最坏适应算法算法报告_最坏适应算法_最佳适应算法和最坏适应算法 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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首次适应算法、最佳适应算法和最差适应算法

关于首次适应算法、最佳适应算法和最差适应算法，先看一下百度百科的解释，已经说出了三者的最大区别。...首次适应算法（first-fit）：从空闲分区表的第一个表目起查找该表，把最先能够满足要求的空闲区分配给作业，这种方法的目的在于减少查找时间。...最佳适应算法（best-fit）：从全部空闲区中找出能满足作业要求的，且大小最小的空闲分区，这种方法能使碎片尽量小。...最差适应算法（worst-fit）：它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最大的空闲分区，从而使链表中的节点大小趋于均匀。...找到第三个空闲区200>112k，剩余88k空闲区为426k分配空间：找到第一个跟426大小最接近的空闲区找到第五个空闲区600k>426，剩余74k空闲区最坏适应算法

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算法 - 最好、最坏、平均复杂度

极客时间 - 数据结构与算法之美 - 04 | 复杂度分析（下）：浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度最好、最坏时间复杂度略，比较容易分析。平均时间复杂度需考虑概率来计算。

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自适应算法应用实例_LMS自适应算法应用实物

文章目录一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法（1）柯西变异（2）自适应权重（3）动态切换概率策略（4）算法描述二、函数测试与结果分析三、参考文献一、理论基础...2、改进的蝴蝶优化算法为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...CWBOA的具体执行步骤如下：图1 改进算法的流程图二、函数测试与结果分析本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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自适应滤波算法综述

我要讲的几种方法绪论自适应滤波的基本原理自适应滤波算法自适应滤波算法种类最小均方误差算法（LMS）递推最小二乘算法（RLS）变换域自适应滤波算法仿射投影算法其他自适应滤波算法性能评价...自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。其中，自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一，包括线性自适应算法和非线性自适应算法。...非线性自适应算法具有更强的信号处理能力，但计算比较复杂，实际应用最多的仍然是线性自适应算法。...自适应滤波的基本原理自适应滤波算法自适应滤波算法种类最小均方误差算法（LMS）由Widrow和Hoff提出的最小均方误差(LMS)算法，因其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。...自适应滤波算法性能评价下面对各种类型的自适应滤波算法进行简单的总结分析。

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自适应学习率算法

如果我们相信方向敏感度在某种程度是轴对称的，那么每个参数社会不同的学习率，在整个学习过程中自动适应这些学习率是有道理的。...Delta-bar-delta算法是一个早期的在训练时适应模型参数各自学习率的启发方式。该方法基于一个很简单的想法，如果损失对于某个给定模型参数的偏导数保持相同的符号，那么学习率应该增加。...最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。1、AdaGradAdaGrad算法，独立地使用所有模型参数的学习率，缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。...4、选择正确的优化算法目前，最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。...此时，选择哪一个算法似乎主要取决于使用者对算法的熟悉程度(以便调剂超参数)。

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FOC算法开题报告

事实上如果严格要求按照我的专业来写的话，我写个数值算法可能是最对的方向。...但是我的技能树现在太歪了，数值算法也扔下好久了（我一直以为是我学校拉，不开这个课，后面查了一下，原来是研究生的课程，谢谢，有被冒犯到）。...SO，电机控制算法这个Titel就出现了。酷酷的FOC就登场了： 1.那具体的FOC是什么？...驱动BLDC或PMSM电机的算法，能够精确控制电机，并且能够让电机在极低转速下保持力矩和稳定性 2.FOC能用来干啥，有啥好处？...无人机（FOC调速的无人机电机比普通电调调速的无人机电机更加平滑稳定，并且能够快速对突发情况作出调整）云台（FOC调速下的无刷电机实时响应更迅速，过度更加平滑）总之就是一个驱动器的算法

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自适应阈值分割的Bersen算法

** 示例 ** 很明显，如果直接拿这种图去跑机器学习算法的话肯定准确率不高，必然需要进行灰度或者二值化。当然，二值化是比较好的选择。...但是由于灰度分布是不均匀的，如果采用类似OTSU的全局阈值显然会造成分割不准，而局部阈值分割的Bersen算法则非常适合处理这种情况。...OTSU算法得到的图像： import cv2 from pylab import * im=cv2.imread('source.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite...原始的Bersen算法很简单，对于每一个像素点，以他为中心，取一个长宽均为((2w+1)^2)的核；对于这个核，取当中的极大值和极小值的平均值作为阈值，对该像素点进行二值化。...实现效果算法比较简单，而且OpenCV里直接给了个函数调用，方便省事。

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Wellner 自适应阈值二值化算法

本文描述了已经开发的不同的算法来阈值一副图像，然后提出了一种比较合适的算法。这个算法（这里我们称之为快速自适应阈值法）可能不是最合适的。但是他对我们所描述的问题处理的相当好。...三自适应阈值一个理想的自适应阈值算法应该能够对光照不均匀的图像产生类似上述全局阈值算法对光照均匀图像产生的效果一样好。...以下部分提出了不同的自适应阈值算法已经他们产生的结果。四、基于Wall算法的自适应阈值 R. J. Wall开发的根据背景亮度动态计算阈值的算法描述可见《Castleman, K....图 7 五、快速自适应阈值文献中记载的大部分算法都比Wall算法更为复杂，因此需要更多的运行时间。...开发一个简单的更快的自适应阈值算法是可行的，因此这接我们介绍下相关的理论。算法基本的细想就是遍历图像，计算一个移动的平均值。

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论文研读-多目标自适应memetic算法

因此合理组合这些算法是一种比较好的提升搜索能力的方式，基于这个想法，这篇文章提出了组合了GA，DE和EDA的一种自适应的memetic 算法。...将自适应memetic的算法融入得到支配和分解的算法中在38个benchmark中进行两个议题如何根据适应度景观或者问题特征自适应交换信息--如果一个优化器探测到一个有希望的区域，则更多的利用这个优化器优化区域周围的信息...本文贡献设计了一种自适应模因计算方法用于多目标优化。虽然本文提出的自适应原理与AMALGAM[16]和Borg MOEA[17]有相似的概念，但两种算法都缺少一种渐进控制范式。...考虑了自适应模因计算中的多种全局和一种局部搜索算法。AMALGAM和Borg MOEA都不涉及任何局部搜索算法。此外，还在算法中实现了不同的优化器。实现了基于支配和分解两种框架中的算法。...提出的算法将自适应memetic算法分别应用到支配和分解两种框架中--分别提出mNSEA和mMOEA/D 初始化阶段，每个优化算子都有相同的概率生成初始解较优秀的解会被选出并存进存档中在子代解生成之前

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动态分区分配--最先适应分配算法

可变分区调度算法有: 最先适应分配算法,最优适应分配算法,最坏适应算法。...(cnt+" "); p.Print(); cnt++; } in.close(); } } 之后开始设计最先适应分配算法...return partition; } public void CarryOut_FirstFit(int[] process){ //执行最先适应算法...firstfit = new FirstFit(p); int[] process = new int[2]; System.out.println(" 开始执行最先适应算法

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OpenCV之图像二化自适应阈值算法

python代码： import cv2 as cv import numpy as np # # THRESH_BINARY = 0 # THRESH_BI...

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CABR：Beamer的内容自适应速率控制算法

CABR是一种闭环内容自适应速率控制机制，可在降低视频编码输出码率的同时，保留更高码率编码的视觉感知质量。...对比内容自适应编码解决方案内容自适应编码不是使用固定的编码参数，而是根据视频剪辑的内容动态配置视频编码器以实现比特率和质量之间的最佳平衡。...手动内容自适应技术在场景等方面都存在诸多限制。 ...；然后编码器向CABR引擎提供重构的重新编码帧，该帧成为候选帧之一；接下来质量度量模块计算相对于初始编码帧的候选重新编码帧的质量，并将此质量分数以及编码器报告的码率消耗一起提供给CABR控制模块，CABR...此示例表明，CABR不仅适应内容的复杂性，还适应目标编码的质量，并在提供可观节省的同时保留满足运动画面的感知质量。 image.png

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数据结构与算法 1-3 最坏时间复杂度与计算规则

本小节主要介绍算法时间复杂度的三种不同程度：最坏时间复杂度、最优时间复杂度以及平均时间复杂度，并且介绍几种时间复杂度的基本计算规则。...一最坏时间复杂度算法的本质就是解决问题的思路，而对于不同类型规模的数据来说，解决问题的思路可能相同，但是算法最终执行的基本操作数可能是不同的。...对应于排序算法而言：处理有序序列的情况下，算法效率最高称为最优时间复杂度；处理序列中每个元素都无序的情况下，算法的效率最低称为最坏时间复杂度；还有一种称之为平均时间复杂度，是最优时间复杂度与最坏时间复杂度的平均...总的来说，分析算法时，存在几种可能的考虑：算法完成工作最小需要多少基本操作，即最优时间复杂度；算法完成工作最多需要多少基本操作，即最坏时间复杂度；算法完成工作平均需要多少基本操作，即平均时间复杂度...而且，对于平均情况的计算，也会因为应用算法的实例分布可能并不均匀而难以计算。我们主要关注算法的最坏情况，亦即最坏时间复杂度。 ?

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通俗易懂讲解自适应提升算法AdaBoost

接下来的内容，我们将对上面的第二个问题进行探讨，研究一种算法，将所有的gt进行linear组合。...这种算法使最终求得g(t+1)的时候，所有gt的线性组合系数α也求得了，不用再重新计算α了。...这种算法被称为Adaptive Boosting。...其实，这种性质也正是AdaBoost算法的精髓所在。...如果我们再使用AdaBoost算法，通过decision stump来做切割。在迭代切割100次后，得到的分界线如下所示。

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a算法解决八数码实验报告_人工智能核心算法

目录实验一 A*算法求解8数码问题一、实验目的二、实验原理三、实验结果四、实验总结附录代码推荐文章实验一 A*算法求解8数码问题一、实验目的熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程...二、实验原理 A*算法是一种启发式图搜索算法，其特点在于对估价函数的定义上。对于一般的启发式图搜索，总是选择估价函数f值最小的节点作为扩展节点。...图4.2.1 初始状态图4.2.2 A*算法求解八数码示意图 3、根据宽度优先搜索算法和A*算法求解八数码问题的结果，分析启发式搜索的特点。...1,3,0,2,8,4,7,6,5};迭代超过20000次，手动停止 status startt = {2,8,3,1,6,4,7,0,5}; status startt = {2,8,3,6,0,4,1,7,5}; //实验报告...int count_extendnode=0;//扩展结点 int count_sumnode=0; //生成节点 status startt = {2,8,3,6,0,4,1,7,5}; //实验报告

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协方差矩阵适应进化算法实现高效特征选择

在本系列文章中，我们将探讨几种即使在特征数量N很大、目标函数可为任意可计算函数(只要不过于缓慢)的情况下，也能给出合理结果的协方差矩阵适应进化算法方法。...其中,协方差矩阵适应进化算法(Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy, CMA-ES)是一种高效的Wrapper式特征选择算法。...与遗传算法直接对解个体进行变异和交叉操作不同，CMA-ES在连续域上对多元正态分布模型的参数(均值和协方差矩阵)进行更新迭代，间接实现对潜在解集群的适应性搜索。...同时，CMA-ES通过自适应策略有效利用样本信息，在保证全局性的同时提高了收敛速度。 CMA-ES已被广泛应用于机器学习、计算机视觉、计算生物学等诸多领域，并成为优选的优化算法之一。...实际上，CMA-ES（协方差矩阵自适应演化策略）将分布均值向目标值较好的点移动。更新 CMA-ES 分布均值如果算法达到真实解决方案，分布的平均值将趋于该解决方案。

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自适应滤波器（adaptive filter）(2)--LMS算法

自适应 FIR 滤波器基础知识自适应滤波器的一些经典应用包括系统识别、通道均衡、信号增强和信号预测。建议的应用程序是降噪，这是一种信号增强。下文描述了此类应用程序的一般案例。...当算法收敛时，输出信号 e（k）将是信号的增强版本。平均方形误差（F[e [k]= [|E[e（k）|2]）是重量参数的二次函数。此属性很重要，用于自适应过滤器，因为它只有一个通用的最小值。...这意味着它适用于许多类型的自适应算法，并将导致一个体面的收敛行为。相比之下，IIR 过滤器需要更复杂的算法和对此问题的分析。...有许多自适应算法可用于信号增强，如牛顿算法、最陡峭的下降算法、最小平均方（LMS）算法和递归最小方块（RLS）算法。...我们选择使用 LMS 算法，因为它是计算成本最低的算法，并提供了一个稳定的结果。 2 LMS算法下面的方程描绘了 LMS 算法。

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Google Guetzli图片压缩算法预研报告

背景 Google推出了一个新的编码算法Guetzli，用于编码jpeg格式，官方称比之前libjpeg可以缩小30%的量。...此算法只是改了jpeg的编码算法，并没有改解码算法，编出的jpg通用目前的jpg解码器。考虑webp相对弱的兼容性和慢解码速度，Guetzli值得考虑的方案。...也就是说业务用guetzli算法，单个节目或者专辑的图片转五档图，不算任务排队时间，转码就需要1分钟。...OMG的yajunwang同学最近用guetzli算法跑了一个不同大小图片，范围是1k到4M，转换成图表如下：横坐标是图片大小，纵坐标是耗时（此原理描述摘自文章：《谷歌开源图片压缩算法Guetzli实测体验报告...客户端下载、解码耗时用户查看图片经过客户端下载和解码两个阶段：下载延时依赖网络环境、文件大小解码延时依赖解码算法、机器性能同一档图，不同算法，总延时优劣比较方法：设带宽用户网络带宽为N，Guetzli

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什么情况下不能使用最坏情况评估算法的复杂度？

上一节，我们从最坏、平均、最好三种情况分析了算法的复杂度，得出结论，通常来说，使用最坏情况来评估算法的复杂度完全够用了。但是，有些算法是不能使用最坏情况来评估算法的复杂度的。那么，有哪些算法呢？...本节，我们将从动态数组以及快速排序这两个个例入手来分析不能使用最坏情况评估复杂度的情形。...按照上一节的说法，按照最坏情况来评估，最坏情况是插入元素时正好数组满了需要扩容的时候，此时，需要创建一个额外的数组，同时有一个遍历原数组的过程。...后记好了，本节，我们通过两个案例来说明了并不是所有的算法都使用最坏情况来评估它的复杂度。...到现在为止，我们都是使用的大O来表示算法的复杂度，但是，在其它书籍中，你可能还见过Θ、Ω等表示法，它们又是什么意思呢？下一节，我们接着聊。

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基于内容的自适应视频传输算法及其应用

文 / 胡胜红整理 / LiveVideoStack 大家好，我是胡胜红，本次议题主要源自我攻读博士期间的研究课题，在4-5年的研究时间里，我对基于内容的视频自适应传输策略和优化算法进行了深入探索，今天借此机会在...本次分享主要由基于内容的自适应视频传输简介、系统架构及其优化策略、视频内容分析与分级、自适应流传输技术和行业现状、相关应用等五部分组成。 1....3.2 如何在语义层进行内容分级以娱乐性较强的足球视频为例，通常观众看球最喜欢看进球和回放画面的，这种视频片段可以进行自动识别和标注，相应算法识别率可以达到百分之百。...5.3 视频流质量评价在实时的传输过程中，需要对传输质量进行评估，以评判自适应传输算法是否有效，包括客观质量、语义级QoE两种评判方法。...Timber（音乐剧），大部分都在跳Disco，所以运动级别非常高，大部分视频内容都是高级别运动，无法预留缓存时间，因此算法的效果不是很好。

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