演算法理論
㈠ 寫報告中演算法基本原理是什麼意思
MATLAB的變數名必須是不包括空格的單個詞，且區分大小寫
㈡ 演算法原理，求時間復雜度的~
public int binarySearch(int [] array, int start, int end, int value) {
if(start <= end) {
int medium = (start + end) / 2;
if (value == array[medium]) {
return medium;
} else if(value > array[medium]) {
return binarySearch(array, medium + 1, end, value);
} else {
return binarySearch(array, start, medium - 1, value);
}
} else {
return -1;
}
}
時間復雜度logn
㈢ A*演算法的原理
A* （A-Star)演算法是一種靜態路網中求解最短路最有效的直接搜索方法。
注意是最有效的直接搜索演算法。之後涌現了很多預處理演算法（ALT，CH，HL等等），在線查詢效率是A*演算法的數千甚至上萬倍。
公式表示為： f(n)=g(n)+h(n),
其中 f(n) 是從初始點經由節點n到目標點的估價函數，
g(n) 是在狀態空間中從初始節點到n節點的實際代價，
h(n) 是從n到目標節點最佳路徑的估計代價。
保證找到最短路徑（最優解的）條件，關鍵在於估價函數f(n)的選取：
估價值h(n)<= n到目標節點的距離實際值，這種情況下，搜索的點數多，搜索范圍大，效率低。但能得到最優解。並且如果h(n)=d(n)，即距離估計h(n)等於最短距離，那麼搜索將嚴格沿著最短路徑進行， 此時的搜索效率是最高的。
如果 估價值>實際值,搜索的點數少，搜索范圍小，效率高，但不能保證得到最優解。
㈣ 關於數據挖掘，比較經典的演算法書籍（詳細介紹演算法原理的）
還是最經典的那本
《數據挖掘：概念與技術》 韓加偉的
㈤ 理論，模型與演算法是做什麼用的
物流動態更新決策理論已經有近百年的歷史，它既是現代物流管理的核心，又是管理科學的起源，經過多年的補充、衍變、提高和完善，更新決策理論已經成為管理科學一運籌學應用的典範。追溯不同的經典管理理念，不同的更新決策模型都殊途同歸地獲得了經濟訂貨量公式EOQ，展現了EOQ所特有的「原始之美」。而由於製造、市場、財務和運營之間的管理沖突，又產生了成本中心說、利潤中心說、商物分離說和服務中心說四大物流管理學說，顯露出「混沌之美」。在需求呈現出線性變化和二次非線性變化的條件下，可以給出具有「和諧之美」的統一方程和解析演算法，對應上述決策原則的著名演算法PPT、silve-Meal、LUC和Ritchie均為其特例。在復雜的、動態的、非線性的需求情況下，楊氏方程提出了具有「統一之美」的數學結構，構造出了具有普適性的解析演算法，這是對管理科學之科學統一性的詮注。
㈥ 什麼是演算法決策理論
決策樹分類法己被應用於許多分類問題，但應用於遙感分類的研究成果並不多見。決策樹分類法具有靈活、直觀、清晰、強健、運算效率高等特點，在遙感分類問題上表現出巨大優勢。本文以廣東省廣州市從化地區的SPOT5衛星遙感影像為研究對象，基於決策樹分類演算法在遙感影像分類方面的深厚潛力，探討了6種不同的決策樹演算法—包括單一決策樹模(CART，CHAIR，exhaustive，QUEST和組合決策樹模型(提升樹，決策樹森林)。首先對決策樹演算法結構、演算法理論進行了闡述，然後利用這些決策樹演算法進行遙感土地覆蓋分類實驗，並把獲得的結果與傳統的最大似然分類和人工神經元網路分類進行比較。
基於決策樹分類演算法在遙感影像分類方面的深厚潛力,探討了3種不同的決策樹演算法(UDT、MDT和HDT).首先對決策樹演算法結構、演算法理論進行了闡述:具體利用決策樹演算法進行遙感土地覆蓋分類實驗,並把獲得的結果與傳統統計分類法進行比較.研究表明,決策樹分類法相對簡單、明確,分類結構直觀,有諸多優勢.
㈦ 尋找講各種演算法原理和實現的書
這是數據結構的書啊
一般數據結構的書都可以！
PS匈牙利演算法好像是運籌學里的
㈧ 誰能詳細介紹一下啟發式演算法的原理或者方法
整數規劃一般是不容易得到最優解的。啟發式演算法可以在合理的計算時間內得到較解。局域搜索啟發式演算法應用廣泛。局域搜索的一般步驟如下： 從一個初始可行解出發 找出相鄰的可行解 從相鄰的可行解中找出更好的可行解 地，局域搜索啟發式演算法會得到一個局部最優解，而這個局部最優解有時就是全局。演算法的好與壞都決定於步驟 3。 1.1 模擬退火方法 相鄰元素是隨機選擇的，選上的概率為pn ， pn= 1∑。移動的決策取n∈ N標成本和退火概率： c(y)?c(x)??py(x)?eTc(y)φ c(x) pxy= ? ?py(x)?Ct溫度梯度是根據一定的規則選擇的，比如T (t) =T t() = Calog t或， a π 1。
㈨ 神經網路演算法原理
神經網路預測學習樣本中的駕駛行為特徵。如圖顯示了某個駕駛場景的行駛路徑深度學習訓練，通過神經網路可以學習駕駛人的行為，並根據當前獲取的環境信息決策行駛軌跡，進而可以控制車輛的轉向、制動、驅動實現軌跡跟蹤。