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演算法最優解作者

發布時間:2025-02-07 10:19:45

⑴ 優化演算法 | Jaya演算法(附MATLAB代碼)

在優化演算法的海洋中,Jaya演算法以其獨特魅力嶄露頭角</


讓我們聚焦於這位遲到的明星——Jaya演算法,它的提出者R. Venkata Rao,正是那位教學優化演算法領域的先驅。Jaya,這個名字源於梵文,寓意著勝利,象徵著演算法追求最優解的決心。


一、Jaya演算法的獨特魅力</


Jaya演算法獨樹一幟,與傳統優化演算法相比,它僅需一個階段,無需預先設定參數,運行速度飛快,且不易陷入局部最優。它的核心思想是同時向最優解和遠離最差解的兩個方向探索,確保演算法的全局視野。


策略解析:</在每一次迭代中,Jaya演算法的更新公式如下:



new_position = x + rand * (best_solution - abs(x) - worst_solution + abs(worst_solution))



其中,best_solution</引導個體趨向最佳解,worst_solution</則促使個體遠離最差解,通過這種巧妙的組合,Jaya演算法展現了強大的優化性能。


二、Jaya演算法的實踐之旅</


為了直觀展示Jaya演算法的威力,我們使用Sphere函數作為實例,目標是找到其最小值。以下是MATLAB實現的代碼片段:



<!-- 代碼片段 -->

運行這段代碼後,我們得到了令人滿意的求解結果,每一步迭代都見證了演算法在優化過程中的穩健前行。


三、探索之旅的終點</


深入研究Jaya演算法後,我們了解到Rao在其論文《Jaya: A simple and new optimization algorithm for solving constrained and unconstrained optimization problems》中詳細闡述了演算法的原理和應用。如果你對優化演算法充滿好奇,這篇文章絕對不容錯過。


盡管今天的分享告一段落,但我們的探索並未結束。未來,我們將繼續分享更多優化演算法的精彩故事,敬請期待!

⑵ 有哪些值得推薦的好的演算法書

分享值得推薦的演算法書籍,幫助初學者及進階者深入理解演算法與編程



對於演算法入門者,以下書籍推薦非常適合:



《我的第一本演算法書》: 雖然評分稍低,但其配圖與講解獨樹一幟,適合初學者入門。



《演算法圖解》: 以直觀的方式解釋演算法,內容淺顯易懂,適合零基礎或基礎不牢者。



《啊哈!演算法》: 作為趣味性入門書籍,同樣適合初學者。



進階學習中,以下書籍成為經典:



《演算法 第四版》: 大量代碼示例,適合Java程序員深入學習。



《編程珠璣》: 經典之作,被廣泛推薦的書籍,對編程思維有深刻影響。



《演算法設計手冊》: 強烈推薦的演算法書籍,適合深入學習演算法設計。



《演算法導論》: 綜合性強,適合全面深入學習演算法。



《計算機程序設計藝術(第1卷)》: 頂級參考書籍,深入演算法與編程藝術。



面試准備時,以下書籍是不錯選擇:



《劍指 Offer》: 收錄大量經典面試題,適合大廠面試准備。



《程序員代碼面試指南:IT 名企演算法與數據結構題目最優解(第2版)》: 題目難度更高,涵蓋更全面。



《編程之美》: 收集問題,引導讀者深入思考與解決問題。



在學習過程中,可嘗試刷題網站如LeetCode與牛客網,提高編程思維與解決問題能力。



以上書籍及資源,覆蓋從入門到進階的演算法學習路徑,幫助讀者全面提升編程技能。

⑶ 左程雲為什麼叫左神

因為左程雲的演算法太厲害了,被網友稱之為神。

左程雲,本科就讀於華中科技大學、碩士畢業於在芝加哥大學。先後在IBM、網路、GrowingIO和亞馬遜工作,是一個刷題7年的演算法愛好者,也是馬士兵教育的演算法授課老師。

2014年起專職做程序員演算法和數據結構培訓,代碼面試培訓,刷題交流等相關工作,是《程序員代碼面試指南--IT名企演算法與數據結構題目最優解》的作者。此書籍涉及演算法與數據結構編程題目240道以上,並且個人實現出最優解,大部分題目為面試高頻。

⑷ bellmanford演算法

貝爾曼-福特演算法(英語:Bellman–Fordalgorithm),求解單源最短路徑問題的一種演算法,由理查德·貝爾曼(RichardBellman)和萊斯特·福特創立的。有時候這種演算法也被稱為Moore-Bellman-Ford演算法,因為EdwardF.Moore也為這個演算法的發展做出了貢獻。它的原理是對圖進行
次鬆弛操作,得到所有可能的最短路徑。其優於迪科斯徹演算法的方面是邊的權值可以為負數、實現簡單,缺點是時間復雜度過高,高達
。但演算法可以進行若干種優化,提高了效率。

次,其中


是圖的點的數量。在重復地計算中,已計算得到正確的距離的邊的數量不斷增加,直到所有邊都計算得到了正確的路徑。這樣的策略使得貝爾曼-福特演算法比迪科斯徹演算法適用於更多種類的輸入。
貝爾曼-福特演算法的最多運行
(大O符號)次,

分別是節點和邊的數量)。
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