11-9-2017 星期四 NOIp周

本文记录了一位学生在NOIp竞赛准备过程中的学习经历,包括同余方程、进制转换、高精度计算、组合数问题等算法的学习与实践,以及使用杨辉三角和前缀和解决具体问题的心得。

7:42 同余方程 NOIp2012(第一次自己完整推出来);

食物链,又做一遍迷之错误,还有UKE???扒原来的代码???差不多啊????

10:11 NOIp2016 玩具谜题(模拟...);

准备复习进制转换和高精(只会加减...);

11:31 NOIp2016 组合数问题(杨辉三角+前缀和);


 

14:27 洛谷P1601 高精度加法;

14:43 洛谷 高精度减法;

准备去爬山了...


 

GG

转载于:https://www.cnblogs.com/DreifxP/p/7807734.html

【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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