mps create

应用背景算法有三个阶段组成，在第一个阶段生成一个最大生命周期的独立集，在第二个阶段，通过Steiner树连通生成的极大独立集，并保证选择Steiner节点来连通控制集，仍要保证尽可能的满足最大生命周期，第三个阶段，通过删除冗余的控制节点来减少cds规模。关键技术减小cds的规模，在这个阶段，我们通过将一些冗余控制节点变为被控制节点来减小cds的规模。一个控制节点v是冗余的，如果我们删除节点v之后，产生的cds仍可以控制图中所有的飞cds节点，且仍是连通的。此时，节点v可以被cds中的其他节点所控制。删除冗余节点遵循某些规则，算法中有体现！

研究生期间上《数值计算方法》课的作业，所有代码都是C语言实现并调试通过，现在上传为大家服务。这是拉哥朗日算法-Lagrange algorithm with C language

selection排序法-Selection sorting method

卡尔曼滤波是解决以均方误差最小为准则的最佳线性滤波问题，它根据前一个估计值和最近一个观察数据来估计信号的当前值。它是用状态方程和递推方法进行估计的，而它的解是以估计值（常常是状态变量的估计值）的形式给出其信号模型是从状态方程和量测方程得到的。 卡尔曼过滤中信号和噪声是用状态方程和测量方程来表示的。因此设计卡尔曼滤波器要求已知状态方程和测量方程。它不需要知道全部过去的数据，采用递推的方法计算，它既可以用于平稳和不平稳的随机过程，同时也可以应用解决非时变和时变系统，因而它比维纳过滤有更广泛的应用。

这篇文章很适合A*算法的初学者，可惜网上没找到翻译版的。本着好东西不敢独享的想法，也为了锻炼一下英文，本人译了这篇文章。 由于本人英文水平非常有限，六级考了两次加一块不超过370分，因此本译文难免存在问题。不过也算是抛砖引玉，希望看到有更多的游戏开发方面的优秀译作出现，毕竟中文的优秀资料太少了，中国的游戏开发者的路不好走。 本人能力有限，译文中有小部分词句实在难以翻译，因此暂时保留英文原文放在译文中。对于不敢确定翻译是否准确的词句，本人用圆括号保留了英文原文，读者可以对照着加以理解。 A*算法本身是很简单的，因此原文中并没有过多地讨论A*算法本身，而是花了较大的篇幅讨论了用于保存OPEN和CLOSED集的数据结构，以及A*算法的变种和扩展。 编程实现A*是简单的，读者可以用STL对本文中的伪代码加以实现（本人已花一天时间实验过基本的A

线性规划单纯形算法，包括子函数和主程序，用c++编写-Linear programming simplex algorithm

应用背景旅游销售人员问题（旅行商）；可以用最小生成树来解决（MST）的启发，估计 ；一个旅游的费用，因为有部分旅游已经构建。MST  ；一套城市的成本是最小的总和连接所有和所有的树的链接成本；城市；关键技术旅游营业员问题和问题，一个小的，形状记忆合金，一个* &；

介绍了数据挖掘的经典算法，属于国内第一本有关数据挖掘的教材。-Introduction of the classic data mining algorithms, belonging to the first book on data mining materials.

用蚁群算法处理TSP商旅问题（蒙娜丽莎点阵） 数据文件格式为城市坐标 主程序包含绘图部分和求解部分 可分开使用 不同的阿尔法 贝塔 rho参数选择会对结果和运算时间有很大影响

数学函数的运算.zip-Math arithmetic. Zip