调度遗传算法

一个VC编写的显示地球小程序员,可随鼠标移动转动-a show prepared by the Earth small programmers, with the rotational mobile mouse

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用CORDIC算法实现的2参数反正切。结果的精度与CORDIC的迭代次数有关，迭代次数越多，精度越高。本例子中精确到小数点后4位。要提高迭代次数，还得把增加1QN格式的位数，比如32位long，程序多处需要修改，有需要的话自己改吧。 -CORDIC algorithm with the two parameters arc tangent. And the accuracy of the CORDIC iteration number, the more the number of iteration, the higher the accuracy. This case accurate to four decimal places. To raise the number of iterations, it has to the increase in a 2:30 format of the median, such as 32 long, multiple procedures need to change, the need to reform it themselves.

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本算法中用来训练和测试的手写体数字均来自于60000张训练数字示例和MNIST数据库中的图像已经做过位置归一化等基本处理，即已经使手写体数字处于图像的中心位置，删除了众多干扰信息，为本实验的进行降低了难度。30000个训练集样本的和

98年全国大学生数学建模竞赛B题“水灾巡视问题”，是一个推销员问题，本题有53个点，所有可能性大约为exp(53),目前没有好方法求出精确解，既然求不出精确解，我们使用模拟退火法求出一个较优解,将所有结点编号为1到53,1到53的排列就是系统的结构,结构的变化规则是:从1到53的排列中随机选取一个子排列,将其反转或将其移至另一处,能量E自然是路径总长度。具体算法描述如下：步1： 设定初始温度T，给定一个初始的巡视路线。步2 ：步3 --8循环K次步3：步 4--7循环M次步4：随机选择路线的一段步5：随机确定将选定的路线反转或移动，即两种调整方式：反转、移动。步6：计算代价D，即调整前后的总路程的长度之差步7：按照如下规则确定是否做调整：如果D0,则按照EXP(-D/T)的概率进行调整步8:T*0.9-->T,降温-98 National Mathematical Contest in Modeling B and that the "flood inspections", is a salesman problem, and that is 53 points, all possibilities about exp (53), there is no good way to get accurate solutions, since no exact solution for, we used simulated annealing France obtained an optimum solution to all nodes to a number of 53 to 53.1 is with the system structure, changes in the structure of the rules is : from 1-53 with a randomly selected with a son, to reverse or to move it to another, the energy E is the natural path length. The specific algorithm is described as follows : Step 1 : The initial set temperature T,

所有相关的数据挖掘算法和理论，都有详细的说明，有兴趣的可以下一步做

Deep Learning 的相关算法，包括常用的几种，例如自动编码(AutoEncoder)，稀疏编码(Sparse AutoEncoder)，限制玻尔滋墁机(RBM)等相关算法。其中包括各个版本，有C，C++，Java，Python，和Scala语言的实现。大家可以下载参考。源码注释不是很全，但是如果了解算法本身，都能看懂。

利用Fortran实现了Couette的求解，使用托马斯算法求解相关方程；可以输入时间推进次数，观察不同时间的断面流速分布；可以直接更改E等常数进行数值实验；采用Fortran 90/95格式书写代码，方便阅读

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