利用Java实现的基本PSO

实现n路抢答功能，包括锁定，计分等源程序-N Road Answer realize functions, including targeting, including grading source

应用背景图像边缘是很重要的视觉信息,边缘检测在图像处理和机器视觉中占据着重要位置。通过边缘检测勾画出目标物体的轮廓,达到目标识别的目的。传统的边缘检测方法是基于空间运算的,借助空域微分算子利用卷积来实现,主要起到高通滤波的作用,如Sobel边缘算子、Roberts边缘算子、Krisch边缘算子、高斯2拉普拉斯边缘算子等关键技术 信息激素(Pheromone)作为蚂蚁选择后续行为的依据,并通过蚂蚁间的协同与交互来完成全局寻优搜索过程。该算法具有强鲁棒性、正反馈性和分布式处理等特点,已被成功用于解决许多诸如TSP问题、图着色问题等复杂问题。但用于图像处理领域,国内外的研究还比较少,韩彦芳等人利用蚁群算法提出了基于模糊聚类的图像分割方法,本文则利用蚁群算法提出了一种新的图像边缘检测方法。将一群蚂蚁随机放置到图像中,根据蚁群算法的路径选择机制,使蚂蚁以较大的概率选择图像边缘点作为下一步移动目标位置,经过多次循环迭代最终使大多数蚂蚁聚集到图像边缘上,从而提取出图像的边缘。

圆孔的夫琅和费衍射，以动画的形式表式衍射的过程，以及最后衍射的图样（来源于http://luobo.ycool.com/post.701424.html）-Round hole of Fraunhofer diffraction to the form of table-style animation of the process of diffraction, and the final diffraction pattern (from http://luobo.ycool.com/post.701424.html)

RSA算法     1978年就出现了这种算法，它是第一个既能用于数据加密也能用于数字签名的算法。它易于理解和操作，也很流行。算法的名字以发明者的名字命名：Ron Rivest, AdiShamir 和Leonard Adleman。但RSA的安全性一直未能得到理论上的证明。     RSA的安全性依赖于大数难于分解这一特点。公钥和私钥都是两个大素数（大于100个十进制位）的函数。据猜测，从一个密钥和密文推断出明文的难度等同于分解两个大素数的积。     密钥对的产生。选择两个大素数，p 和q 。计算：n

根据赋值为阈值，求解首次穿越时间，全网首发，学习随机动力学的同学可以尝试运行一下，本代码为原创，如果有更好的意见，给以留下邮箱，多多交流

1986 年 Canny 在麻省理工的硕士论文中提出了 Canny 边缘检测算子[10]。Canny算子是一个具有滤波、增强以及检测的多阶段优化算子，它具有很好的边缘检测的性能。得到了越来越广泛的应用。 Canny 考查了以前的边缘检测算子和边缘检测的应用，发现尽管这些算子的应用出现在了不同的领域中，但是他们都有一些共同的要求：[3] （1）好的检测效果，也就是说对边缘的错误检测要尽可能的低：在图像的边缘出现的地方检测结果中必须有，而且不能出现虚假边缘。在所有使用边缘检测做更深入的研究工作的系统中，它的性能都依赖于边缘检测的误差。 （2）对边缘的定位要准确：标记出来的边缘位置要和图像的真正边缘的中心位置充分的接近。 （3）对同一个边缘要有低的响应次数。即单个边缘产生多个响应的概率要尽可能的低，而且对虚假边缘的响应要尽可能的抑制。 这就是 Canny 提出来的三准则。他是第一个明确的提出这三条准则并且完整的解决了这三个问题的人。他将上述原则用数学表达式表示出来，然后利用优化理论得到最优边缘检测的模板。 Canny 算子实现检测边缘的步骤如下： （1） 用高斯滤波器平滑图像。 （2） 计算平滑后的图像的梯度幅值和方向。 （3） 对梯度幅值采用非极大值抑制，其过程为找出图像梯度中的局部极大值点，把其他非极大值点置零而得到细化的边缘。 （4）用双阈值算法检测和连接边缘 

它采用一种直接的天线与层的对应关系，即编码后的第k个子流直接送到第k根天线，不进行数据流与天线之间对应关系的周期改变。如图1.c所示，它的数据流在时间与空间上为连续的垂直列向量，称为V-BLAST(Vertical-BLAST)

用元素分配法求解0-1整数规划问题，比匈牙利法简单且易实现，该算法已通过实例验证-elemental distribution method 0-1 integer programming problems than Hungary and France is simple to implement, The algorithm has been verified by examples

用单纯性法求解线性规划问题，并通过控制台输入系数矩阵。-Using simple method for solving linear programming problems, and through the console input coefficient matrix.

有31座城市，采用遗传算法求解tsp问题，给出源程序。可运行! 遗传算法是模仿生物进化和自然选择机理，模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。近年来，遗传算法由于在解决各类最优化问题时表现出的鲁棒性、全局性、隐含并行性和自适应性而成为一种应用同益广泛的智能优化算法。旅行商问题(TSP)是组合优化领域中的一个典型NP完全问题，是诸多领域内出现的多种复杂问题的集中概括和简化形式。快速、有效地解决TSP问题有着较高的理论意义和实际应用价值。本文针对解决TSP 问题,用遗传算法施行对TSP问题进行了求解，对选择、交叉和变异算子进行了算法设计，最后探讨了遗传算法解决旅行商问题自身具备的特点。