驱动调度程序

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ACM题目，实现两个大数的相乘，题目详见http://acm.zju.edu.cn/show_problem.php?pid=1272-ACM topic, the two realize the multiplication of large numbers, see the topic http://acm.zju.edu.cn/show_problem.php?pid=1272

应用背景 这是蓝桥杯往年的一个题目，类似的题目有六角填数、4*4魔方阵等。题目如下图： 将1，2，3，...19填进去，图中已经填了两个数15和13，填完后要求每条直线上的数字之和相等，图中共有十五条直线。 关键技术代码在VS2010上运行。 设和为a, 则a*15/3=(1+19)/2*19  所以 a=38 前两个数已经填好，开始填第三个数，将满足vis=0的数依次填进去。填完第三个数，第一行已经形成了直线，判断第一行的和是不是38. 填完第七个数，新增加了一条直线（第二行），判断它的和。填完第八个数，增加了一条线（45°方向），判断其和。以此类推。程序关键是：每填完一个数，看有没有新增加的直线，并判断数字和，不能全部填完19个数再判断，因为计算量太大，程序运行不出来。

stm32读取mpu9150的源程序，并对航向角进行了地磁校准，代码以测试过，绝对可行。

信道化的Matlab仿真程序。利用FFT进行均匀信道化，程序可扩展。

蚁群算法仿真因特网中的路由选择，给出正常情况、节点阻断和路径拥塞等不同情况下的最优路径选择与更新实现，仿真结果能够提供可视化的过程模拟-Simulation of Ant Colony Algorithm for Routing in the Internet, given normal circumstances, and the path blocked node under different circumstances, such as congestion of the optimal path selection and update the realization of simulation results can provide visualization of the process simulation

采用libtommath大数库对中国剩余定理算法通解进行改写，支持128位的大数实现，已测试成功。

应用背景粒子群算法的一个基本变量是有一个群体（称为群）的候选解（称为粒子）。这些粒子在周围移动搜索空间根据几个简单的公式。的运动粒子是由自己的最著名的位置在搜索空间，以及整个群的最佳已知位置。什么时候改进的位置被发现，这些都将引导群的运动。这个过程是重复的，并且通过这样做希望，但不能保证，一个令人满意的解决方案最终被发现。关键技术对于每一个粒子，我和1，和…：初始化一个均匀分布的随机矢量粒子的位置：西 ；~  ；U（BLO， ；B），在血和丁丙诺啡是上下搜索空间的界限。初始化粒子的最好的已知位置的初始位置：←PI  ； ；西如果（F（PI）& lt；F（G））更新群最著名的位置：G← ； ；PI初始化粒子的速度：~ VI  ； ；U（- | BUP BLO |， ；| BUP BLO |）直到一个终止准则（如迭代次数执行，或有足够的目标函数值的解决方案重复发现）：对于每一个粒子，我和1，和…：对于每一个维度，= 1，和…：取随机数：RP、RG ~ U（0,1）更新粒子的速度：VI，←D  ； ；ωVI，D +φP RP（PI，密苏里D-XI，D）+φG RG（GD西，D）更新粒子的位置：西 ；← ；西+ VI如果（西）和（西）：更新粒子的位置：最著名的←PI  ； ；西如果（F（PI）& lt；F（G））更新群最著名的位置：G← ； ；PI现在克拥有最佳找到解决方案。

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