对偶单纯形发源程序，利用Delphi开发的，使用范围较广

MapReduce一开始是由Google提出的一种云计算的编程架构，用来并行处理海量数据 。本例提供一个简单的pagerank算法的MapReduce上的实现。

7、满足随机数大于交叉概率的进行交叉，双交叉点交叉法（已实现）8、初始种群中染色体用Floyd方法或扫描法（未实现，想等到收敛性有一定程度的保证后再采用扫描法）9、两点之间的距离是坐标间的直线距离，之后可以用直接输入的距离10、迭代次数不是很稳定，有时候会陷入死循环，停止调试，重新调试即可11、每点击一次重新运行，程序便从头计算一次，目前我自己遇到的最好结果是3辆车、20个点的情况下总路程105.4，最好染色体适应度0.09+12、约束条件是：车辆数量、载重量和里程数。超出载重量或里程数则换车，超出车已有车辆数量就惩罚。13、建立了解决VRP问题的类，需要时派生出不同的参数适应不同问题

资源描述本文首先在查阅和参考大量国内外相关文献的基础上，介绍了无线传感器网 络节点定位技术的研究背景及意义，综述了国内外研究现状，并详细介绍了无线 传感器网络中一些典型的无需测距定位算法和系统。 传统DV-Hop 算法采用较少的锚节点参与平均跳距计算，未知节点使用此平均 跳距值误差大，为了减小DV-Hop 算法的定位误差，提高待定位节点的定位精度， 本文从以下三方面对其进行改进：针对DV-Hop 定位算法适应节点均匀分布的网络 这一特性，在算法的前期提出了节点的部署策略；针对平均每跳距离在求各种跳 数的节点之间的距离时有着不同程度的影响，在算法的中期提出了距离修正值策 略；针对用三边或多边测量法计算未知节点的坐标精度不高这一问题，在算法的 后期使用了具有交叉因子的粒子群算法这一策略 使用Omnet++和Matlab 仿真工具对提出改进算法的有效性进行验证。实验证 明，与DV-Hop 算法相比，三种改进算法的定位精度都得到了一定程度的提高，特 别是基于交叉因子粒子群定位时效果最佳，能更好地满足实际应用的需求。 关键词：无线传感器网络，节点定位技术，距离向量-跳段，平分四块部署，距离 修正，交叉粒子群优化算法

约瑟夫（Joseph）问题的一种描述是：编号为1,2,…,n的n个人按顺时针方向围坐一圈，每人持有一个密码（正整数）。一开始任选一个正整数作为报数上限值m，从第一个人开始按顺时针方向自1开始顺序报数，报到m时停止报数。报m的人出列，将他的密码作为新的m值，从他在顺时针方向上的下一个人开始重新从1报数，如此下去，直至所有人全部出列为止。试设计一个程序求出出列顺序。

这个文件是用来模拟QDPSK的误码率的。结果被写入一个txt文件，然后您可以将其导入matlab。

循环队列的Java对象容器。-cycle cohort of Java objects containers.

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Java最经典的算法题，初学者必懂。好好学，好好练，这就是学习的最终的秘诀  我本身是个菜鸟 初学者  希望大街给予批评指正  多多上传资料 供我们参考  谢谢大神们啦

资源描述matlab对INSAR的主辅影像图进行配准，以便以后处理影像图

rough set code in matlab~~ 包括：1、data reduction with fuzzy rough sets or fuzzy mutual information         2、fuzzy preference rough set based feature evaluation and selection        3、fuzzy preference rough set based feature evaluation and selection        4、Neighborhood rough set based feature evaluation and reduction