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超神奇演算法

發布時間:2022-08-11 20:05:52

㈠ 超啟發式演算法的超啟發式演算法介紹


近年來隨著智能計算領域的發展,出現了一類被稱為超啟發式演算法(Hyper-Heuristic Algorithm)的新演算法類型。最近幾年,智能計算領域的著名國際會議(GECCO 2009, CEC 2010,PPSN 2010)[1]分別舉辦了專門針對超啟發式演算法的workshop或session。從GECCO 2011開始,超啟發式演算法的相關研究正式成為該會議的一個領域(self* search-new frontier track)。國際智能計算領域的兩大著名期刊Journal of Heuristics和Evolutionary Computation也在2010年和2012年分別安排了專刊,著重介紹與超啟發式演算法有關的研究進展。
定義1. 超啟發式演算法提供了某種高層策略(High-Level Strategy,HLS),通過操縱或管理一組低層啟發式演算法(Low-Level Heuristics, LLH),以獲得新啟發式演算法。這些新啟發式演算法則被運用於求解各類NP-難解問題。
上圖給出了超啟發式演算法的概念模型示意圖。從圖中可以看出,超啟發式演算法分為兩個層面:在問題域層面上應用領域專家需根據本人的背景知識,提供問題的定義、評估函數等信息和一系列LLH;而在高層策略層面上,智能計算專家則通過設計高效的操縱管理機制,利用問題域所提供的問題特徵信息和LLH演算法庫,構造新的啟發式演算法。因為這兩個層面之間實現了嚴格的領域屏蔽,僅僅需要修改問題域的問題定義和LLH、評估函數等領域有關信息,一種超啟發式演算法就可以被快速地遷移到新的問題上。因此,超啟發式演算法特別適合求解跨領域的問題。需要引起注意的是,研究超啟發式演算法的目標並不是取代智能計算專家,而是如何將智能計算技術更快地推廣到更多的應用領域,同時有效第降低啟發式演算法的設計難度,從而將領域專家和智能計算專家的研究重點有效地劃分開。根據圖1 可知,智能計算專家在超啟發式演算法設計中主要關注於高層策略,而領域專家則重點研究問題的目標函數和LLH等。

㈡ 三中三神奇演算法是什麼

三中三有公式規律,規律如下:兩個奇數就會有一個偶數,所以前99個數中有66個奇數33個偶數,第100個數是奇數,綜上所述,一共有67個奇數,33個偶數。

公式主要分為兩大類計算:

1、大小序D:公式前面有註明字內母D的為大小序。演算法是從小到大。(大小序第一個拼音字母)或直接寫明大小序落球序。

2、落球序L:公式前面有註明字母L的為落球序演算法(落球序第一個拼音字母)或直接寫明落球序。公式里提到的〈平幾肖〉。那就是第幾平碼所對應的生肖的最小歲數。

例:38所對應的生肖最小歲數是02,就要用02來計算。

演算法中的指令描述的是一個計算,當其運行時能從一個初始狀態和(可能為空的)初始輸入開始,經過一系列有限而清晰定義的狀態,最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化演算法在內的一些演算法,包含了一些隨機輸入。

形式化演算法的概念部分源自嘗試解決希爾伯特提出的判定問題,並在其後嘗試定義有效計算性或者有效方法中成形。

㈢ 求一個最大利用率演算法(或者給個好思路)

這個可以考慮用背包演算法來解決。原理是每次都用最大值來組合,形成用最少的數目來達到最大的數據。比如8毛錢,人民幣有5毛,2毛,1毛組成,那8毛錢用什麼樣的組合達到用最少數量的紙幣呢?演算法是這樣,採取能取到的值的最大值(只要不超過總值),即5毛一張,接著剩下3毛的余額,採用能取到的最大值,即2毛,接著就是1毛,共3張紙幣就解決了。

㈣ 求幾個演算法 拜託了

16源程序:
#include "stdio.h"
#include "math.h"

#define M 50
main()
{int i,j,n,m;
float a[M]={0} ,max,sum=0,w[M],p[M];
printf("please get into the number of goods");
scanf("%d",&n);

printf("please get into the weight w[] and price p[]:");
for(i=0;i<n;i++)
scanf("%f %f",&w[i],&p[i]);
for(i=0;i<n;i++)
printf("w[%d]=%f,p[%d]=%f\n",i,w[i],i,p[i]);
printf("weight\t price\t avgprice\n");
for(i=0;i<n;i++)
{a[i]=p[i]/w[i];
printf("%f\t%f\t%f\n",w[i],p[i],a[i]);
}
printf("Please input bag's weight:");
scanf("%d",&m);
printf("you get the goods into you bag:\n");
printf("weight \t avprice\n");
while(m>0)
{ j=0;
max=a[0];
for(i=0;i<n;i++)
if(a[i]>max) {max=a[i];j=i;}

if(w[j]<m)
{ sum=sum+p[j];
printf("%f\t%f\n",w[j],a[j]);
m=m-w[j];
a[j]=0;
}
else
{ sum=sum+m/w[j]*p[j];
printf("%f\t%f\n",w[j],a[j]);
m=0;
a[j]=0;
}
}
printf("sum=%f",sum);
}
17源程序
#include "stdio.h"
#define N 20
main()
{int i,x1=0,x2=0,x3=0,x4=0,x5=0,x6=0,x7=0;

float n,a[N],sum1=0,sum2;
printf("please get into the goods 'price which consumer had been gotten\n");
for(i=0;i<N;i++)
{scanf("%f",&a[i]);
sum1+=a[i];
if(a[i]==0)break;
}
printf("%.1f\n",sum1);
printf("please get into the consumer had been paid\n");
scanf("%f",&n );
while(n<sum1)
{printf("you money is not enough");
scanf("%f",&n );
}
sum2=n-sum1;
printf("please get into the consumer must pay back\n");
printf("%.1f\n",sum2);
while (sum2>0&&sum2<100)
{if(sum2>=20){x1=x1+1;sum2=sum2-20;}
else if( sum2>=10){x2=x2+1;sum2=sum2-10;}
else if(sum2>=5){x3=x3+1;sum2=sum2-5;}
else if(sum2>=1){x4=x4+1;sum2=sum2-1;}
else if( sum2>=0.5){x5=x5+1;sum2=sum2-0.5;}
else if( sum2>=0.2){x6=x6+1;sum2=sum2-0.2;}
else if( sum2>=0.1){x7=x7+1;sum2=sum2-0.1;}
else sum2=0;
}
printf("you must pay 20 yuan %d\n:",x1);
printf("you must pay 10 yuan %d\n:",x2);
printf("you must pay 5 yuan %d\n:",x3);
printf("you must pay 1 yuan %d\n:",x4);
printf("you must pay 0.5 yuan %d\n:",x5);
printf("you must pay 0.2 yuan %d\n:",x6);
printf("you must pay 0.1 yuan %d\n:",x7);
}
15的參照16題的程序。。。。。有些也要自己練練的

㈤ 作為程序員,你們都學過哪些印象深刻的演算法

如果你是一個有追求的程序員,不甘心滿足天天在小公司待著,而是想去BAT或者TMD這種大型公司或者超級獨角獸公司的話,那演算法是絕對繞不開的一個話題。就拿本人還有周圍去面試過大公司的朋友來舉例子。BAT面試全都要涉及到演算法。騰訊我去面試過,在二面掛了,一面和二面其實都有演算法題目,一面相對而言簡單一些,二面的演算法就有難度了。而我有一個朋友,拿到了騰訊和阿里的offer,他回來說騰訊五輪面試中有一輪面試是專門考察演算法,總共六道演算法題目給了你兩個小時時間作答。阿里的電話面試裡面也有一輪視頻面試專門考察演算法,也是當著他們的面手寫演算法。光講思路在騰訊行不通的。本人曾面對騰訊的題目跟面試官說我談談思路吧,面試官直接懟回來說不要談什麼思路,直接寫出來給我看,平時怎麼敲代碼現在就怎麼寫出來。可見對待演算法完全沒有任何商量的餘地。至於頭條公司那就更是如此了,因為頭條就是一家以演算法驅動的公司,對演算法要求也比較高。但是即便如此,BAT對待演算法還遠達不到稱之為精通的地步。

㈥ 超啟發式演算法的超啟發式演算法vs.啟發式演算法

(1)超啟發式演算法與啟發式演算法均是為了求解問題實例而提出的。因此,問題實例可以視為超啟發式演算法和啟發式演算法兩者共同的處理對象。
(2)超啟發式演算法與啟發式演算法都可能包含有參數。在傳統的啟發式演算法中,可能有大量的參數需要調制。比如遺傳演算法中的種群規模、交叉率、變異率、迭代次數等。而超啟發式演算法的參數來源有兩個層面,在LLH和高層啟發式方法中均可能有參數需要調制。
(3)超啟發式演算法與啟發式演算法都是運行在搜索空間上,但是各自的搜索空間構成不同:傳統啟發式演算法是工作在由問題實例的解構成的搜索空間上;而超啟發式演算法運行在一個由啟發式演算法構成的搜索空間上,該搜索空間上的每一個頂點代表一系列LLH的組合。因此,超啟發式演算法的抽象程度高於傳統啟發式演算法。
(4)超啟發式演算法與啟發式演算法均可以應用到各種不同的領域,但是它們各自對於問題領域知識的需求是不同的。啟發式演算法設計通常需要依賴於問題的特徵;而超啟發式演算法的高層啟發式方法部分則幾乎不依賴於問題的領域知識,LLH則是與問題的領域知識緊密相關的。目前啟發式演算法的應用已經十分廣泛,而超啟發式演算法由於歷史較短,還主要局限在部分常見的組合優化問題上。
超啟發式演算法與啟發式演算法多視角對比 啟發式演算法 超啟發式演算法 處理對象 問題實例 問題實例 參數 可能有 可能有 搜索空間 由實例的解構成 由LLH串(啟發式演算法)構成 應用領域 廣泛 有待拓展

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