算法小结复习

§第一章算法初步单元小结

学习目标

1.明确算法的含义，熟悉算法的三种基本结构：顺序、条件和循环，以及基本的算法语句。

2.能熟练运用辗转相除法与更相减损术、秦九韶算法、进位制等典型的算法

重点难点

重点：算法的基本知识与算法对应的程序框图的设计

学法指导

在复习旧知识的过程中把知识系统化，通过模仿、操作、探索，经历设计程序框图表达解决问题的过程。在具体问题的解决过程中进一步理解程序框图的三

知识链接

算法的三种基本结构：顺序、条件和循环

基本的算法语句

问题探究

一.本章的知识结构二.知识梳理

(1)四种基本的程序框及其含义、作

用。

(2)三种基本逻辑结构

(3)五个基本算法语句输入语句

输出语句

赋值语句

条件语句

①IF-THEN-ELSE格式

②IF-THEN格式

循环语句

①WHILE语句格式

②UNTIL语句格式(4)算法案例

案例1 辗转相除法与更相减损术

案例2 秦九韶算法

案例3 进位制

三.典型例题

（一）、编写算法程序习题分析

例1 设计一个从输入的10个数中选出最大值和最小值的程序框图,并写出程序.

例2 一个球从100m高处自由落下,每次着地后又跳回到原高度的一半再落下.编写程序,求当它第10次着地时,

(1)第10次着地后反弹多高?

高度

100

1 2 3 4 10

(2)向下的运动共经过多少米?

(3)全程共经过多少米?

例3 高一某班有50名学生,编写程序,统计该班数学单元测试优秀人数（不低于80分）、及格人数和班级平均分. （记学生成绩为x,优秀人数为m，及格人数为a，班级总分为s，平均成绩为p.）例4 《张邱建算经》云：今有鸡翁一，值钱五；鸡母一，值钱三；鸡雏三，值钱一.凡百钱买百鸡，问鸡翁、母、雏各几何？编写程序解决上述问题.

（二）、算法案例的应用习题分析

例1 阅读下列程序：若输入的两个数m=428，n=284，求计算机输出的数.

INPUT m，n

r=m MODn

m=n

n=r

LOOP UNTIL r=0

PRINT m

END

例2 利用辗转相除法求324，243，270三个数的最大公约数与最小公倍数。

例3 已12358)(467++++=x x x x x f 用秦九韶算法求)2(f 的值.

例5 把十进制数104化为三进制数.

例6 把八进制数2376（8）化为五进制数.

例7 ×6528=3 8256中，方框内是同一个一位数，编写一个程序，判断该数是否存在，若存在，输出x 的值.

纠错矫正

总结反思

※自我评价（） A 、课前自主学习认真，学案完成很好；你真棒，继续坚持。 B 、课前自主学习一般，学案完成良好；下次争取做的更好。 C 、课前自主学习较差，学案空白较多；注意学习方法，提高学习效率。

循环伏安法原理及结果分析精选文档

循环伏安法原理及结果分析精选文档 TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-

循环伏安法原理及应用小结 1 电化学原理 1.1 电解池电解池是将电能转化为化学能的一个装置，由外加电源，电解质溶液，阴阳电极构成。阴极：与电源负极相连的电极（得电子，发生还原反应）阳极：与电源正极相连的电极（失电子，发生氧化反应）电解池中，电流由阳极流向阴极。 1.2 循环伏安法 1）若电极反应为O＋e-→R，反应前溶液中只含有反应粒子O，且O、R在溶液均可溶，控制扫描起始电势从比体系标准平衡电势(φ平)正得多的起始电势(φi)处开始势作正向电扫描，电流响应曲线则如图0所示。图0 CV扫描电流响应曲线 2）当电极电势逐渐负移到(φ平)附近时，O开始在电极上还原，并有法拉第电流通过。由于电势越来越负，电极表面反应物O的浓度逐渐下降，因此向电极表面的流量和电流就增加。当O的表面浓度下降到近于零，电流也增加到最大值Ipc，然后电流逐渐下降。当电势达到(φr)后，又改为反向扫描。 3）随着电极电势逐渐变正，电极附近可氧化的R粒子的浓度较大，在电势接近并通过(φ平)时，表面上的电化学平衡应当向着越来越有利于生成R的方向发展。于是R 开始被氧化，并且电流增大到峰值氧化电流Ipa，随后又由于R的显着消耗而引起电流衰降。整个曲线称为“循环伏安曲线” 1.3 经典三电极体系

经典三电极体系由工作电极（WE）、对电极（CE）、参比电极（RE）组成。在电化学测试过程中，始终以工作电极为研究电极。其电路原理如图1，附CV图（图2）：扫描范围-0.25-1V，扫描速度50mV/S，起始电位0V。图1 原理图图2 CBZ的循环伏安扫描图图2所示CV扫描结果为研究电极上产生的电流随电位变化情况图。 1）横坐标Potential applied（电位）为图1中电压表所测，即 Potential applied=P(WE)-P(RE) 所有的电位数值都是相对于氢离子的电位值，规定在标准情况下，氢离子的电位为0。当恒电位仪向工作电极提供负的电位时，其电源连接情况如图1所示，即工作电极与电源的负极相连，作为阴极工作发生还原反应；反之则作为阳极发生氧化反应。图3 恒电位仪电路图图3所示为恒电位仪电路图，我没看明白，请翟老师帮我看看。 2）纵坐标所示电流为工作电极上通过的电流，电流为正（流出电极表面）则有电子流入电极CBZ失电子发生氧化反应；电流为负则电子流出电极，CBZ得电子发生还原反应。 2 电化学工作站操作工作电极在测试之前应先用较大扫速扫描以活化电极，否则可能出现扫描曲线持续波动的现象； 3 数据挖掘电压从负到正可以看作是正扫为阳极氧化过程，对应氧化峰；反之为负扫阴极还原过程，对应还原峰。

《人工智能基础》实验报告-实验名称：启发式搜索算法

实验名称:启发式搜索算法 1、实验环境 Visual C++ 6.0 2、实验目的和要求（复述问题）使用启发式算法求解8数码问题（1）编制程序实现求解8数码问题A*算法，采用估价函数 f(n)=d(n)+p（n）其中：d(n)是搜索树中结点n的深度；w(n)为节点n的数据库中错放的旗子个数； p(n)为结点n的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。（2）分析上述（1）中两种估价函数求解8数码问题的效率差别，给出一个是p(n)的上界h(n)的定义，并测试该估价函数是否使算法失去可采纳性。实验目的：熟练掌握启发式搜索A*算法及其可采纳性。 3、解题思路、代码 3.1解题思路八数码问题的求解算法（1）盲目搜索宽度优先搜索算法、深度优先搜索算法（2）启发式搜索启发式搜索算法的基本思想是：定义一个评价函数f，对当前的搜索状态进行评估，找出一个最有希望的节点来扩展。先定义下面几个函数的含义： f*(n)=g*(n)+h*(n) (1) 式中g*(n)表示从初始节点s到当前节点n的最短路径的耗散值；h*(n)表示从当前节点n到目标节点g的最短路径的耗散值，f*(n)表示从初始节点s经过n到目标节点g的最短路径的耗散值。评价函数的形式可定义如(2)式所示： f(n)=g(n)+h(n) (2) 其中n是被评价的当前节点。f(n)、g(n)和h(n)分别表示是对f*(n)、g*(n)和h*(n)3个函数值的估计值。利用评价函数f(n)=g(n)+h(n)来排列OPEN表节点顺序的图搜索算法称为算法A。在A算法中，如果对所有的x，h(x)<=h*(x) (3)成立，则称好h(x)为h*(x)的下界，它表示某种偏于保守的估计。采用h*(x)的下界h(x)为启发函数的A算法，称为A*算法针对八数码问题启发函数设计如下： F(n)=d(n)+p(n) (4)

车辆路径调度问题的启发式算法综述

·论文· 车辆路径调度问题的启发式算法综述1 杨燕旋1，宋士吉1 (1.清华大学自动化系，北京 100084) 摘要：车辆路径调度问题是一类具有重大研究意义及广泛应用价值的NP难优化问题。本文给出了该问题的定义和基本描述，并将目前为止被应用于求解VRP问题的启发式算法分为构造型启发式算法、改进型启发式算法和人工智能算法这三大类，接着介绍了各类中比较典型的算法，并对算法的应用和研究情况进行了分析和总结，最后对进一步的研究做出了展望。关键词：物流；车辆路径问题；调度；启发式算法中图分类号：F252 A Survey on the Heuristic Algorithms for the Vehicle Routing Problem YANG Yan-Xuan,1 SONG Shi-Ji,1 (1.Department of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084, China) Abstract：Vehicle Routing Problem is an NP-hard problem with great research and application significance. In this research, we first present the definition of the problem and give a classification to the existed heuristic algorithms for the problem. Then typical algorithms are introduced and research on the algorithms are investigated and summarized. Finally, further research directions are given. Key words：Logistics; Vehicle Routing Problem; Scheduling; Heuristic Algorithm 1959年，Dantzig等人首先从旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP问题，）得到启发，提出了车辆分配问题TDP（Truck Dispatching Problem）。这是一类具有重要研究价值的问题。一方面，它代表了一类典型的组合优化问题，具有深远的理论意义；另一方面，它是一类重要的物流运输问题，直接影响着相关企业的运转效率，具有广泛的实践意义。半个世纪以来，许多的专家学者对该问题进行了广泛而深入的研究，并将这类问题统称为车辆路径调度问题（Vehicle Routing Problem，简称为VRP问题）。他们从基本问题出发，根据 1基金项目：自然科学基金（编号：60574077）、国家“八六三”高技术项目（编号：2007AA04Z102）作者简介：杨燕旋（1983-），女，汉族，广东，清华大学硕士研究生，从事车辆路径调度方向的研究，E-mail: yyx02@https://www.360docs.net/doc/cd11935427.html,. 宋士吉（1965-），男，汉族，黑龙江，清华大学教授，博导，从事供应链管理等方向的研究，E-mail: shijis@https://www.360docs.net/doc/cd11935427.html,

启发式算法研究小结

启发式算法研究小结 0.探究启发式算法的缘由在选《管理优化决策》这门课的时候，我抱着很强的好奇心和巨大的求知欲，试图尝试在这门课上学到我感兴趣的知识点以及确定我今后极有可能的研究领域和大方向。很幸运的是，我找到了。为什么这么说呢？就在我选择博士专业内选修课和专业外选修课的同时我发现了管理优化决策这门课和计算机学院那边开的选修课——《启发式优化》（由吕志鹏教授讲授），有很多是相通的，发现管理界尤其是在管理科学与工程方向和计算机技术应用领域所探究的问题出奇的一致，已经很难分清，哪个是管理方面的问题，哪个是计算机技术应用的范围了。正如各位都知道的是，由于选修课最终确定前一个月是可以去试听的，然而我并没有因为两者看上去内容有些相似就匆忙退选。通过对这两门课的内容进行比较，它给了我很大的触动，也带给我巨大的好奇，到底是管理方面的研究越来越偏向运用计算机等其他学科的知识和工具，还是计算机应用研究的方面越来越偏向实际的管理优化问题了呢？亦或者两个学科的边界正在走向模糊？我想学科交叉和融合的这一说法对于我来说可能并不是很新鲜，但这的确是我亲身经历的一种美妙体验和发现。它带给我新奇的同时也无疑给了我值得我深思几点的启示：首先，众所周知，管理学科作为一门交叉的新兴学科，它的方法和工具都是依托和借助其他领域和学科而来的，它本身并没有或者几乎没有一个完完整整的只属于管理学科的方法和工具，几乎是其它学科的知识演变而来的，这就是我们所知道的学科交叉和学科融合；然而管理领域和传统计算机研究等领域的视角并不完全一样，其中对于计算机领域的研究者们而言，他们不但在乎启发式算法是否能够解决问题、效率是否大幅提高（而管理领域的专家们更在乎这点，能用第一，好用第二，或者说管理专家们更在乎第一点——问题能够得到的解决，至于第二点就不是那么迫切。而对计算机领域的向专家们而言，可以说两者都非常重要、要求非常苛刻），更在乎它所表现出来的优越特性（就时间、空间复杂度以及算法求解过程中保持一定的集中性和分散性而言的）。然而当管理领域的学者们求解类似问题，一般来说都是和我们生活中的管理者经常遇到且直接和的决策相关的问题，因为由于管理者的决策质量好坏会往往直接导致企业和团体的效率和绩效和高低，进而导致企业和组织的竞争力强弱，所以一般企业或者个人都是基于一定的价值诉求来解决管理问题，进而提高工作效率。由于管理者们非常了解生活中并不存在完完全全的理性人和完全信息，因此他们很难也极少去尝试寻找最优解，找到满意解就可以了，这一点和启发式算法的设计思想不谋而合（由于

计算方法总结

第一章：基本概念 1. 1 2...1 2...1.m m m m n m n x x x x x x x x +++++=±1 2...1 2....m m m m n x x x x x x x +++=± 若1 102 n x x --≤? ，称x 准确到n 位小数，m n x + 及其以前的非零数字称为准确数字。各位数字都准确的近似数称为有效数，各位准确数字称为有效数字。 2. 1 2...()0.l t f x x x x x β==±? 进制：β，字长：t ，阶码：l ，可表示的总数：12(1)(1)1t U L ββ-?-+?-+ 3.计算机数字表达式误差来源实数到浮点数的转换，十进制到二进制的转换，结算结果溢出，大数吃小数。 4. 数据误差影响的估计： 121 (,,...)n n i i x x x y y x x ??-≤??∑ 121 (,,...)n n i i i y y x x x x x y x y ?δ-?≤?∑ ，小条件数。解接近于零的都是病态问题，避免相近数相减。避免小除数大乘数。 5.算法的稳定性若一个算法在计算过程中舍入误差能得到控制，或者舍入误差的积累不影响产生可靠的计算结果，称算法数值稳定。第二章：解线性代数方程组的直接法 1.高斯消去法步骤：消元过程与回代过程。顺利进行的条件：系数矩阵A 不为零；A 是对称正定矩阵，A 是严格对角占优矩阵。 2.列主元高斯消去法失真：小主元出现，出现小除数，转化为大系数，引起较大误差。解决：在消去过程的第K 步，交换主元。还有行主元法，全主元法。 3.三角分解法杜立特尔分解即LU 分解。用于解方程LY b AX b LUX b UX Y =?=→=→? =? ；用于求1122...nn A LU L U U u u u ====。克罗特分解：11()()A LU LDD U LD D U --===，下三角阵和单位上三角阵的乘积。将杜立特尔分解或克罗特分解应用于三对角方程，即为追赶法。对称正定矩阵的乔列斯基分解，T A GG =，下三角阵及其转置矩阵的乘积；用于求解 AX b =的平方根法。改进平方根法：利用矩阵的T A LDL =分解。 4.舍入误差对解的影响

sklearn SVM算法库小结

scikit-learn 支持向量机算法库使用小结之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结，本文从实践的角度对scikit-learn SVM算法库的使用做一个小结。scikit-learn SVM算法库封装了libsvm 和liblinear 的实现，仅仅重写了算法了接口部分。 1. scikit-learn SVM算法库使用概述 scikit-learn中SVM的算法库分为两类，一类是分类的算法库，包括SVC， NuSVC，和LinearSVC 3个类。另一类是回归算法库，包括SVR， NuSVR，和LinearSVR 3个类。相关的类都包裹在sklearn.svm模块之中。对于SVC， NuSVC，和LinearSVC 3个分类的类，SVC和 NuSVC差不多，区别仅仅在于对损失的度量方式不同，而LinearSVC从名字就可以看出，他是线性分类，也就是不支持各种低维到高维的核函数，仅仅支持线性核函数，对线性不可分的数据不能使用。同样的，对于SVR， NuSVR，和LinearSVR 3个回归的类， SVR和NuSVR差不多，区别也仅仅在于对损失的度量方式不同。LinearSVR是线性回归，只能使用线性核函数。我们使用这些类的时候，如果有经验知道数据是线性可以拟合的，那么使用LinearSVC 去分类或者LinearSVR去回归，它们不需要我们去慢慢的调参去选择各种核函数以及对应参数，速度也快。如果我们对数据分布没有什么经验，一般使用SVC去分类或者SVR去回归，这就需要我们选择核函数以及对核函数调参了。什么特殊场景需要使用NuSVC分类和 NuSVR 回归呢？如果我们对训练集训练的错误率或者说支持向量的百分比有要求的时候，可以选择NuSVC分类和 NuSVR 。它们有一个参数来控制这个百分比。这些类的详细使用方法我们在下面再详细讲述。 2. 回顾SVM分类算法和回归算法我们先简要回顾下SVM分类算法和回归算法，因为这里面有些参数对应于算法库的参数，如果不先复习下，下面对参数的讲述可能会有些难以理解。对于SVM分类算法，其原始形式是： min12||w||22+C∑i=1mξi min12||w||22+C∑i=1mξi

启发式搜索算法解决八数码问题(C语言)

1、程序源代码 #include #include struct node{ int a[3][3];//用二维数组存放8数码 int hx;//函数h（x）的值，表示与目标状态的差距 struct node *parent;//指向父结点的指针 struct node *next;//指向链表中下一个结点的指针 }; //------------------hx函数-------------------// int hx(int s[3][3]) {//函数说明：计算s与目标状态的差距值 int i,j; int hx=0; int sg[3][3]={1,2,3,8,0,4,7,6,5}; for(i=0;i<3;i++) for(j=0;j<3;j++) if(s[i][j]!=sg[i][j]) hx++; return hx; } //-------------hx函数end----------------------// //-------------extend扩展函数----------------// struct node *extend(node *ex) { //函数说明：扩展ex指向的结点，并将扩展所得结点组成一条//单链表，head指向该链表首结点，并且作为返回值 int i,j,m,n; //循环变量 int t; //临时替换变量 int flag=0; int x[3][3];//临时存放二维数组 struct node *p,*q,*head; head=(node *)malloc(sizeof(node));//head p=head; q=head; head->next=NULL;//初始化 for(i=0;i<3;i++)//找到二维数组中0的位置 { for(j=0;j<3;j++)

集装箱码头泊位调度问题的启发式算法研究

第25卷第4期　青岛大学学报(工程技术版)　 Vol.25No.4　2010年12月JOURNAL OF QING DAO UNIVERSIT Y (E &T) Dec.2010 文章编号:1006-9798(2010)04-0057-04 集装箱码头泊位调度问题的启发式算法研究张海滨,张纪会,宣金钊 (青岛大学复杂性科学研究所,山东青岛266071) 摘要:为优化集装箱码头泊位的分配,提高泊位的利用率,把码头泊位的调度问题转化为带有约束条件的特殊二维装箱问题。通过建立连续泊位调度的非线性规划模型,提出了一种求解集装箱码头连续泊位分配问题启发式算法。仿真算例结果表明该算法能在实际的集装箱码头泊位调度中有效的提高泊位的利用率。关键词:泊位分配;装箱问题;启发式算法中图分类号:U692.4 文献标识码:A 收稿日期:2010-09-11 基金项目:国家自然科学基金项目(70671057);山东省自然科学基金项目(ZR2010GM006)作者简介:张海滨(1982-),男,硕士研究生,主要从事集装箱码头泊位调度的研究。泊位作为港口运输中一种重要的资源,是影响港口发展的关键因素之一。随着港口之间的竞争越来越激烈,如何最大限度提高泊位的利用率、加快船舶的装卸速度,提高港口作业效率和服务水平,是增强港口竞争力的关键因素之一。因此,泊位调度问题成为港口运输中研究的一项重点内容之一。泊位分配问题根据泊位的特点分为离散泊位分配和连续泊位分配,根据作业特点分为静态泊位分配和动态泊位分配。泊位分配问题作为N P 难问题,可以视为指派问题或者划分问题[1];Lai 等[2]提出了以先到先服务为准则的动态泊位调度的启发式算法;Imai [3-5]提出了一种离散泊位下静态和动态泊位分配的启发式算法;Cordeau 等[6]利用禁忌搜索方法对动态泊位分配问题进行了求解;K im 等[7]建立了惩罚策略下的最小费用泊位动态分配模型,并利用模拟退火算法进行了求解;Monaco 等[8]通过考虑船舶总的在港时间,建立了一种连续泊位动态分配模型并进行求解;Hansen 等[9]基于在港时间和在港费用综合考虑建立了相应的模型,并进行了仿真求解。本文仅考虑泊位一种因素,建立了连续的动态泊位分配优化模型,提出了一种启发式算法可以求得模型的近似最优解。 1　以利用率最高为目标的泊位调度模型泊位调度问题实际是如何安排船舶靠泊的时间和靠泊位置,使某一时间内港口泊位的利用率最高。实际上泊位的划分主要是逻辑划分而非物理划分。目前国际上的集装箱运输都是采用班轮运输方式,因此,为建立模型作如下假设:模型中的泊位是连续的,进入待泊区域的集装箱船舶都可以进入泊位作业区域进行作业;根据集装箱采取班轮运输的特点,假设船舶的作业时间由所在目的港装卸箱子的数量决定,与船舶的靠泊位置无关;假设船舶都能按照预计时间到达目的港,可以根据船舶的预计到达时间对船舶进行分配靠泊位置。建立x -y 直角坐标系,x 轴表示作业时间,y 轴表示离散泊位长度。则连续泊位调度的模型可以描述为: 1)　某一时间段内通过合理安排船舶靠泊作业顺序和作业位置使泊位的利用率最大,其模型为 max F = ∑ j ∈V l j t nj /S (1) 式中,l j 表示船舶j 安全作业需要的泊位长度(其中包括船舶的长度和船舶安全作业之间的距离);t nj 表示船

循环伏安法知识小结

利用循环伏安确定反应就是否为可逆反应 1、氧化峰电流与还原峰电流绝对值相等,即二者绝对值比值始终为一,与扫描速率,换向电势,扩散系数无关。 2。氧化峰与还原峰电位差约为59mV 利用循环伏安确定反应就是否为可逆反应１。氧化峰电流与还原峰电流之比得绝对值等于１?2.氧化峰与还原峰电位差约为(５9/n)mV (25摄氏度时) 一般这两个条件即可判断扩散反应或者就是吸附反应: 改变扫描速率,瞧峰电流就是与扫描速率还就是它得二次方根成正比,若就是与扫描速率成线性,就就是表面控制过程,与二次方根成线性,就就是扩散控制利用循环伏安确定反应就是否可逆 1:氧化峰与还原峰得电流比就是否相等,若相等则可逆、?有时对同一体系,扫描速率不同也会在一定程度上影响其可逆性得一般而言,扫速越大其电化学反应电流也就越大。?2:氧化峰与还原峰电位差等于59/nｍV,若大于,则就是准可逆体系、这种确定oｎset potｅnｔiａｌ得方法得依据就是什么呢?我瞧有得文献上直接就是作一条切线,但这样误差也很大,很主观随意。以前我们老师上电极过程动力学得时候说准确得onｓｅt poｔｅntiaｌ其实就是很难被确定得。只能估计大致得范围、求法可以说有好几种,据我所知就有两种,一种就是楼上说得切线法,一种就是我说

得1０%或20％法哪种方法不重要,重要得只在自己得样品之间比。另外,我不知道您得样品就是什么,就我所熟知得电催化剂而言,其实评价它得好坏,起始电位固然重要,但更瞧重它得峰形以及质量单位电流密度、、切线法就是有这个问题,所以用峰高得10%来定,人为因素要小一些啦。其实说来说去又变成了起始电位测不准啦! 循环伏安法中对电流正负得认为规定很多书上都把还原反应电流规定为正,一般不说正电流或负电流,而说阳极电流或阴极电流。阳极反应得电流就是阳极电流,对应得峰为氧化峰,阴极反应得电流就是阴极电流,对应得峰为还原峰。电流得正负就是人为规定得,习惯上还原峰电流规定为正,氧化峰电流为负,但就是也有相反得情况,不能按照电流得正负来区分氧化峰或还原峰,从电位上可以判断,通常氧化峰位于还原峰较正得位置上,也就说,峰电位较正得峰就是氧化峰,峰电位较负得峰就是还原峰,这就是极化造成得结果。瞧扫描方向,由正向负方向扫出得峰就就是还原峰,由负往正方向扫就就是氧化峰,也就就是对应得负扫与正扫,我们用得就是上海辰华得工作站,也就是颠倒得,一般我们把数据导出再用OＲＩGIN７5处理数据,把图形倒过来。习惯上,将流入电极表面得电流,定义为负,流出电极表面得电流定义为正,前者为阴极,还原,后者为氧化。仪器得ｃv图,可以根据扫描电位得方向,向负电位方向扫,肯定就是先出现得还原电流峰,所以哪个先出来,就就是还原峰,不用拘泥于坐

启发式搜索算法在N数码问题中的应用

编号南京航空航天大学毕业论文题目启发式搜索算法在N数码问题中的应用学生姓名学号学院专业班级指导教师二〇一三年六月

南京航空航天大学本科毕业设计（论文）诚信承诺书本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文）（题目：启发式搜索算法在N数码问题中的应用）是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。尽本人所知，除了毕业设计（论文）中特别加以标注引用的内容外，本毕业设计（论文）不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。作者签名：年月日（学号）：

启发式搜索算法在N数码问题中的应用摘要 N数码问题是人工智能领域中的经典问题，N数码可以有效的判断一个搜索算法的优劣。在低阶数码问题中，使用简单的宽搜或深搜就可以解决问题，但在高阶数码中，由于其巨大的搜索规模，我们必须采用更加智能的算法才能解决问题。与传统搜索相比，启发式搜索当前搜索过程中的信息，选择最为可行的状态进行拓展，从而大大提高了搜索的质量和效率。本文通过建立N数码问题的存储机制和移动规则，使得N数码问题转化为了一个标准的搜索问题。并着重分析了A*算法和遗传算法在N数码中的应用，在A*算法中使用了两种不同的估价函数，目的是比较不同估价函数在N数码问题中的表现。在最后，本文进行了大量实验，综合分析了A*算法和遗传算法在不同规模数据下的优劣。关键词：启发式搜索，数码问题，A*算法，遗传算法

The Application of Heuristic Search Algorithm on N-Puzzle Problem Abstract N-puzzle problem is a classic problem in artificial intelligence. N-puzzle problem can effectively judge the merits of a search algorithm. In the low order puzzle problem, using a Depth-First-Search or Breadth-First-Search can solve the problem, but in the higher order digital, because of the huge search space area,we must adopt a more intelligent https://www.360docs.net/doc/cd11935427.html,pared with the traditional search method, heuristic search uses the information in the search process, and it will choose the most feasible state, thus greatly improves the search quality and efficiency. This paper designs the storage mechanism and movement rules of N-puzzle problem, making the N-puzzle problem transforms to a standard search problem. This paper focuses on the application of A* algorithm and genetic algorithm in N-puzzle problem, and two different evaluation function used in A* algorithm. The objective is to compare the performance of different valuation function in N digital problem. In the end, this paper carries out a large number of experiments, a comprehensive analysis of the A* algorithm and genetic algorithm in different scale of data. Key Words：Heuristic Search;N-puzzle Problem;A* algorithm; Genetic algorithm

化工热力学各章小结

第2章流体的P-V-T关系基本要求 1.掌握状态方程式和用三参数对应态原理计算PVT性质的方法。 2.了解偏心因子的概念，掌握有关图表及计算方法。 1.状态方程：在题意要求时使用该法。 ①范德华方程：常用于公式证明和推导中。 ②R—K 方程： ③维里方程： 2.普遍化法：使用条件：在不清楚用何种状态方程的情况下使用。三参数法： ①普遍化压缩因子法 ②普遍化第二维里系数法第3章纯物质的热力学性质本章要求 1.掌握热力学性质间的基本关系式，并能用P-V-T关系计算有关热力学性质。 2.了解热力学性质图、表的制作原理，学会工程上常用热力学图表的使用。重点弄

清剩余性质的概念，并能计算。 3.1 热力学性质间的关系 dU TdS pdV =- H=U+PV dH TdS Vdp =+ A=U-TS d A S d T p =-- G=H-TS d G S d T V =-+ Maxwell 关系式 S V T P V S ?????? =- ? ? ?????? S P T V P S ?????? = ? ??????? V T P S T V ??????= ? ??????? P T V S T P ?????? =- ? ? ?????? 推荐记忆法：T → V ↑↓顺② P → S 逆① 其中，顺②=逆①时， S P ??? ???? 带“－”号要求：根据热力学第一定律，结合状态函数和数学知识，推导得出有关热力学性质之间的关系式。推导H ?和S ?的计算公式的一般步骤： 1.任意设关系。------依题意，根据经验得出一推导简便的关系式

仿生算法小结

PSO粒子群优化算法 1. 引言粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，由Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于迭代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域 2. 背景: 人工生命 "人工生命"是来研究具有某些生命基本特征的人工系统. 人工生命包括两方面的内容 1. 研究如何利用计算技术研究生物现象 2. 研究如何利用生物技术研究计算问题我们现在关注的是第二部分的内容. 现在已经有很多源于生物现象的计算技巧. 例如, 人工神经网络是简化的大脑模型. 遗传算法是模拟基因进化过程的. 现在我们讨论另一种生物系统- 社会系统. 更确切的是, 在由简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为. 也可称做"群智能"(swarm intelligence). 这些模拟系统利用局部信息从而可能产生不可预测的群体行为例如floys 和boids, 他们都用来模拟鱼群和鸟群的运动规律, 主要用于计算机视觉和计算机辅助设计. 在计算智能(computational intelligence)领域有两种基于群智能的算法. 蚁群算法(ant colony optimization)和粒子群算法(particle swarm optimization). 前者是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟. 已经成功运用在很多离散优化问题上. 粒子群优化算法(PSO) 也是起源对简单社会系统的模拟. 最初设想是模拟鸟群觅食的过程. 但后来发现PSO是一种很好的优化工具. 3. 算法介绍如前所述，PSO模拟鸟群的捕食行为。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物。在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。

循环伏安法实验报告(有测定电极有效面积)

循环伏安法实验【实验目的】学习和掌握循环伏安法的原理和实验技术。了解可逆波的循环伏安图的特性以及测算玻碳电极的有效面积的方法。【实验原理】循环伏安法是在固定面积的工作电极和参比电极之间加上对称的三角波扫描电压（如图1），记录工作电极上得到的电流与施加电位的关系曲线（如图2），即循环伏安图。从伏安图的波形、氧化还原峰电流的数值及其比值、峰电位等可以判断电极反应机理。与汞电极相比，物质在固体电极上伏安行为的重现性差，其原因与固体电极的表面状态直接有关，因而了解固体电极表面处理的方法和衡量电极表面被净化的程度，以及测算电极有效表面积的方法，是十分重要的。一般对这类问题要根据固体电极材料不同而采取适当的方法。对于碳电极，一般以Fe(CN) 63-/4- 的氧化还原行为作电化学探针。首先，固体电极表面的第一步处理是进行机械研磨、抛光至镜面程度。通常用于抛光电极的材料有金钢砂、CeO 2、ZrO 2 、MgO和α-Al 2 O 3 粉及其抛光液。抛光时总是按抛光剂粒度降低的顺序依次进行研磨，如对新的电极表面先经金钢砂纸粗研和细磨后，再用一定粒度的α-Al 2O 3 粉在抛光布上进行抛光。抛光后先洗去表面污物，再移入超声水浴中清洗，每次2～3分钟，重复三次，直至清洗干净。最后用乙醇、稀酸和水彻底洗涤，得到一个平滑光洁的、新鲜的电极表面。将处理好的碳图2：循环伏安曲线（i—E曲线）

电极放入含一定浓度的K 3Fe(CN)6和支持电解质的水溶液中，观察其伏安曲线。如得到如图2所示的曲线，其阴、阳极峰对称，两峰的电流值相等（i pc / i pa =1），峰峰电位差ΔE p 约为70 mV （理论值约59/n mV ），即说明电极表面已处理好，否则需重新抛光，直到达到要求。有关电极有效表面积的计算，可根据Randles-Sevcik 公式：在25°C 时，i p =(2.69×105 )n 3/2 AD o 1/2ν1/2 C o 其中A 为电极的有效面积（cm 2 ），D o 为反应物的扩散系数(cm 2 /s)，n 为电极反应的电子转移数，ν为扫速（V/s ），C o 为反应物的浓度（mol/cm 3 ），i p 为峰电流（A ）。【仪器和试剂】 1. CHI 660D 电化学系统，玻碳电极（d = 4mm ）为工作电极，银/氯化银电极为参比电极，铂片电极为辅助电极； 2. 固体铁氰化钾、H 2SO 4 溶液、高纯水； 3. 100 mL 容量瓶、50 mL 烧杯、玻棒。【实验内容】 1. 配制5 mM K 3Fe(CN)6 溶液（含0.5 M H 2SO 4），倒适量溶液至电解杯中； 2. 将玻碳电极在麂皮上用抛光粉抛光后，再用蒸馏水清洗干净； 3. 依次接上工作电极(绿)、参比电极(白)和辅助电极(红)； 4. 开启电化学系统及计算机电源开关，启动电化学程序，在菜单中依次选择Setup 、Technique 、CV 、Parameter ，输入以下参数： 5. 点击Run 开始扫描，将实验图存盘后，记录氧化还原峰电位E pc 、E pa 及峰电流I pc 、I pa ； 6. 改变扫速为0.05、0.1 和0.2 V/s ，分别作循环伏安图； 7. 将4个循环伏安图叠加比较； Init E (V) 0.8 V Segment 2 High E (V) 0.8 V Smpl Interval (V) 0.001 Low E (V) ?0.2 V Quiet Time (s) 2 Scan Rate (V/s) 0.02 V Sensitivity (A/V) 5e?5

实验一启发式搜索算法

实验一启发式搜索算法学号：2220103430 班级：计科二班姓名：刘俊峰

一、实验内容：使用启发式搜索算法求解8数码问题。 1、编制程序实现求解8数码问题A *算法，采用估价函数 ()()()()w n f n d n p n ??=+??? ，其中：()d n 是搜索树中结点n 的深度；()w n 为结点n 的数据库中错放的棋子个数；()p n 为结点n 的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。 2、分析上述⑴中两种估价函数求解8数码问题的效率差别，给出一个是()p n 的上界的()h n 的定义，并测试使用该估价函数是否使算法失去可采纳性。二、实验目的：熟练掌握启发式搜索A * 算法及其可采纳性。三、实验原理：（一）问题描述在一个3*3的方棋盘上放置着1,2,3,4,5,6,7,8八个数码,每个数码占一格,且有一个空格。这些数码可以在棋盘上移动，其移动规则是：与空格相邻的数码方格可以移入空格。现在的问题是：对于指定的初始棋局和目标棋局，给出数码的移动序列。该问题称八数码难题或者重排九宫问题。（二）问题分析八数码问题是个典型的状态图搜索问题。搜索方式有两种基本的方式，即树式搜索和线式搜索。搜索策略大体有盲目搜索和启发式搜索两大类。盲目搜索就是无“向导”的搜索，启发式搜索就是有“向导”的搜索。启发式搜索:由于时间和空间资源的限制，穷举法只能解决一些状态空间很小的简单问题，而对于那些大状态空间的问题，穷举法就不能胜任，往往会导致“组合爆炸”。所以引入启发式搜索策略。启发式搜索就是利用启发性信息进行制导的搜索。它有利于快速找到问题的解。由八数码问题的部分状态图可以看出，从初始节点开始，在通向目标节点的路径上，各节点的数码格局同目标节点相比较，其数码不同的位置个数在逐渐减少，最后为零。所以，这个

史上最全的质量检验方法分类总结

史上最全的质量检验方法分类总结质量检验是质量管理中非常重要且常见的一种控制手段，是针对失效模式进行探测从而防止不合格品流入下一环节。本文归纳总结了11种质量检验方法的分类方式，并针对每种类型的检验进行介绍。覆盖面较全，希望能够给大家带来帮助。一、按生产过程的顺序分类 1. 进货检验定义：企业对所采购的原材料、外购件、外协件、配套件、辅助材料、配套产品以及半成品等在入库之前所进行的检验。目的：是为了防止不合格品进入仓库，防止由于使用不合格品而影响产品质量，影响正常的生产秩序。要求：由专职进货检验员，按照检验规范(含控制计划)执行检验。

分类：包括首(件)批样品进货检验和成批进货检验两种。 2. 过程检验定义：也称工序过程检验，是在产品形成过程中对各生产制造工序中产生的产品特性进行的检验。目的：保证各工序的不合格品不得流入下道工序，防止对不合格品的继续加工，确保正常的生产秩序。起到验证工艺和保证工艺要求贯彻执行的作用。要求：由专职的过程检验人员，按生产工艺流程(含控制计划)和检验规范进行检验。分类：首验；巡验；末验。 3. 最终检验定义：也称为成品检验，成品检验是在生产结束后，产品入库前对产品进行的全面检验。目的：防止不合格产品流向顾客。

要求：成品检验由企业质量检验部门负责，检验应按成品检验指导书的规定进行，大批量成品检验一般采用统计抽样检验的方式进行。检验合格的产品，应由检验员签发合格证后，车间才能办理入库手续。凡检验不合格的成品，应全部退回车间作返工、返修、降级或报废处理。经返工、返修后的产品必须再次进行全项目检验，检验员要作好返工、返修产品的检验记录，保证产品质量具有可追溯性。常见的成品检验：全尺寸检验、成品外观检验、GP12(顾客特殊要求)、型式试验等。二、按检验地点分类 1. 集中检验把被检验的产品集中在一个固定的场所进行检验，如检验站等。一般最终检验采用集中检验的方式。 2. 现场检验

循环伏安法原理及结果分析

循环伏安法原理及结果分析 Revised as of 23 November 2020

循环伏安法原理及应用小结 1 电化学原理电解池电解池是将电能转化为化学能的一个装置，由外加电源，电解质溶液，阴阳电极构成。阴极：与电源负极相连的电极（得电子，发生还原反应）阳极：与电源正极相连的电极（失电子，发生氧化反应）电解池中，电流由阳极流向阴极。循环伏安法 1）若电极反应为O＋e-→R，反应前溶液中只含有反应粒子O，且O、R在溶液均可溶，控制扫描起始电势从比体系标准平衡电势(φ平)正得多的起始电势(φi)处开始势作正向电扫描，电流响应曲线则如图0所示。图0 CV扫描电流响应曲线 2）当电极电势逐渐负移到(φ平)附近时，O开始在电极上还原，并有法拉第电流通过。由于电势越来越负，电极表面反应物O的浓度逐渐下降，因此向电极表面的流量和电流就增加。当O的表面浓度下降到近于零，电流也增加到最大值Ipc，然后电流逐渐下降。当电势达到(φr)后，又改为反向扫描。 3）随着电极电势逐渐变正，电极附近可氧化的R粒子的浓度较大，在电势接近并通过(φ平)时，表面上的电化学平衡应当向着越来越有利于生成R的方向发展。于是R开始被氧化，并且电流增大到峰值氧化电流Ipa，随后又由于R的显着消耗而引起电流衰降。整个曲线称为“循环伏安曲线”

经典三电极体系经典三电极体系由工作电极（WE）、对电极（CE）、参比电极（RE）组成。在电化学测试过程中，始终以工作电极为研究电极。其电路原理如图1，附CV图（图2）：扫描范围，扫描速度50mV/S，起始电位0V。图1 原理图图2 CBZ的循环伏安扫描图图2所示CV扫描结果为研究电极上产生的电流随电位变化情况图。 1）横坐标Potential applied（电位）为图1中电压表所测，即 Potential applied=P(WE)-P(RE) 所有的电位数值都是相对于氢离子的电位值，规定在标准情况下，氢离子的电位为0。当恒电位仪向工作电极提供负的电位时，其电源连接情况如图1所示，即工作电极与电源的负极相连，作为阴极工作发生还原反应；反之则作为阳极发生氧化反应。图3 恒电位仪电路图图3所示为恒电位仪电路图，我没看明白，请翟老师帮我看看。 2）纵坐标所示电流为工作电极上通过的电流，电流为正（流出电极表面）则有电子流入电极CBZ失电子发生氧化反应；电流为负则电子流出电极，CBZ得电子发生还原反应。 2 电化学工作站操作工作电极在测试之前应先用较大扫速扫描以活化电极，否则可能出现扫描曲线持续波动的现象； 3 数据挖掘