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RSS订阅原创 TSP问题的遗传算法实现
旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP），又译为旅行推销员问题、货担郎问题，简称为TSP问题，是最基本的路线问题。假设有n个可直达的城市，一销售商从其中的某一城市出发，不重复地走完其余n-1个城市并回到原出发点，在所有可能的路径中求出路径长度最短的一条。TSP问题是组合数学中一个古老而又困难的问题，也是一个典型的组合优化问题，现已归入NP完备问题类。以N个节点的TSP（旅行商问题）问题为例，应用遗传算法进行求解，求出问题的最优解。
2023-01-05 17:31:52
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原创 24考研计划（看了个视频，记录一下）
1.一两周学语法（可以适当延长，我英语差）2.长难句练习（直到考前）3.学阅读解题方法（找到不同的题型，和不同题型对应的解题技巧）九月初开始写作，10月开始新题型和翻译，最后完型填空，因为完形填空复习性价比很低。数学，刷题，不断刷题，此时很多模拟题和押题卷会上市，就刷完事了，回顾错题。突飞猛进，正式开始复习分析题，背肖四，背答案素材，练习分析题答题逻辑框架。此时复习的目标是以后做阅读的难点是单词和长难句理解，而不是解题逻辑。专业课刷题作用不大了，笔记回顾，考点背背，回顾错题和难题。...
2022-08-01 22:26:56
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原创 actor-critic methods（价值学习和策略学习的结合）
输入为a和s，s用conv，a用dense得到各自feature，然后拼接起来，再用全连接层得到一个实数，这就是在s的情况下，做出动作a的分数，可以判断在s的情况下，做出动作a的好坏。输入为状态s，conv卷积层，dense一个或多个全连接层，softmax激活函数。策略网络训练π函数，θ为策略网络的参数。价值网络训练q函数，w为价值网络的参数。这两幅图就是对算法的图解，其实就是两个算法的不断使用，思路和算法上面都写过了。critic是价值网络，给动作打分，可认为是裁判。学习这两个神经网络。......
2022-08-01 11:36:33
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原创 深度学习-策略学习
J（θ）表示以S为随机变量对V函数进行期望，得到只和θ有关的平均状态价值函数，也就是可以利用J（θ）得到以θ为随机变量，与s无关，找到最好的θ参数，得到与s无关时最大的J（θ）。可以把Qπ挪到右边是因为这里假设Qπ与θ无关，而实际其实是有些关联的，所以这里不太严谨，挪到右边是为了让我们学明白点，好理解点。第二种在连续的时候用，但是由于做积分不太可能，因为近似出的π函数太复杂了，所以用蒙特卡洛近似近似出该积分。如果a离散，则可以直接用，但是一般不行，所以一般用蒙特卡洛近似。如何令策略网络越来越好？...
2022-07-30 23:56:54
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原创 学生成绩管理系统设计
学生的信息的录入功能： 我实现的学生信息录入学生总分的排序是一体的，每次录入学生信息后立即进行位置排序，因此用双链表 就非常方便，可以很方便地进行插入，而不需要像数组那样拖拽大量元素，这就是我采用双链表的原因。学生总分的排序： 初始化i=1，p指针；但若p.总分=p.next.总 分，则令p的排名为i即可，使下一个的排名不变，实现并列名次。每次通过新的学生学号信息，在双链表中顺序遍历看是否有重复学号，而选择顺序遍历的原因是由于学号 在双链表中的排序是无序的，有序的只要总分的排序，因此采用顺序查找。
2022-02-21 15:22:58
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原创 大一下期末C++复习，我不熟的
1.复制构造函数：class abc{public: abc(int z,int c) { x = z; y = c; } abc(abc const &);//复制构造函数private: int x; int y;};abc::abc(abc const &p){ x = p.x; y = p.y;}void abc::out() { cout << "x=" &...
2021-07-02 23:33:28
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C++学生学籍管理系统
2021-07-02
空空如也
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