1、枚举法思想简介 2、利用枚举法解题 2.1 百钱百鸡 2.2 猴子分桃 2.3 宴会彩灯 2.4 质数方阵 3、枚举 vs. 搜索

3－1 概述 3-2 假定输入为正弦量的算法 3-3 突变量电流算法 3－4 选相方法 3-5 傅里叶级数算法 3-6 R-L模型算法 3-7 故障分量阻抗继电器 3-11 算法的动态特性

4.1 分级调度 4.2 作业调度 4.3 进程调度 4.4 调度算法 4.5 算法评价 4.6 实时系统调度方法

针对多约束的炼钢-连铸重计划问题，提出了一种按扰动时炉次的状态进行炉次分类求解的重计划方法.将重计划问题中的约束分成强制约束和柔性约束两类，针对正在作业炉次设计了基于时间顺推和遗传算法的混合算法，针对未作业炉次设计了基于时间倒推和遗传算法的混合算法，通过强制约束结合混合算法搜寻可行解，然后在可行解中利用柔性约束搜寻最优解.采用钢厂的生产实绩数据进行仿真实验验证了该方法的可行性和有效性

第七讲递归算法举例 一、习题讨论C 二、青蛙过河 三、快速排序 四、分书问题

针对G-P算法及其改进算法的不足,提出了一种新的改进算法.应用该算法不仅能简化无标度区的确定过程,而且能客观地判断系统的关联维数是否饱和,从而对随机信号和混沌信号加以识别.对新的G-P改进算法进一步分析表明:新的G-P改进算法适用范围广泛,对于混沌信号的识别很有效

文中给出了各种改进烟花算法的机制分析和对比研究,最后,给出了烟花算法的未来研究方向,包括爆炸算子搜索机制的深入分析、烟花交互机制研究、多目标烟花算法研究、并行烟花算法研究、扩展烟花算法求解的问题类型以及应用拓展

针对标准遗传算法在求解车间作业调度问题中易陷入局部极值点的缺点,提出了一种基于领域知识的动态双种群遗传算法.由于最优调度必定是活动调度,算法利用活动调度技术来进行空间缩减;两个子种群分别采用正、逆序调度策略来提高种群的多样性.算法采用一种新的染色体编码来表示活动调度方案,并给出了相应子种群的初始化策略、遗传操作,以及子种群之间的交叉方式.Benchmark算例的仿真实验与分析表明,该算法在计算时间和求解质量上均具有较好的效果

提出了一种适用于多镜像站点环境下的分布式Web使用聚类局部挖掘算法LUC和全局挖掘算法GUC,较好地解决了Web访问信息的异地存储、分布式算法通讯量等因素给模式分析过程带来的困难.将给出的算法用Java语言加以实现,并对算法性能进行了研究.结果证明,该算法是有效的,可以用来高效、准确地在多镜像站点环境下发现Web用户群体模式

6.1递归的概念 6.2递归算法的执行过程 6.3递归算法的设计方法 6.4递归过程和运行时栈 6.5递归算法的效率分析 6.6递归算法到非递归算法的转换 6.7设计举例