群的多样性产生很大的影响。 NSGA2算法将在以下方面进行改进： 1。快速的非支配排序     在NSGA进行非支配排序时，规模为N的种群中的每个个体都要针对M个目标函数