Java攻城狮修炼中

遗传算法(Genetic Algorithm,GA)模仿生物的遗传进化原理，通过选择(Selection)、交叉(Crossover)与变异(Mutation）等操作机制，使种群中个体的适应度(Fitness)不断提高。核心思想:物竞天择，适者生存（“天”——适应度函数，Fitness Function)基本遗传算法的组成1．编解码2．适应度函数3．遗传运算（选择、交叉和变异)...

元胞自动机（Cellular Automata CA）是一种时空离散的局部动力学模型，是研究复杂系统的一种典型方法，适用于空间复杂系统的时空动态模拟研究元胞自动机不是由严格定义的物理方程或函数确定，而是用一系列模型构造的规则构成。凡是满足这些规则的模型都可以算作是元胞自动机模型。因此，元胞自动机是一类模型的总称，或者说是一个方法框架。在CA模型中，散布在规则格网(Lattice Grid)中的每一元胞(Cell)取有限的离散状态，遵循同样的作用规则，依据确定的局部规则作同步更新。大量元胞通过简单的相互作

有时间在扩充内容一、基础图论无向图、有向图简单图、完全图、赋权图顶点的度子图与图的连通性连通分支图的矩阵表示：关联矩阵、邻接矩阵树生成树最小生成树二、常用算法1、最短路算法Dijkstra算法Floyd算法2、最小生成树Kruskal算法Prim算法三、经典问题1、着色问题2、最大流与最小费用流3、旅行商问题4、计划评审法和关键路线法四、MatLab工具箱graph：无向图；digraph：有向图G = graph 或者 G = digraph 创建空的对象

规划问题的数学模型一般由三个因素构成 决策变量 目标函数 约束条件。在描述目标函数或者约束条件的数学表达式中，至少有一个是非线性函数，这样的优化问题称为非线性规划。一般来说，解决非线性规划问题要比解决线性规划问题困难得多。对于非线性规划问题，目前还没有一种适用于一般情况的求解方法，各种方法都有各自特定的应用范围。一、无约束非线性规划的求解1、基于求解器求解在MatLab工具箱中，用于求解无约束极小值问题的函数有 fminunc 和 fminsearch （局部最优化算法），fminunc（采用拟

一、整数规划模型及概念规划问题的数学模型一般由三个因素构成 决策变量 目标函数 约束条件；数学规划是运筹学的一个重要分支，线性规划是数学规划的一个重要分支；线性规划即以线性函数为目标函数，线性条件为约束条件；如果一个线性规划模型中的部分或全部决策变量取整数值，则称该线性规划模型为整数线性规划模型，除此还有非线性整数规划。从决策变量的取值范围来看，整数规划通常可以分为以下几种类型:1、纯整数规划：全部决策变量都必须取整数值的整数规划模型;2、混合整数规划：决策变量中有一部分必须取整数值，另一部分

一、线性规划模型及概念规划问题的数学模型一般由三个因素构成 决策变量 目标函数 约束条件数学规划是运筹学的一个重要分支，线性规划是数学规划的一个重要分支线性规划即以线性函数为目标函数，线性条件为约束条件建立线性规划模型的基本步骤（1）分析问题，找出决策变量（2）根据问题，找出决策变量必须满足的一组线性等式或者不等式约束，即为约束条件（3）根据问题的目标，构造关于决策变量的一个线性函数，即为目标函数二、线性规划模型求解及应用1、基于求解器求解标准形式如下解法：[x, fval, ex

方法一：直接复制excel的数据，在工作区双击打开一个变量，然后右键直接粘贴excel数据即可方法二：调用xlsread函数，该函数可以读取Excel自定义范围的数据并且赋给变量dataxlsread函数的调用格式为data = xlsread(‘文件名+后缀名’, ‘工作表名字’, ‘数据的范围’)...

数学模型的分类按所用的数学知识分类初等模型、几何模型、微积分模型、微分方程模型、图论模型、概率统计模型、规划论模型等按所解决的问题的领域分类物理模型：自然科学领域内的问题非物理模型：经济模型、交通模型、人口模型、生态模型、环境模型、医学模型、社会学模型等按所建模目的分类描述模型、分析模型、预报模型、优化模型、决策模型、控制模型等所模型的表现特性分类确定模型、随机模型静态模型、动态模型、离散模型、连续模型...