【code】全排列

全排列递归算法(DFS)

#include<stdio.h>
#include<malloc.h>
void perm(int* list, int k, int n);
void swap(int* x, int* y);
void show(int* list, int n);
int main() {
	int* list = (int*)malloc(3 * sizeof(int));
	list[0] = 1;
	list[1] = 2;
	list[2] = 3;
	perm(list, 0, 3);
	return 0;
}
/*
 * Function:对k个元素全排列
 * Input:list(全排列内容数组),k(交换第k个数字),n(全排列内容总个数)
 * Return:void
 */
void perm(int* list, int k, int n) {
	if (k == n - 1) {
		show(list, n);
		return;
	}
	for (int i = k; i < n; i++) {
		swap(&list[k], &list[i]);
		perm(list, k + 1, n);
		swap(&list[k], &list[i]);
	}
}

/*
 * Function:交换变量值
 * Input:x(交换元素),y(交换元素)
 * Return:void
 */
void swap(int* x, int* y) {
	int temp = 0;
	temp = *x;
	*x = *y;
	*y = temp;
}

/*
 * Function:遍历输出动态数组
 * Input:list(全排列内容数组),n(全排列内容总个数)
 * Return:void
 */
void show(int* list, int n) {
	for (int i = 0; i < n; i++) {
		printf("%d ", list[i]);
	}
	putchar('\n');
}
内容概要:本文介绍了一种利用遗传算法优化BP神经网络进行回归预测的方法,并提供了完整的MATLAB程序代码。主要内容包括数据预处理、遗传算法与BP神经网络的结合、适应度函数的设计以及最终的预测结果展示。文中详细解释了如何将Excel格式的数据导入MATLAB并进行归一化处理,如何定义适应度函数来优化BP神经网络的参数(如激活函数和学习率),并通过遗传算法找到最优解。实验结果显示,在某工业数据集上,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测精度显著提高,从原来的0.82提升到了0.91。此外,还提到了一些实用技巧,比如调整遗传代数、修改激活函数等方法进一步改进模型性能。 适合人群:对机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者,特别是那些希望深入了解遗传算法与BP神经网络结合应用的人士。 使用场景及目标:适用于需要快速构建高效回归预测模型的场景,尤其是当传统BP神经网络无法达到预期效果时。通过本篇文章的学习,读者能够掌握一种有效的优化手段,从而提高模型的泛化能力和预测准确性。 其他说明:代码可以直接应用于新的数据集,只需确保数据格式符合要求(Excel格式)。对于想要深入探索或改进现有模型的人来说,还可以尝试更换不同的激活函数或其他调节方式来获得更好的表现。
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