基于遗传算法的动态模糊聚类 基于遗传算法的动态模糊聚类-dynamic fuzzy clustering based on genetic algorithm dynamic fuzzy clustering

本代码是为了应付人工智能的实验而编写的，写的潦草请不要介意。我又是通过这代码来“引玉”，相信看过我编写的黑白棋源代码的人应该知道“引玉”是什么意思。如果你有“玉”（什么更高效的算法能在更短的时间内求得结果，或者博弈方面的），就欢迎“砸”过来－－fengart@126.com，我会很感激！（A* 算法解决八数码问题我已经研究过了，不要砸这个来）在 赛扬D2.1G 的机器上测试，算法的解答时间不超过0.1秒。 最好优先搜索算法的解答时间一般在0.05秒左右。 里面还可以演示八数码问题的从初始态到目标

首先生成8个方向的节点，tmp(tmpe)用于记录生成的节点对应的节点号 ** ** 新生成的节点的指针（d1 -表示离开起始点的 距离)指向生成他的父节点 ** **, 按该点到目的地的大小nude(i).d2 排序后加入opened列表， ** ** (opened 总是指向离 目的地最近的点)然后再从opened表中取出一个节点,生成新的节点** ** ** 按8个方向生成新的节点，如果要生成的节点 已经存在（在tmp(tmpe) 中)就比较以下 ** **

3、单计算节点感知器，3个输入。给定3对训练样本对如下所示： X1 = (1，-2，0，-1) ，d1 =-1；X2 = (0，1.5，-0.5，-1)，d2 = - 1；X3 = (-1，1，0.5，-1)，d3 =1； 设初始权向量W(0)=(0.5,1,-1,0.5)，2η=0.1。注意，x第四列为阈值恒等于-1，权向量中第后个分量为阈值，试根据以上学习规则训练该感知器。 -3, a single compute node sensor, three inputs. Given