K条最短路算法,Mapinfo Mif格式文件,约束条件值可以设定

主要是详细的介绍了clean算法的函数程序，适合用于图像处理、超宽带通信信道仿真、信号处理求信道冲击响应的方向，

openCV中关于通过码本检测前景的应用代码，下载openCV后，配置好环境变量，设置好项目属性（这些网上都有教程），然后运行这个cpp文件，就可以实现码本模型了。

资源描述 工程设计作业

常用算法的C程序。主要内容包括多项式的计算、复数运算、随机数的产生、矩阵运算、矩阵特征值与特征向量的计算、线性代数方程组的求解、非线性方程与方程组的求解、插值与逼近、数值积分、常微分方程组的求解、数据处理、极值问题的求解、数学变换与滤波、特殊函数的计算、排序和查找。-Commonly used algorithm of C procedures. Include polynomial terms, complex computation, random number generation, matrix operations, matrix eigenvalue and eigenvector calculations, linear algebra equations, nonlinear equations with the equations, interpolation and approximation, numerical integration, solving ordinary differential equations, data processing, for solving extremum problems, mathematical transformation and filtering, the calculation of special functions, sorting and search.

用遗传算法求解集装箱码头的泊位调度问题，单目标问题，其中包含初始解的生成、选择、复制、交叉、变异操作等。 而泊位岸桥分配问题是指，为一周内即将到港的船舶分配泊位，使得码头的利用率最高，船舶总的在港时间最短。

是数据挖掘实验课上的一个作业，垃圾邮箱分类，给了57个属性1个分类目标，0是垃圾邮箱1不是，给了训练集和测试集，用的C++写的神经网络，并用遗传算法优化了，正确率96.5%，但是时间较长

function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)%%-------------------------------------------------------------------------%% 主要符号说明%% C n个城市的坐标，n×2的矩阵%% NC_max 最大迭代次数%% m 蚂蚁个数%% Alpha 表征信息素重要程度的参数%% Beta 表征启发式因子重要程度的参数%% Rho 信息素蒸发系数%% Q 信息素增加强度系数%% R_best 各代最佳路线%% L_best 各代最佳路线的长度%%========================================================================= %%第一步：变量初始化n=size(C,1);%n表示问题的规模（城市个数）D=zeros(n,n);%D表示完全图的赋权邻接矩阵for i=1:nfor j=1:nif i~=jD(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5;elseD(i,j)=eps;      %i=j时不计算，应该为0，但后面的启发因子要取倒数，用eps（浮点相对精度）表示endD(j,i)=D(i,j);   %对称矩阵endend%{1.C就是城市坐标             x         y城市1    0

禁忌搜索（Tabu search）是局部邻域搜索算法的推广，Fred Glover在1986年提出这个概念，进而形成一套完整算法。 -Tabu search (Tabu search) is a local neighborhood search algorithm for the promotion, Fred Glover in 1986, proposed this idea, thus forming a complete set of algorithms.

   一种几何校正方法以消除投影图像的畸变: 通过查找后向映射表, 借助双线性插值运算, 对图像进行几 何预畸变, 使其变形为投影仪所需要的预畸变图像, 然后将其投影到非平面物体上, 便能让观察者看到无畸变的投 影图像, 从而实现投影图像畸变的校正。

MOEA/ D（多目标进化基于分解算法）是一个通用的算法框架。它分解一个多目标优化问题转化为多个不同的单目标优化的子（或简单的多目标优化子问题），然后使用人群为基础的方法，同时优化这些子问题。