汉诺(hanoi)问题采用递归算法解决，并编制了手动及演示界面

BST树是一种二叉查找树，但是若是多次插入，BST树便会失衡或者退化成链。于是在BST树的基础上又附加了一个堆的性质，本程序采用最小堆原则。程序代码使用的是VB6.0编写，由于VB中没有指针，所有本程序采用数组模拟，程序一方面实现了treap的算法，另一方面也加了可视化操作界面，非常直观。

n皇后问题的进阶解法，算法简单，注意输入的N可能没有解，比如2-n Queen of the intermediate solution, the algorithm is simple, pay attention to the N input may not solved, such as the two

我自己写的一个三次样条插值算法，自已感觉很严密，请大家指正。-I wrote it myself a cubic spline interpolation algorithm, self-feelings are very close, please correct me.

Windows下使用C语言实现在dos界面下的五子棋小程序，拥有能够接受的界面。                                                                                 

遗传算法在运行早期个体差异较大，当采用经典的轮盘赌方式选择时，后代产生的个数与父个体适应度大小成正比，因此在早期容易使个别好的个体的后代充斥整个种群，造成早熟。在遗传算法后期，适应度趋向一致，优秀的个体在产生后代时，优势不明显，从而使整个种群进化停滞不前。因此对适应度适当地进行拉伸是必要的，这样在温度高时(遗传算法的前期)，适应度相近的个体产生的后代概率相近；而当温度不断下降后，拉伸作用加强，使适应度相近的个体适应度差异放大，从而使得优秀的个体优势更明显。由于模拟退火算法和遗传算法可以互相取长补短，因此有效地克服了传统遗传算法的早熟现象，同时根据聚类问题的具体情况设计遗传编码方式、适应度函数，使该算法更有效、更快速地收敛到全局最优解。本案例研究了基于遗传模拟退火算法的聚类算法。

应用背景利用计算机做图像识别分类的经典算法，训练集中30张已知类别的手写字母图片，目的是要创建一个网络结构，使手写图片与类别之间形成一种映射，以便得到一副新的图片时，利用这个网络结构能够正确判别出它的类别，即它代表的是字母A或是字母B.关键技术利用卷积神经网络对输入图像进行卷积做特征提取，原图像的特征就被细化了，再对已提取的特征图做下采样即平均池化，在减少数据量的同时保证信息量的不丢失，如此在做一次卷积和下采样，图片尺寸变小，数据量合适，做全连接层，传统神经网络，构造输出层。训练时采用BP反向传播，梯度下降法，优化参数。

%初始化参数 %注：popsize=200,MaxGeneration=100,约跑2分钟。若不要求太精确，可减少循环次数。pointnumber=11;                            %节点个数Popsize=200;                               %种群规模，只能取偶数（因67行的循环）MaxGeneration=100;                         %最大代数Pc=0.8;Pm=0.3;                             %交叉概率和变异概率A=[0 2 8 1 50 50 50 50 50 50 50    2 0 6 50 1 50 50 50 50 50 50    8 6 0 7 50 1 50 50 50 50 50    1 50 7 0 50 50 9 50 50 50 50    50 1 50 50 0 3 50 2 50 50 50    50 50 1 50 3 0 4 50 6 50 50    50 50 50 9 50 4 0 50 50 1 50    50 50 50 50 2 50 50 0 7 50 9    50 50 50 50 50 6 50 7 0 1

资源描述这是一道比较典型的动态规划算法题目，在游戏中运用了推理与动态规划算法，有助于帮助我们更加深刻地理解动态规划算法

此算法是 遗传优化算法 对于学习智能优化算法很有帮助，同时对于基本的遗传算法的使用有一定的指导作用，希望对大家有用，

计算字符串表达式的计算引擎,可以是任意复杂的字符串表达式-Calculation of the string expression calculation engine, which can be arbitrarily complex string expression