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经典算法之背包问题

于 2022-01-29 发布 文件大小:2.15 kB
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经典算法之背包问题-classic algorithms knapsack problem

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    禁忌搜索法对初始解、邻域个数及禁忌列表的大小等参数有比较严格的要求, 这些参数直接影响着算法的优化能 力。文章提出了一种改进的禁忌搜索法, 它用有效空间来压缩搜索范围, 这样可以提高搜索效率和全局搜索能力。用短期 和长期禁忌列表存储器来保证算法能搜索到全局空间的每一点, 并且不重复搜索。经过验算和分析, 证明它是一种较好的 全局启发式搜索法-Tabu search method, the initial solution, neighborhood and tabu list size of the number of parameters such as have more stringent requirements, these parameters directly affect the ability to optimize the algorithm. This paper presents an improved tabu search method, it is used effectively to compress the search space, so that can improve search efficiency and global search capabilities. Short-term and long-term memory tabu list to ensure the algorithm to search to the global space, each point, and do not repeat the search. After checking and analysis, to prove that it is a good global heuristic search method
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  • 基于kdtree的ICP算法
    k-d树 (k-dimensional树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索(如:范围搜索和最近邻搜索)。K-D树是二进制空间分割树的特殊的情况。ICP算法最初由Besl和Mckey提出,是一种基于轮廓特征的点配准方法。基准点在CT图像坐标系及世界坐标系下的坐标点集P = {Pi, i = 0,1, 2,…,k}及U = {Ui,i=0,1,2,…,n}。其中,U与P元素间不必存在一一对应关系,元素数目亦不必相同,设k ≥ n。配准过程就是求取 2 个坐标系间的旋转和平移变换矩阵,使得来自U与P的同源点间距离最小
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