改善算法例题
A. 改善重点值怎么算
改善重点值算法：总目标值=现况值-改善值(现况值*累积百分比*圈员能力)。品管圈就是由相同、相近或互补之工作场所的人们自动自发组成数人。柏拉图的用意是找重点。将各个问题点依次从大到小按比例绘出折线图(起始点从左下角交叉点开始),就是柏拉图100%. 也算是80/20原则,前三项是重点改善对象。
算法：
算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。
B. 如何改进此算法，使得算法效率提高
voidDeletaz(ElemTypex)
{
inti=0,j;
while(i<length&&elem[i]<x)i++;
if(i==length)cout<<”X不存在”<<endl;
else{
while(elem[i]==x)
{n++;i++;}//关键在这里
for(j=i;j<length-1;j++)
elem[j-n]=elem[j];
length=length-n;
}
}
解析：这里用了一个变量n，可以更好的解决连续出现x的情况，你可以想一下，假设数据是{1,2，x,x,x,3,3,3},按照原先的代码，连续的3个x需要连续3次运行
for(j=I;j<length;j++)elem[j]=elem[j+1];
length--;
而此处则仅需要一次，相对而言提高了效率，但是这也不是绝对的，比如：如果所有的x都不是连续出现的，那么这两个代码没什么区别！
C. 效率提升率计算方法 改善前36秒一个,改善后16秒一个,问效率提升多少
效率提升率=(改善前的效率-改善后效率)÷改善前效率×100%
=(36-16)÷36×100%
=55.6%
答：效率提升了55.6%
D. 问题点需改善20,已改善16项,怎么算他它的改善率
题目中给出了需要改善的问题点总量是20项，目前已经改善了16项，那就用16÷20=80%，也就是说改善率为80%
E. 如何改进算法，提高程序效率
从根本上了解算法是怎么执行的，这样可以做到一通百通。
一般来说，降低时间复杂度是比较好的方法。 有时候，占用更多的内存可以帮助程序更快的运行。还有就是选用效率高的语言，例如C。
F. 哪位有leach 改进的算法，并且使用ns2 模拟的，最好有实例，可以学习一下
请参考如下网址，这个网页上有一个到PDF格式文档的链接，写的还行。仿真环境是以NS2为平台，符合你的要求。
http://zk.shejis.com/zklw/200809/article_5881.html
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LEACH（）是一种经典的WSN路由协议,得到了广泛的认可。本文基于LEACH算法提出了一个新的路由协议，综合考虑候选节点的剩余能量和簇首节点的分布位置以及簇首节点的个数，从而有效地降低了低能量与位置不佳的节点被选为簇首的可能性，进一步保证了网络节点能量负载的平衡性。仿真结果表明，该算法能有效的平衡节点的能量消耗分布，延长节点与网络的寿命。
关键字：无线传感器网络 LEACH 协议 能量有效性 负载平衡
1．引言
无线传感器网络是由大量无处不在的、具有无线通信与计算能力的微小传感器节点构成的自组织（Ad-hoc）分布式网络系统,是能根据环境自主完成指定任务的“智能”系统。它以“数据为中心”,具有有限的计算能力、有限的存储能力、有限的无线通信能力和有限的电源供应能力,如何在这样有限的资源环境下获取尽可能多的、有效的感知对象的特征信息,并传输到用户节点进行处理,是目前研究的重点问题,这些问题都可以归结为传感器网络的路由问题，即要有一个好的路由协议以尽量降低能耗、延长网络生存时间。
无线传感器网络的路由协议可以分成平面路由协议和分层路由协议两种。由于平面路由协议需要维持较大的路由表,占据较多的存储空间,因而并不适合在大规模网络中采用分层路由算法可以在一定程度上解决这个问题。LEACH算法是比较成熟经典且常用具有代表性的分层路由算法。因此本文主要研究LEACH算法,并针对其不足进行了改进。
2．LEACH路由算法
2.1算法描述
LEACH是MIT的Chandrakasan等人为无线传感网设计的低功耗自适应分层路由算法。它的基本思想是以循环的方式随机选择簇首节点，将整个网络的能量负载平均分配到每个传感器节点中，从而达到降低网络能源消耗、提高网络整体生存时间的目的。LEACH在运行过程中不断地循环执行簇的重构过程。每个簇重构过程可以用“轮（round）”的概念来描述。每个轮可以分成两个阶段：簇的建立阶段和传输数据的稳定阶段。为了节省资源开销，稳定阶段的持续时间要大于建立阶段的持续时间。
簇首节点的选择依据网络中所需要的簇首节点总数和迄今为止每个节点已成为簇首的次数来决定。具体的选择办法是：每个传感器节点选择0—1之间的一个值，如果选定的值小于某个阈值T（n），那么这个节点成为簇首节点。阈值T（n）计算如下：
......(略，请见PDF文档附件）
附件：
http://www1.shejis.com/uploadfile/zk/uploadfile/200809/20080909112812124.rar)
G. bp神经网络的算法改进一共有多少种啊！麻烦举例一下！
改进点主要在以下几个方面
1激励函数的坡度
———————误差曲面的平台和不收敛现象
————————————————激励函数中引入陡度因子，分段函数做激励函数
2误差曲面
——————误差平方做目标函数，逼近速度慢，过拟合
————————————————标准误差函数中加入惩罚项
————————————————信息距离和泛化能力之间的关系，构建新的神经网络学习函数
3网络初始权值的选取
—————————通常在【0,1】间选取，易陷入局部最小
—————————————————复合算法优化初始权值
—————————————————Cauchy不等式和线性代数方法得最优初始权值
4改进优化算法
————————标准BP采用梯度下降法，局部最小收敛慢
——————————————————共扼梯度法、Newton法、Gauss一Ncwton法、Lvenber_Marquardt法、快速传播算法
——————————————————前馈网络学习算法，二阶学习算法，三项BP算法，最优学习参数的BP算法。
5.优化网络结构
————————拓扑结构中网络层数、各层节点数、节点连接方式的不确定性
——————————————构造法和剪枝法（权衰减法、灵敏度计算方法等）
——————————————网络结构随样本空间进行变换，简化网络结构
6混合智能算法
————————与遗传算法、进化计算、人工免疫算法、蚁群算法、微粒群算法、
————————模糊数学、小波理论、混沌理论。细胞神经网络
H. 改进计算方法
在早期油气资源评价中，通常应用评价模型，对各参数仅取一个固定值进行简单的运算，所得结果也是一个值。实际上，对于地下评价对象，其大多数参数具有时空变化性，用一个固定值，不管是统计所得均值还是其他值，都很难代表该参数，更无法准确刻画该参数的时空非均质性。在这种情况下，很显然应用单值运算得到的结果很难反映地下评价对象的客观实际。因此，为提高评价质量和结果可信性，必须改进计算方法。
14.4.1 应用网格化方法逼近资源分布
这种方法的基本思路是：
（1）根据大量观测点数据，编制各单一参数的平面分布图，通常为平面等值线图，如生油岩等厚图等，个别为分区等级图，如演化程度图。以这些平面分布图简化表示各参数空间变化，主要是把各参数的垂向变化，用平均值简化为非变化的固定值，如所谓生油岩有机质丰度等值线图，即是把各点垂向上有机质丰度变化简化为非变化的固定值。（2）在平面上建立固定的网格，其网格一般是按均匀法设置，但也可用非均匀网格，网格的多少视各变量平面变化快慢、计算机速度和容量而定。原则上是网格越多、越细就越准确地刻画参数平面变化情况。
（3）以同一网格在各参数分布图上读取网格结点（或网格中点）上参数具体数值。
（4）针对每一个网格结点（或网格中点），按照资源评价模型，分别计算生烃量、排烃量等，然后编制生烃量、排烃量等值线图。
（5）依据各等值线间距所占面积，计算该间距所占的生烃量、排烃量等，再累加得全区生烃量、排烃量。乘以相应运聚系数即得全区资源量。
14.4.2 蒙特卡洛法
所谓蒙特卡洛法是一种数值计算方法，其含义是利用随机抽样方法在各参数分布曲线取定数值，然后根据评价模型进行运算，结果得到一定值，反复如上过程成千上万次，结果就有成千上万个定值，再将这些定值进行统计，得到结果分布曲线。该方法已广泛应用于油气资源评价，其优点是：以一个分布曲线来逼近地下评价对象及较可能值、最可能值。这更加符合人们对地下评价对象的认识过程和局限性、不确定性。
该方法的计算步骤如下：
（1）通过资料处理解释、分析化验、图件读取等方法，产生和采集、整理各参数的数据，原则上是越多越好。同时剔除奇异点。
（2）根据整理的数据，统计建立各参数概率分布曲线。当数据较多，如多于几十个时，统计分布曲线代表性强、可靠性高。但当数据少到只几个或十余个时，可依据该参数的分布概型（一般是经验已知的分布模型，如正态分布、对数正态分布等），构造实际的分布曲线。但当数据少到只几个且其分布概型也不确定时，最好用均匀分布或三角分布代替其分布。
（3）利用计算机产生随机数，其中最简单最基本的是均匀分布随机数。要求随机数产生后必须经过严格的检验（如均匀性检验、独立性检验、组合规律性检验、连续性检验等），性质符合要求时方可投入使用。随机数个数越多越好，最好成千上万。随机数值区间为0～1。
（4）以随机数值为概率入口值，用插值法在某一参数分布取该概率所对应的参数值（图14-1）。再用另一个随机数值在另一参数分布曲线上求取该参数值（图14-2）。以此类推。再将所求取的各参数的值（一个参数只一个值）按评价模型相乘除或加减，得到一个结果（图14-3）。反复此过程，得到成千上万个结果。
图14-1 抽样计算过程示意图
（5）再将所得结果进行数理统计，得到结果概率分布图（图14-3）。一般而言，蒙特卡洛计算所用参数概率分布可以是各种各样，但其结果分布一般都是正态分布或对数正态分布。
图14-2 多参数抽样计算过程示意图
图14-3 蒙特卡洛计算过程示意图
14.4.3 模糊数学计算方法
在一些研究对象中，不同事物的界线是截然不同的，如水可以有冰、水、汽三种形态，其界限一般是明确的；而在某些对象，不同事物之间的界限是不明确的，例如在石油地质中，储层的“渗透性好”和“渗透性差”是两个截然不同的概念，但有时对于某个具体的对象，要把它归到“渗透性好”或“渗透性差”却不容易。模糊数学用隶属度来描述这种情况，即用数值来表示某对象属于某事物的程度，一个对象可以“属于”两类甚至两类以上事物，分别以两个隶属度描述它属于这两类事物的程度，这样，较合理地解决了这类问题。
当用模糊数学评价圈闭的含油气性时，即用一个向量来表示一个圈闭：
油气资源评价方法与实践
研究对象含k个圈闭，则用集合Ui来表示这个圈闭群：
油气资源评价方法与实践
n个地质因素在评价圈闭的含油气性中起的作用不同，各因素用一个权ai值表示其在评价中的作用大小：
油气资源评价方法与实践
每个地质因素用m个级别来表示其有利程度：
油气资源评价方法与实践
Ci是用整数表示的一种属性，其具体值依m不同而异。
当m=3时，C=［-1 0 1］
当m=5时，C=［-2-1 0 1 2］
当m=7时，C=［-3-2-1 0 1 2 3］
一个圈闭的某个地质因素用它对各属性的隶属度来表示（如表14-1）。
表14-1 地质因素各属性的隶属度表
对一个圈闭用n个变量来描述，每个变量的表述将转变为一个向量，而一个圈闭原来用一个向量表示，将变为用综合评价变换矩阵R表示：
油气资源评价方法与实践
用各地质因素的权和各圈闭的综合评价变换矩阵算出各圈闭的综合评价，这个计算过程称为合成：
油气资源评价方法与实践
式中h是样品号，Rh是第h号样品的综合评价变换矩阵，Bh是n（变量数）个数构成的向量，其各元素为
油气资源评价方法与实践
这里，○表示某种算法，这些算法都是由下列4种基本算法演化出来的（假设a、r为模糊集合中的两元素）。
1）a∨r=max（1，r）
2）a∧r=min（a，r）
3）a·r=ar
4）a⊕r=min（a，1+r）
按照这样合成得出一个样品向量，然后计算综合评价值（综合得分）D：
油气资源评价方法与实践
结果为一个数。各圈闭按其D值排队，就是这些圈闭的优劣排队。每采用一个合成法，就有一个B，相应有一个D值，就有一个排队，因为B的产生方法不同，各变量值所起作用不尽相同，同样的原始数据会有不同的排队结果。
14.4.4 神经网络计算方法
人工神经网络是指由大量与自然神经系统的神经细胞相类似的（人工）神经元互联而成的网络。
神经网络的结构和特性是由神经元的特性和它们之间的连接方式决定的。人工神经元之间通过互联形成网络。互联的方式称为连接模式。神经元之间的连接强度为连接权。当网络的连接权矩阵确定后，网络的连接模式也就确定了。
在人工神经网络中，信息处理过程或存贮知识的改变是通过修改神经元间的连接模式来完成的。这一修改过程称做神经网络的训练或学习。不同的权矩阵调整方式，就是不同的学习方式。
神经网络的学习和神经网络的结构没有一一对应的关系。不同的神经网络可以采用相同的学习算法进行训练；同一神经网络也可以采用不同的学习算法进行训练。
一般采用多层前向神经网络，用误差反传（BP）算法。
对于一个由3层组成的神经网络模型，第一层为输入层，第二层为中间层，第三层为输出层。第一层的神经元数为n，中间层的神经元数为1，第三层的神经元数为1。
第1层为输入层，由M个样品的n个神经元组成，约定第k个样品（圈闭）的输入，即第1层神经元为：xk1，xk2，…，xkn，相应的输出为Tk，其中，k为样品号，k=1，2，3，…，M，n为神经元数，在此可理解为自变量数。
第2层为隐层，其神经元数1是用户设定的，由x与权系数矩阵W2相乘算出，第k个样品的中间层为
油气资源评价方法与实践
F（t）采用S型（Signmoid）压缩函数：
油气资源评价方法与实践
为了能控制u的取值，把第一式改为：x0=-1，w0j=ξ，记
油气资源评价方法与实践
则第二式成为
t的值除与Wij，xi有关外，还与变量数n有关，为了让的值在0～1的范围内，就需要
油气资源评价方法与实践
给一个适当的ξ值。
中间层到输出层的计算与此相仿。只是它用另外一个W（矩阵）。
如果找到合适的W（两个W阵），则由输入的各样品的X算出各样品的y值应与原样品的输出值T相同或很接近。我们的任务就是要求这两个W阵。
油气资源评价方法与实践
开始的W阵是随机产生的。当然它算出各样品的y不会等于T。我们用E（W）来衡量它的偏差：
油气资源评价方法与实践
当E（W）＜ε时，学习完成。当E（W）＞ε时，就要修改两个W阵，让E（W）逐渐变小，就现在的这个模型（一共有3层，输出层只有一元）来说，修改W分两步，第一步修改由u计算y的W，第二步修改由x计算u的W。
油气资源评价方法与实践
油气资源评价方法与实践
这样，每次根据算出的y来指导修改两层的W阵，直至E（W）＜ε，学习完成。
学习完成后，得到两个W阵，把待判样品的x向量按既定的模式计算可得各样品的y值，为具体对象的评价。
I. 谭老师你又错了！谭浩强的C语言程序设计第四版第138页的例题5.11，第二种程序改进算法有错误。
'V'的ascii码为86,'Z'的是90,'V'不在'Z'和'Z'+4之间,'V'+4='Z',计算结果等于'@'.
你能发现书上的漏洞说明学会了,懂了,但我认为不要因噎废食,书上的小错误还可以成为挑战.
J. 小学题目，不会做，写代码来算，但是效率很慢，求高端算法改进
我给你个数学的解法把。
假设5个数为abcde，其中a是最小的数（不管5个数怎么排，总是能找到最小的那个数为头的一串队列）。
那么ab间肯定是a整除b
bc间，如果b整除c，那么a就能整除c，所以必须要c整除b
同理cd间，必须是c整除d
de间，必须是e整除d
然后ea之间。如果是e整除a，那么因为a整除b，e就能整除b，不满足；如果a整除e，那么因为e整除d，a就能整除d，也不满足。
综上，找不到这样的值。
所以你编程的话，循环到溢出也不可能有结果的。