算法大作业自学一种算法问题

一种AGV控制算法

摘要

随着工厂自动化、计算机集成制造系统技术的发展以及柔性制造系统、自动化立体仓库的广泛应用,自动导引小车,即,作为联接和调节离散型物流系统的手段,己经成为自动化搬运装卸的必要工具,其应用范围和技术水平得到了迅猛的发展。在的研究领域中,路径跟踪控制技术是研究中的一个关键技术。因而,如何设计出一种跟踪误差小、动态响应快、能适应多种复杂环境,且具有较好鲁棒性的路径跟踪控制系统是十分重要的。

ABSTRACT

With the development of factory automation technology, computer integrated manufacturing system and flexible manufacturing system, widely used in automated warehouse, automatic guided vehicle, that is, as the link and adjust the discrete logistics system, has become a necessary tool for automated handling, its

算法大作业——寻找多数元素

班级：0213051

学号：

(1)问题提出：

令A[1,2,…n]是一个整数序列，A中的整数a如果在A中出现的次数多于

，那么a称为多数元素。例如在序列1,3,2,3,3,4,3中，

3是多数元素，因为在7个元素中它出现了四次。有几个方法可以解决这个问题。蛮力方法是把每个元素和其他各个元素比较，并且对每个元素计数，如果某个元素的计数大于

，就可以断定它是多数元

素，否则在序列中就没有多数元素。但这样比较的次数是n(n-1)/2=Θ(

),这种方法的代价太昂贵了。比较有效的算法是对这些元素进

行排序，并且计算每个元素在序列中出现了多少次。这在最坏情况下的代价是Θ(n

).因为在最坏情况下，排序这一步需要Ω(n

元素，因为多数

) 。另外一种方法是寻找中间元素，就是第

元素在排序的序列中一定是中间元素。可以扫描这个序列来测试中间元素是否是多数元素。由于中间元素可以在Θ（n）时间内找到，这个方法要花费Θ（n）时间。

有一个漂亮的求解方法，它比较的次数要少得多，我们用归纳法导出这个算法，这个算法的实质是基于下面的观察结论。 观察结论：在原序列中去除两个不同的元素后，原序列的多数元素在新序列中还是多数元素。

这个结论支持下述寻找多数

常熟理工学院 计算机科学与工程学院 大作业

2018-2019 学年第 1 学期

1 / 17

实验名称 学生查询系统 熟悉链表的创建、删除、添加节点的相关知识，以及链实验目的 表排序算法的相关内容 PC机 实验设备 实验日期 2018年12月12日 2 / 17

一、实验预习 二、实验内容 (原理、方法、框图) 利用链表(堆，AVL 平衡树)实现下述功能: 1、学生信息录入功能，即链表插入新节点，新节点至少包 含学号、英语成绩字段；链表可以是单向或者双向链表； 2、学生信息按照学号排序；采用冒泡、插入或者快速排序 法； 3、学生信息按照英语成绩排序；采用冒泡、插入或者快速 排序法；排序方法与 2 不同； 4、利用折半法查询学号和英语成绩功能，并显示信息； 5、学生信息删除功能，即从链表中删除节点； 6、学生信息修改功能，即修改链表节点中的某些属性，并 完成排序； 7、学生信息添加功能，即增加链表节点，并完成排序； 3 / 17

#include #include #include #include #include #include #define Esc 27 #define LEN sizeof(struct student)

目录

1.1背景和意义 ...................................................... 1 2.1设计的目的和意义 ................................................ 2 2.2目标与总体方案 .................................................. 2 2.3设计方法和内容 .................................................. 2 2.3.1 设计方法 ...................................................... 2 2.3.2 设计内容 ...................................................... 3 2.4设计创新和关键技术 .............................................. 5 2.4.1设计创新 ...................................................... 5 2.4.

目录

1.1背景和意义 ...................................................... 1 2.1设计的目的和意义 ................................................ 2 2.2目标与总体方案 .................................................. 2 2.3设计方法和内容 .................................................. 2 2.3.1 设计方法 ...................................................... 2 2.3.2 设计内容 ...................................................... 3 2.4设计创新和关键技术 .............................................. 5 2.4.1设计创新 ...................................................... 5 2.4.

一种CORDIC算法的FPGA实现

第２６卷第９期

文章编号：１００６—９３４８（２００９）０９—０３０５—０３

计算机仿真

２００９年９月

一种ＣＯＲＤＩＣ算法的ＦＰＧＡ实现

骆艳卜１一。张会生１，张斌２，吴俊宏１

（１．西北工业大学电子信息学院，陕西西安７１００７２；２．空军工程大学电讯工程学院，陕西西安７１００７７）

摘要：在数字化中频接收机中，为了实现相干解调，接收端的数控振荡器需要产生一个本地相干载波，其频率和相位必须与发送端载波的频率和相位严格保持一致，因此需要用到ａｒｃｔａｎ函数计算相位差。研究了一种基于ＣＯＲＤＩＣ算法计算ａｒｅｔａｎ函数的方法，提出了基于ＣＯＲＤＩＣ算法实现ａｒｃｔａｎ函数运算的硬件流水线实现结构，并在芯片上进行仿真实现，仿真结果表

明，其输出误差较小，与理论值基本一致，利用其可实现数字载波同步中鉴相、鉴频功能。关键词：载波同步；坐标旋转数字计算方法；反正切函数；现场可编程芯片实现中图分类号：ＴＮ４

文献标识码：Ａ

ＦＰＧＡＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆ

ａ

ＣＯＲＤＩＣＡｌｇｏｒｉｔｈｍ

ＬＵＯＹａｎ—ｂｕｌ’２，ＺＨＡＮＧＨｕｉ—ｓｈｅｎ９１，ＺＨＡＮＧＢｉｎ２，ＷＵＪｕｎ—ｈｏｎ９１

（１．Ｃｏｌｌｅｇｅ

ｏｆ

ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＩ

　1999年3月系统工程理论与实践第3期　

一种新的进化算法——蚁群算法

张纪会　徐心和

(东北大学控制仿真研究中心,辽宁沈阳110006)a

摘要　介绍一种崭新的求解组合优化问题的方法一人工蚁群算法.该方法通过模拟蚁群搜索食物的

过程,达到求解比较困难的组合优化之目的.该方法的主要特点是:正反馈、分布式计算、与某种启发

式算法相结合.正反馈过程使得该方法能很快发现较好解;分布式计算使得该方法易于并行实现;与

启发式算法相结合,使得该方法易于发现较好解.研究表明该方法是一种基于种群的鲁棒性较强的算

法.

关键词　蚁群系统　模拟进化算法　组合优化

ANewEvolutionaryAlgorithm——AntColonyAlgorithm

ZHANGJihui　XUXinhe

(Control&SimulationCenter,NEU,Shenyang110006)

Abstract　Anewtypeofsimulatedevolutionaryalgorithm,antcolonyalgorithm,isin-

troducedinthispaper,whichisusedtosolvesomeNP-hardcombinatorialoptimization

pro

大家好好利用

第!"卷!第#期!$$%年#月

计!!算!!机!!学!!报

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6789!")79#

3:$$%;!

一种双种群进化规划算法

王向军!向!东!蒋!涛!林春生!龚沈光!方!兴

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>%&海军工程大学电气与信息工程学院

!%&海军工程大学兵器工程系<%&海军驻

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%?$"所军事代表室!武汉!L<$$?$

摘!要!在分析了导致进化规划算法早熟原因的基础上#提出了一种新的双群进化规划算法9在该算法中#进化在通过使用不同的变异策略#实现种群在解空间具有尽可能分散的探索能力的同时在两个不同的子群间并行进行#

局部具有尽可能细致的搜索能力9通过子群重组实现子群间的信息交换9对该算法性能进行的理论分析以及基于典型算例的数字仿真均证明该算法具有更好的性能9关键词!双群"进化规划"探索"搜索中图法分类号54>M

!"#$%&’(!)*#+$#&+.(#/0**#*044(/,-1233

针对凝聚式的层次聚类算法在聚类过程中层次化的迭代运算使误差不断累积,导致聚类结果较差的问题,在GN快速算法基础上提出了一种改进的凝聚式层次聚类算法,即网状聚类算法。实验结果表明,该改进算法避免了误差的积累,可以获得更高质量的聚类结果。

第3卷第6 3期 21年 1月 0 2 1

武汉理工大学学报 息与管理工程版信J U N LO T IF R A IN&M N G M N N IE RN ) O R A FWU (N O M TO A A E E TE GN E IG

V 13 . o . 3 No 6 De . 0 1 c 2 1

文章编号：0 7—14 2 1 ) 6— 83—0 10 4 X(0 10 0 8 4

文献标志码： A

一

种改进的层次聚类算法靳延安，刘行军(湖北经济学院信息管理学院，湖北武汉 4 0 0 ) 3 2 5

摘

要：针对凝聚式的层次聚类算法在聚类过程中层次化的迭代运算使误差不断累积，导致聚类结果较差的

问题， G在 N快速算法基础上提出了一种改进的凝聚式层次聚类算法，网状聚类算法。实验结果表明，即该改进算法避免了误差的积累，可以获得更高质量的聚类结果。

关键词：聚类算法；网状聚类；块性函数模中图分类号￣P 9 T

大家好好利用

第!"卷!第#期!$$%年#月

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一种双种群进化规划算法

王向军!向!东!蒋!涛!林春生!龚沈光!方!兴

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!%&海军工程大学兵器工程系<%&海军驻

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摘!要!在分析了导致进化规划算法早熟原因的基础上#提出了一种新的双群进化规划算法9在该算法中#进化在通过使用不同的变异策略#实现种群在解空间具有尽可能分散的探索能力的同时在两个不同的子群间并行进行#

局部具有尽可能细致的搜索能力9通过子群重组实现子群间的信息交换9对该算法性能进行的理论分析以及基于典型算例的数字仿真均证明该算法具有更好的性能9关键词!双群"进化规划"探索"搜索中图法分类号54>M

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