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信息学竞赛 湖南省队集训题

于 2022-03-01 发布 文件大小:44.46 MB
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信息学竞赛湖南省队2007年集训题,供大家学习、练习。内部有竞赛题、选手原代码和课后讲解,极具参考价值

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  • ssc-i2s--project-at91sam3u-ek-iar
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    粒子群优化算法 (PSO) c粒子群优化 (PSO) 算法 [1,2] 在 C 可执行"插入"代码作为一个小型图书馆。粒子群优化算法用于涉及全局随机优化的连续函数 (称为目标函数) 的问题。粒子群优化算法也可用于离散优化问题,但在此库的当前版本中未实施这种行为。使用只是在代码中包括 pso.h 和 pso.c。您需要有 GNU 科学图书馆和各自的发展 (即标题) 文件,以在您的应用程序中包含 pso.c。你的 Makefile 中将添加到您的 LDFLAGS 的-lgsland lgslcblas。为了使用 pso_solve(),您需要:最小化目标函数 (见在 pso.h 中定义类型 pso_obj_fun_t),一个具有正确初始化的 pso_results_t 对象 (malloc 会) gbest 缓冲区。这是将存储发现最好的位置,以及最小的误差 (存储在成员错误)。一个具有正确初始化的值 (使用 pso_set_default_settings() 进行快速和肮脏的初始化) 的 pso_settings_t 对象功能邻域拓扑粒子群优化算法用于确定每个 particle 附近吸引子提供了三种不同的策略:全球的拓扑结构 (PSO_NHOOD_GLOBAL),每个粒子由每一另一种粒子群通知环形的拓扑 (PSO_NHOOD_RING) 在那里存在着固定的环型拓扑结构和每个粒子由其邻近的微粒通知
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    用matlab编写的线性规划之单纯型方法用来求解一些简单的线性规划问题-using Matlab prepared by the linear planning simple method for solving some simple linear programming problem
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