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搜索资源 - Dynamic Programming Algorithm Optimization
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在提高训练中我们主要针对时序图分析，现代智能优化算法（遗传算法和蚁群算法），动态规划，排队理论，目标规划，层次分析以及决策论等相关理论做了比较深刻的了解。然后针对具体情况，具体问题进行建模训练，并加以上机实习。-In training, we aimed to improve timing diagram analysis, modern intelligent optimization algorithm (genetic algorithm and ant colony optimizati
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RMQ问题。。 不用线段树实现。
ST算法运用的是动态规划和二进制优化的思想。使得编程复杂度降低了很多很多。-RMQ problem. . Needless to achieve segment tree. ST algorithm used is a dynamic planning and optimization of binary thinking. Makes programming reduces the complexity of many.
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动态规划是对最优化问题的一种新的算法设计方法。由于各种问题的性质不同，确定最优解的条件也互不相同，因而动态规划的没计法对不同的问题，有各具特色的表示方式。-Dynamic programming optimization problem is a new method of algorithm design. The nature of the problem due to various different conditions to determine the optimal solutio
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我备战2010数学建模美赛所精心准备的算法资料，一共13个算法。应该说是目前比较全的算法集了。每个算法由一个VC6例子实现，来解决一个问题。其中一些是自己编写，其它的也是由网上找到后经过修改编译通过的。比赛结果还不错，一个M，现在把资料共享出来，希望对大家有所帮助，算法主要有模拟退火，遗传算法，蒙特卡罗算法，蚁群算法，粒子群算法，元胞自动机，Dijkstra，最小生成树算法，二分图最大匹配算法，最大流算法，动态规划算法，分支定界法，排队论算法，决策论算法等，我写了个说明文件，列的挺详细的-I a
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在提高训练中我们主要针对时序图分析，现代智能优化算法（遗传算法和蚁群算法），动态规划，排队理论，目标规划，层次分析以及决策论等相关理论做了比较深刻的了解。然后针对具体情况，具体问题进行建模训练，并加以上机实习。-In training, we aimed to improve timing diagram analysis, modern intelligent optimization algorithm (genetic algorithm and ant colony optimizati
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在提高训练中我们主要针对时序图分析，现代智能优化算法（遗传算法和蚁群算法），动态规划，排队理论，目标规划，层次分析以及决策论等相关理论做了比较深刻的了解。然后针对具体情况，具体问题进行建模训练，并加以上机实习。-In training, we aimed to improve timing diagram analysis, modern intelligent optimization algorithm (genetic algorithm and ant colony optimizati
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动态规划法是求解最优化问题的一种方法，该文主要研究其求解问题的基本思想及具体步骤，详细分析其用于石子合并问题上的算法设计，并给出其算法实现。-Dynamic programming to solve optimization problems is a method of solving the problem of its major research paper the basic ideas and concrete steps, a detailed analysis of the me
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动态规划 数学建模分析优化中的动态模型 经典数学算法之一-Dynamic programming optimization of mathematical modeling analysis dynamic model the classic mathematical algorithm one
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算法设计与分析01背包优化问题实验
0-1背包问题：
: 有N个物品和一个背包，其中:
物品具有重量 (w1, w2, …, wn) 和价值 (v1, v2, …, vn)
背包的最大重量承受限制为c
如何放置物品可得最高价值?
思路：动态规划 -Algorithm Design and Analysis 01 knapsack optimization experiments 0-1 knapsack problem :: with N items and a back
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这是一个好的建模学习资料,赶快下载吧, 数学建模十大算法 ( 包含:蒙特卡罗算法、数据拟合、参数估计、 插值等数据处理算法、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题、 图论算法、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法、 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法、 网格算法和穷举法、一些连续离散化方法、数值分析算法、图象处理算法）-This is a good model to study the information, download it quick
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动态规划可以找到最优子结构特征，贪心算法用于求解最优化问题-Dynamic programming can be found in sub-optimal structural characteristics greedy algorithm for solving optimization problems
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内含《算法设计与分析（王晓东）》第三章课本例题的0-1背包动态规划、跳跃点优化、电路分布问题动态规划、流水作业动态规划、最优二叉树动态规划问题cpp文件和可运行程序。-Contains " Algorithm Design and Analysis (Xiaodong)" Chapter III Textbook Example 0-1 knapsack dynamic programming, jumping point optimization, dynamic progr
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国家集训队2006论文集
陈启峰：《“约制、放宽”方法在解题中的应用》
陈首元：《维护森林连通性——动态树》
冯威：《数与图的完美结合——浅析差分约束系统》
高逸涵：《对于一道题目的深入分析》
胡伟栋：《演讲的若干建议》
黄劲松：《贪婪的动态规划》
黄晓愉：《深度优先搜索问题的优化技巧》
贾由：《由图论算法浅析算法优化》
李天翼：《从特殊情况考虑》
龙凡：《一类猜数问题的研究》
汤泽：《浅析队列在一类单调性问题中的应用》
唐文斌：《“调整”
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仅考虑公汽线路，给出任意两公汽站点之间线路选择问题的一般数学模型与算法。并根据附录数据，利用你们的模型与算法，求出以下6对起始站→终到站之间的最佳路线。利用最优化原理，建立出一个动态规划模型，并运用广度优先的算法，在模型和算法的基础上，通过迭代的思想，实现用基于选取换乘K-1次路线的方法得到换乘K次的路线-Consider only the bus line, given a choice between any two lines for the bus station issue gener
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这是一个关于著名最短路问题 旅行商问题的C++实现，本代码里面包含了两种实现方法：（1）动态规划求解TSP （2）蚁群算法求解TSP-This code is programed in C++ to solve TSP problem, which include two algorithm:（1）dynamic programming and (2)ant colony optimization
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此书包含线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划K-T条件、无约束最优化方法、整数规划和动态规划等。(This book includes linear programming, simplex method, duality theory, sensitivity analysis, transportation problem, interior point algorithm, nonlinear programming K-T condition, unc
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优化算法有很多，经典算法包括：有线性规划，动态规划等；改进型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络，混沌搜索则属于系统动态演化方法。
梯度为基础的传统优化算法具有较高的计算效率、较强的可靠性、比较成熟等优点，是一类最重要的、应用最广泛的优化算法。但是，传统的最优化方法在应用于复杂、困难的优化问题时有较大的局限性。(There are many optimization algorithms, the classical algori
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基于动态粒子群算法的动态环境寻优问题，粒子群算法在复杂环境下的编程实例。(Dynamic environment optimization problem based on dynamic particle swarm optimization algorithm, particle swarm optimization programming examples in complex environment.)
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IEEE 30 BUS SYSTEM Comparisons between stochastic and deterministic Unit
Commitment solutions are provided. The generation of Unit
Commitment solution is guaranteed by DEEPSO, which is a
hybrid DE-EA-PSO algorithm, where DE stands for Differential
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Comparisons between stochastic and deterministic Unit
Commitment solutions are provided. The generation of Unit
Commitment solution is guaranteed by DEEPSO, which is a
hybrid DE-EA-PSO algorithm, where DE stands for Differential
Evolution, EA for
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