使用boost::graph模块演示GGCL边缘接口编程

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本文介绍了如何使用boost::graph库和GGCL边缘接口进行图形编程。首先,文章讲解了如何安装配置boost库,接着展示了一个创建无向图、添加顶点和边缘的示例代码。通过遍历和访问边缘,展示了如何打印输出图的结构。最后,强调了boost::graph库在图形处理中的应用价值和潜力。

boost::graph是一个功能强大的C++图形库,提供了许多图形算法和数据结构。其中的GGCL(Generic Graph Component Library)是一个用于构建和操作图形的通用组件库。在本文中,我们将使用boost::graph模块和GGCL边缘接口来演示图形编程的基本概念和用法。

首先,我们需要安装和配置boost库。确保在编译和运行代码时,boost库已正确安装并可访问。

接下来,让我们开始编写示例代码。我们将创建一个简单的无向图,并使用GGCL边缘接口来添加和访问图的边缘。

#include <iostream>
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>

int main
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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