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  1. 基本遗传算法(VC6).rar

  2. 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-25
    • 文件大小：477kb
    • 提供者：hhy321

  1. 计算机体系结构试题及答案

  2. 第一章 计算机体系结构的基本概念 1．1 引论 1．2 计算机体系结构的概念 1．2．1 计算机系统中的层次概念 1．2．2 计算机体系结构 1．2．3 计算机组成和计算机实现技术 1．3 计算机体系结构的发展 1．3．1 存储程序计算机体系结构及其发展 1．3．2 计算机的分代和分型 1．3．3 应用需求的发展 1．3．4 计算机实现技术的发展 1．3. 5 体系结构的生命周期 1．4 计算机体系结构中并行性的发展 1．4．1并行性概念 1．4．2 提高并行性的技术途径 1．5 定量分析技术

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-11-18
    • 文件大小：45kb
    • 提供者：alifensss

  1. 遗传算法原理与应用 唐 慧 丰

  2. 遗传算法原理与应用，智能优化算法又称为现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强、且适合于并行处理的算法。这种算法一般具有严密的理论依据，而不是单纯凭借专家经验，理论上可以在一定的时间内找到最优解或近似最优解。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-26
    • 文件大小：389kb
    • 提供者：b06050319

  1. 遗传算法原理与应用(最初级)

  2. 智能优化算法又称为现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强、且适合于并行处理的算法。这种算法一般具有严密的理论依据，而不是单纯凭借专家经验，理论上可以在一定的时间内找到最优解或近似最优解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-17
    • 文件大小：389kb
    • 提供者：jushine

  1. 基本遗传算法及应用举例

  2. 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-04-03
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：coolsunlu

  1. 现代编译程序设计 (Modern Compiler Design)

  2. 现代编译程序设计 (Modern Compiler Design) 第1章 导论 1 1.1 为什么学习编译程序构造 4 1.1.1 编译程序构造是非常成功的 4 1.1.2 编译程序构造的广泛应用 6 1.1.3 编译程序包含普遍适用的算法 6 1.2 一个简单的传统的模块化编译程序/解释程序 6 1.2.1 抽象语法树 7 1.2.2 范例编译程序的结构 8 1.2.3 范例编译程序的语言 9 1.2.4 范例编译程序的词法分析 10 1.2.5 范例编译程序的语法分析 11 1.2.6

  3. 所属分类：其它

  1. 遗传算法主要是遗传算法一些基本内容还有例题

  2. 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-11
    • 文件大小：47kb
    • 提供者：qiwanzhi100

  1. （E文）基于成本的Oracle优化法则.pdf

  2. 目 录 第1章 成本的含义 1 1.1 优化器选项 2 1.2 成本的定义 3 1.3 变换和成本计算 5 1.4 所见未必即所得 8 1.5 本章小结 8 1.6 测试用例 8 第2章 表扫描 9 2.1 入门 10 2.2 提高 14 2.2.1 块大小的影响 14 2.2.2 CPU成本计算 16 2.2.3 CPU成本计算的作用 22 2.3 BCHR 24 2.4 并行执行 27 2.5 索引快速全扫描 30 2.6 分区 32 2.7 本章小结 37 2.8 测试用例 37 第3章

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2012-03-13
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：happybruce8023

  1. 基于GPU的现代并行优化算法.pdf )

  2. 最新论文，关于GPU的现代并行化算法，里面对图想处理中适合并行加速的方面进行了总结。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2012-03-16
    • 文件大小：886kb
    • 提供者：hyccnu

  1. 遗传算法及神经网络在游戏开发中的应用

  2. 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。 本书介绍遗传算法，积分评论后可重新获

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-06-02
    • 文件大小：303kb
    • 提供者：weisme

  1. 遗传算法代码

  2. 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-07-16
    • 文件大小：31kb
    • 提供者：huangchangyi

  1. 基于OpenCL的频繁项集挖掘研究

  2. 随着当今信息技术的高速发展，人们日常生产生活中产生的数据量呈现出爆 发式增长。因此，对于海量数据集的处理已成为数据挖掘技术的主要挑战。而如 何能以高性价比的方式挖掘到有价值的信息是目前数据挖掘研究的新课题。 GPu通用计算技术的R益成熟为数据挖掘技术的发展注入了新的动力。 GPU通过与CPu截然不同的发展路线，由当初的专用图形处理器一步步走进今 天的通用计算领域，并且正在向传统架构的超级计算机发起挑战。很显然，数 据挖掘这类计算密集型应用也必将受益于现代GPU所提供的廉价大规模并行计 算能力。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-06-08
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：xiaoxio006

  1. 算法设计与分析PPT（C语言完整版）

  2. 《算法设计与分析》目录： 第一篇引入篇 第1章算法概述1.1用计算机求解问题与算法 1.1.1用计算机求解问题的步骤 1.1.2算法及其要素和特性 1.1.3算法设计及基本方法 1.1.4从算法到实现 1.2算法描述 1.2.1算法描述简介 1.2.2算法描述约定 1.2.3一个简单问题的求解过程 1.3现代常用算法概览* 1.3.1压缩算法 1.3.2加密算法 1.3.3人工智能算法 1.3.4并行算法 1.3.5其他实用算法 第2章算法分析基础 2.1算法分析体系及计量 2.1.1算法分析

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-06-05
    • 文件大小：836kb
    • 提供者：cengjingeryi

  1. 智能优化算法MATLAB算例

  2. 智能优化算法一般都是建立在生物智能或物理现象基础上的随机搜索算法，又称为现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强、且适合于并行处理的算法。这种算法一般局域严密的理论依据，而不是单纯凭借专家经验，理论上可以在一定的时间内找到最优解或近似最优解。 下面我将以背包问题，车间调度问题，三维路径规划问题为例分别对基于粒子群算法的多目标搜索算法，基于多层编码遗传算法以及基于蚁群算法的三维路径规划算法做简单分析说明智能优化算法在实际生活中的应用重要性。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-10-08
    • 文件大小：356kb
    • 提供者：time228

  1. Matlab Prufer number 解决MST问题 GA算法

  2. Matlab GA算法 利用 Prufer number 解决 MST 问题 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-06-24
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：qq_42061723

  1. 基于GPU的现代并行优化算法

  2. 针对现代化优化算法在处理相对较复杂的问题时所面临的求解时间复杂度较高的问题，引入基于GPU的并行处理解决办法.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-04-05
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：kunger08

  1. 遗传算法.rar

  2. 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-12
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：u010810856

  1. EDA/PLD中的基于FPGA的机载显示系统架构设计与优化

  2. 随着航空电子技术的不断发展，现代机载视频图形显示系统对于实时性等性能的要求日益提高。常见的系统架构主要分为三种： 　　（1）基于GSP+VRAM+ASIC的架构，优点是图形ASIC能够有效提高图形显示质量和速度，缺点是国内复杂ASIC设计成本极高以及工艺还不成熟。 　　（2）基于DSP+FPGA的架构，优点是，充分发挥DSP对算法分析处理和FPGA对数据流并行执行的独特优势，提高图形处理的性能；缺点是，上层CPU端将OpenGL绘图函数封装后发给DSP，DSP拆分后再调用FPGA，系统的集成

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：435kb
    • 提供者：weixin_38603204

  1. 基于GPU的哈希细分索引，用于快速T重叠查询

  2. T重叠查询是集合相似性查询的基础，并已应用于许多重要领域。 大多数现有方法采用修剪和验证框架，因此效率低下。 现代GPU具有比CPU高得多的并行度和内存带宽，可用于加速T重叠查询。 在本文中，我们使用哈希分割将反向列表划分为多个段，然后使用哈希分割在GPU上设计一种有效的反向索引GHSII。 基于GHSII，提出了一种新的分段并行T重叠算法GSPS。 GSPS一次使用段来扫描段，并使用共享内存来减少对设备内存的访问次数。 此外，提出了一种启发式查询顺序的优化算法GSPS-TLLO，以解决负载不平

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：954kb
    • 提供者：weixin_38513669

  1. 基于FPGA的机载显示系统架构设计与优化

  2. 随着航空电子技术的不断发展，现代机载视频图形显示系统对于实时性等性能的要求日益提高。常见的系统架构主要分为三种： 　　（1）基于GSP+VRAM+ASIC的架构，优点是图形ASIC能够有效提高图形显示质量和速度，缺点是国内复杂ASIC设计成本极高以及工艺还不成熟。 　　（2）基于DSP+FPGA的架构，优点是，充分发挥DSP对算法分析处理和FPGA对数据流并行执行的独特优势，提高图形处理的性能；缺点是，上层CPU端将OpenGL绘图函数封装后发给DSP，DSP拆分后再调用FPGA，系统的集成

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：653kb
    • 提供者：weixin_38677808
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