随笔分类 -  数据结构与算法

摘要：1 #-*- coding: UTF-8 -*- 2 import numpy as np 3 4 def Partition(a, i, j): 5 x = a[i] #将数组的第一个元素作为初始基准... 阅读全文

摘要：BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法，其主要特点是信号前向传递，而误差后向传播，通过不断调节网络权重值，使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近，以达到训练的目的。一、多层神经网络结构及其描述 下图为一典型的多层神经网络。 通常一个多层神经网络由L层神经元组成，其中：第1层称为输入层，最... 阅读全文

摘要：N皇后问题是一个典型的约束求解问题，利用递归机制，可以很快的得到结果。 N皇后问题的描述：在一个n*n的棋盘上，摆放n个皇后，要求每个皇后所在行、列、以及两个对角线上不能出现其他的皇后，否则这些皇后之间将会相互攻击。如下图所示。 利用递归机制，可以很容易的求解n皇后问题。针对八皇后，总共有92种解。下面将给出N-皇后问题的一般求解代码，在这里代码是使用java编码的。 总共设计了三个类，一个是皇后类（Queen），一个棋盘类（Board），一个是求解主程序类（NQueens）。具体代码如下： 1: import java.util.ArrayList; 2: import java.... 阅读全文

摘要：在以前的文章（简单遗传算法MATLAB实现）中已经介绍过，遗传算法是一种基于达尔文生物进化论的启发式算法，它的核心思想就是优胜劣汰，适应性好的个体将在生存竞争中获得更大的生存机会，而适应差的将更有可能在竞争中失败，从而遭到淘汰。1. 生物进化 图1用了一个非常形象的实例，来表现进化机制对生物繁衍的作用。图1 眼睛的进化（摘自http://blog.csdn.net/zzwu/article/details/561588） 可以设想，曾有一个时期动物就根本没有眼睛。那时，动物在它们的环境中航行完全是靠嗅觉和触觉来躲避掠食它们的动物。他们也相当擅长于这样做，因为他们靠这样已经历了成千上万个世代.. 阅读全文

摘要：1. 蚁群算法简介 蚁群算法（Ant Clony Optimization， ACO）是一种群智能算法，它是由一群无智能或有轻微智能的个体（Agent）通过相互协作而表现出智能行为，从而为求解复杂问题提供了一个新的可能性。蚁群算法最早是由意大利学者Colorni A., Dorigo M. 等于19... 阅读全文

摘要：遗传算法的概念最早是由Bagley J.D 于1967年提出的。后来Michigan大学的J.H.Holland教授于1975年开始对遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的机理进行系统化的研究。遗传算法是对达尔文生物进化理论的简单模拟，其遵循“适者生存”、“优胜略汰”的原理。遗传算法模拟一个人工种群的进化过程，并且通过选择、杂交以及变异等机制，种群经过若干代以后，总是达到最优（或近最优）的状态。自从遗传算法被提出以来，其得到了广泛的应用，特别是在函数优化、生产调度、模式识别、神经网络、自适应控制等领域，遗传算法更是发挥了重大的作用，大大提高了问题求解的效率。遗传算法也是当前“ 阅读全文