【摘要】基于遺傳算法的TSP路徑規(guī)劃算法設(shè)計(jì)摘要TSP問(wèn)題是一個(gè)經(jīng)典的NP難度的組合優(yōu)化問(wèn)題,遺傳算法是求解TSP問(wèn)題的有效方法之一。針對(duì)這一問(wèn)題,首先給出了基于遺傳算法求解TSP問(wèn)題的一般性流程,設(shè)計(jì)了基于遺傳算法的求解算法,包括編碼設(shè)計(jì)、適應(yīng)度函數(shù)選擇、終止條件設(shè)定、選擇算子設(shè)定、交叉算子設(shè)定以及變異算子設(shè)定等,然后設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于遺傳算法的TSP問(wèn)題求解系統(tǒng),并編制了完整的Matlab程
2024-09-15 04:57
【摘要】貪婪的動(dòng)態(tài)規(guī)劃——淺談貪心思想在動(dòng)態(tài)規(guī)劃中的應(yīng)用紹興縣柯橋中學(xué)黃勁松引言?在動(dòng)態(tài)規(guī)劃的解題中我們面臨著兩大困難?1、不知道是否可以用動(dòng)態(tài)規(guī)劃求解?2、直觀的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法過(guò)于低效?在這個(gè)時(shí)候,巧妙的使用貪心思想,將其融入到動(dòng)態(tài)規(guī)劃中,動(dòng)態(tài)規(guī)劃便煥發(fā)出了新的光彩目錄?貪心思想在動(dòng)態(tài)規(guī)劃中的應(yīng)用?確立狀態(tài)
2024-12-03 20:33
【摘要】反匯編在常數(shù)因子優(yōu)化中的應(yīng)用四川省成都七中周以蘇?程序優(yōu)化是無(wú)止境的,其中常數(shù)因子也是決定程序運(yùn)行快慢的關(guān)鍵之一。?然而在競(jìng)賽中,漸進(jìn)時(shí)間復(fù)雜度是人們關(guān)注的重點(diǎn),而同樣能夠決定程序運(yùn)行快慢的常數(shù)因子優(yōu)化問(wèn)題卻缺乏重視。緒言?在VisualC++語(yǔ)言環(huán)境下,從特定編譯器生成的匯編代碼出發(fā),我探討了反匯編在常數(shù)因子優(yōu)化
2024-12-03 20:35
【摘要】淺談網(wǎng)絡(luò)流算法的應(yīng)用湖南省長(zhǎng)沙市長(zhǎng)郡中學(xué)金愷關(guān)鍵字:網(wǎng)絡(luò)流、構(gòu)造、優(yōu)化【正文】【引言】【小結(jié)】淺談網(wǎng)絡(luò)流算法的應(yīng)用引言圖論算法在信息學(xué)競(jìng)賽當(dāng)中扮演著相當(dāng)重要的角色,它的分支之多、應(yīng)用范圍之廣令所有其它算法都望塵莫及。而網(wǎng)絡(luò)流算法正是圖論
【摘要】唐山一中任一恒完美算法節(jié)省空間更快速方便壓縮比賽題目標(biāo)準(zhǔn)算法可采用算法NOI追捕盜賊樹(shù)搜索分治貪心CTSC激光坦克/智能貪心矩陣網(wǎng)絡(luò)流構(gòu)造貪心隨機(jī)IOI船帆/貪心調(diào)整冬令營(yíng)剪刀石頭布網(wǎng)絡(luò)流貪心調(diào)整2021年部分應(yīng)用非完美算法效果不錯(cuò)的題目
【摘要】2022年全國(guó)信息學(xué)冬令營(yíng)講座-1-貪婪的動(dòng)態(tài)規(guī)劃——淺談貪心思想在動(dòng)態(tài)規(guī)劃中的應(yīng)用浙江省紹興縣柯橋中學(xué)黃勁松【關(guān)鍵字】貪心法,動(dòng)態(tài)規(guī)劃,狀態(tài),時(shí)間復(fù)雜度【摘要】貪心法和動(dòng)態(tài)規(guī)劃是信息學(xué)競(jìng)賽中的兩種常用算法,本文著重討論了貪心的思想是如何巧妙的運(yùn)用到動(dòng)態(tài)規(guī)劃的解題中的。全文分三個(gè)部分,首先討論了貪心思想運(yùn)用到動(dòng)態(tài)規(guī)劃解題中的可行性和必要性,然后就
2025-03-10 12:06
【摘要】基于連通性狀態(tài)壓縮的動(dòng)態(tài)規(guī)劃問(wèn)題長(zhǎng)沙市雅禮中學(xué)陳丹琦Email:引入狀態(tài)壓縮動(dòng)態(tài)規(guī)劃狀態(tài)總數(shù)為指數(shù)級(jí)以集合信息為狀態(tài)?我的論文針對(duì)其中的一類(lèi)問(wèn)題進(jìn)行探討和研究——狀態(tài)中需要記錄若干個(gè)元素之間的連通情況,稱(chēng)為基于連通性狀態(tài)壓縮的動(dòng)態(tài)規(guī)劃問(wèn)題【例】Formula1
2024-12-03 20:32
【摘要】遺傳算法的特點(diǎn)及其應(yīng)用省、市:上海市學(xué)校:復(fù)旦附中姓名:張寧IOI2021集訓(xùn)隊(duì)論文目錄?遺傳算法的基本概念?簡(jiǎn)單的遺傳算法選擇、交換、變異?遺傳算法應(yīng)用舉例子集和問(wèn)題TSP(旅行
2024-12-05 18:37
【摘要】探尋深度優(yōu)先搜索中的優(yōu)化技巧——從正方形剖分問(wèn)題談起長(zhǎng)沙市長(zhǎng)郡中學(xué)金愷正方形剖分問(wèn)題問(wèn)題描述:將n×n個(gè)小格組成的大正方形分割成若干個(gè)較小的整數(shù)邊長(zhǎng)的正方形,要求分成的小正方形數(shù)目最小。范圍:1≤n≤32。編程環(huán)境:FreePascal。可用64MB空間n=7時(shí)的一個(gè)最小數(shù)目的剖分方案,需要
2024-12-03 20:30
【摘要】一類(lèi)算法復(fù)合的方法江蘇省揚(yáng)州中學(xué)張煜承問(wèn)題描述?維護(hù)集合S,初始時(shí)為空。有N個(gè)操作需要依次處理?BX在S中插入一個(gè)整數(shù)X?AY詢(xún)問(wèn)S中被Y除余數(shù)最小的數(shù),如果有多個(gè)則任取一個(gè)?1≤N≤40000,1≤X,Y≤R=500000?允許離線(xiàn)算法初步分析?算法1:對(duì)詢(xún)問(wèn)中每個(gè)不同的Y,維護(hù)它
2024-12-03 20:29
【摘要】數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)第九章線(xiàn)性規(guī)劃內(nèi)容:本講主要介紹線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題的求解目的:接觸最優(yōu)化問(wèn)題,學(xué)習(xí)線(xiàn)性規(guī)劃算法的MATLAB實(shí)現(xiàn)(基于單純型法變種)要求:能夠運(yùn)用軟件直接對(duì)小規(guī)模線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行求解?了解線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題的基本概念、形式和算法?掌握線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題的圖解法(
2025-07-16 22:24
【摘要】江蘇省常州高級(jí)中學(xué)李源?樹(shù),在計(jì)算機(jī)算法中是非常重要的非線(xiàn)形結(jié)構(gòu)。即使撇開(kāi)樹(shù)的其他廣泛應(yīng)用不說(shuō),單單對(duì)樹(shù)本身的形態(tài)進(jìn)行思考與研究,也是一個(gè)十分有趣,且具有挑戰(zhàn)性的過(guò)程引子4個(gè)結(jié)點(diǎn)的樹(shù)(有向樹(shù))?常規(guī)的搜索加判重的做法:枚舉算法生成枚舉同構(gòu)狀態(tài)與已有的解相比較添加?下面我們就來(lái)看一種不重復(fù)地生成
【摘要】匹配算法在搜索問(wèn)題中的應(yīng)用浙江省杭州第十四中學(xué)樓天城很多題目,如果我們可以建立數(shù)學(xué)模型,應(yīng)該盡量用解析法來(lái)處理,因?yàn)楹?jiǎn)單的模型更清晰地反映了事物之間的關(guān)系。但是,并不是所有的題目都可以建立簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型。我們這時(shí)必須使用搜索的方法,也就是枚舉所有可能情況來(lái)尋找可行解或最優(yōu)解。前言由于搜索一般建立在枚舉之上,所
【摘要】關(guān)于遺傳算法應(yīng)用的分析與研究福州八中錢(qián)自強(qiáng)IOI2021集訓(xùn)隊(duì)論文一個(gè)問(wèn)題:?道路鋪設(shè)?電網(wǎng)架設(shè)?網(wǎng)絡(luò)構(gòu)設(shè)?…………線(xiàn)形時(shí)間Prim算法Kruskal算法指數(shù)時(shí)間搜索算法方案基本費(fèi)用難度系數(shù)生態(tài)破壞e1,e2504030
【摘要】多串匹配算法及其啟示南京市外國(guó)語(yǔ)學(xué)校朱澤園問(wèn)題提出?所謂多串匹配,就是給定一些模式串,在一段文章(只出現(xiàn)小寫(xiě)a到z這26個(gè)字母)中,找出第一個(gè)出現(xiàn)的任意一個(gè)模式串的位置,或者所有模式串出現(xiàn)的所有位置。例子?模式串:“abcd”“bcde”?正文:abcabcde實(shí)際應(yīng)用?含邏輯
2024-12-05 18:36