全排列的算法及程序设计

全排列是从N个元素中取出全部相异元素的排列,而且每一种排列不重复,不遗漏。全排列广泛地应用在各种复杂的软件中,尽管数学概念简单,但程序实现并不容易。全排列包含着多种形式的数据结构,隐藏着特别引人的趣味。全排列的算法通常分成三种类型：串行类、并行类和递归类。在n个元素组成的所有排列中,必有一个最小的排列;所有的排列根据字典顺序,按由小到大构成一个队列,任意一个排列都有唯一的后继（只有最大的排列除外）。作者经过反复调试,编制了全排列的6种算法。算法短小精悍,代码紧凑,给读者提供一个全排列算法设计的借鉴…     

常见全排列生成算法简介

全排列在程序设计中有着广泛的应用,本文简单地介绍了常见的几种全排列生成算法。     

广义规则表示及其推理算法

一般的知识规则表示法,既没有考虑前提条件对结论的不平等性,又没有考虑时间对结论成立的影响,而这些问题对某些领域是非常重要的.另一方面,在不精确推理中,以往的系统都推到终结点之后,才根据阈值判定此结论是否成立,因而影响了推理速度,为此,本文在实践的基础上,提出了“重要度”、“时间因子”及“分层阈值”等概念和它们的算法及推理算法.     

全排列的递归算法实现

递归算法的设计与实现是非常重要的内容,全排列是组合数学中最常见的问题。提出了基于递归算法并通过c语言编程实现了计算机解题,实例数据表明程序非常高效。     

一个排列生成算法的改进

排列生成算法已有若干种,其中较为方便的一种是基于“活动状态”概念的排列生成算法。本文将对这个算法的改进进行讨论。     

快速蚁群算法求解圆排列问题

圆排列问题属于NP-完全问题,且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题。介绍一种基于蚁群算法求解圆排列问题的算法,并对此算法进行优化,提出一种求解圆排列问题的快速蚁群算法。它大大减少了蚁群算法的搜索时间,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷。仿真实验取得了较好的结果。     

快速蚁群算法求解圆排列问题

圆排列问题属于NP-完全问题,且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题。介绍一种基于蚁群算法求解圆排列问题的算法,并对此算法进行优化,提出一种求解圆排列问题的快速蚁群算法。它大大减少了蚁群算法的搜索时间,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷。仿真实验取得了较好的结果。     

排列约束条件下的快速生成算法

所述的约束排列是指：棚个非负整数所构成的排列a1a2…am,满足约束条件a1≤N1,a2≤N2…．8m≤NM及a1＋a2＋…am=M,其中M和M1M2…Nm是给定的正整数。在此解决对于给定的一个约束排列a1a2……am,按照字典排序给出下一个约束排列的生成算法,并对查找位置的确定给出新思路。     

基于排列图的优化广播报文算法

文章就一种特殊的图——排列图的广播算法展开讨论。首先,给出了关于排列图的一些定义。根据排列图的定义,可以知道排列图的结构具有层次性。从这一点出发,作者得出一个把排列图分成一些子图,在子图中分别广播报文的递归算法。之后,作者考虑时间复杂度和报文复杂度,得出递归算法的两点改进。最后,给出了最后的广播算法。     

全排列递归算法在算法教学中的重要性

全排列递归算法简洁,清晰,可读性强。针对该算法在递归算法的设计以及回溯法中的应用．讨论了全排列递归算法在算法教学中的重要作用。     

一种产生随机排列的高效算法

针对一些实际工作的需要，提出了如何利用语言中的随机数产生函数将一组对象随机排列的方法，并用Ｃ语言加以实现。     

一个附带排列奇偶性的排列生成算法

自然数1，2，……，n的n级排列在数学中有广泛的应用。随着计算机的广泛应用，许多组合问题的计算机算法中要求产生所有的n级排列。但是，附带排列奇偶性的排列生成算法并不多见。本文采用给每一个n级排列编码的方法，利用集合映射，获得一个同时给出排列奇偶性的排列生成算法，并通过编码，对每一个排列得到一个序号。本文中的算法可望在优化问题的计算机算法中得到应用。     

关于排列集p（n,r）的几种有效算法

本文在按字典排序的前提下，给出了生成排列集ｐ（ｎ，ｒ）的枚举算法，为建立ｐ（ｎ，ｒ）与它的反相集合的映射及逆映射，提供了一对编解码算法；在此编解码算法的基础上，为建立ｐ（ｎ，ｒ）与ｚ＝｛１，２，…，│ｐ（ｎ，ｒ）│｝之间的一一映射关系，还给出了相应的排序和逆排序算法。实际上，我们给出的这些算法，与已知的算法相比，更具有普遍性和优越性。     

一个不完整分类规则挖掘算法

1 引言在专家系统中,知识获取被公认为是最大的“瓶颈”。目前,随着数据挖掘的兴起,出现了大量的算法,这些算法中利用Rough集方法是非常有效的,因为此类算法不需要关于数据的预先的或附加的信息,因此可用于专家系统中的知识获取,以克服知识获取的“瓶颈”。利用Rough集理论的挖掘算法主要着重生成与数据一致的规则,且这些规则所利用的属性是最少的。但由于各种原因,进入专家系统的数据往往不完全或有错,特别在实时专家系统中,这     

利用关联规则建立专家系统的知识库

数据挖掘和专家系统同属人工智能领域。关联规则是数据挖掘的一种方法，它的最典型的应用是超市的购物篮分析。专家系统主要解决的是智能推理问题而关联规则侧重于各个数据项之间有价值的联系。通过对关联规则的Apriori算法及规则的产生方法进行改动，挖掘出可应用于专家系统的知识库中的决策规则，从而找出了利用关联规则挖掘出用于决策的规则的方法。     

利用关联规则建立专家系统的知识库

数据挖掘和专家系统同属人工智能领域。关联规则是数据挖掘的一种方法,它的最典型的应用是超市的购物篮分析。专家系统主要解决的是智能推理问题而关联规则侧重于各个数据项之间有价值的联系。通过对关联规则的Apriori算法及规则的产生方法进行改动,挖掘出可应用于专家系统的知识库中的决策规则,从而找出了利用关联规则挖掘出用于决策的规则的方法。     

排列问题的有序化

在引入混合进制数的基础上,对排列状态进行编码,从而使无序的排列状态有序化,为排列问题,路径搜索等问题提供了崭新的方法.     

排序算法与全排列生成算法研究

引入排序计算树和排列枚举树的概念,研究某些排序算法和全排列生成算法之间的关系,由插入排序算法直接导出了一个全排列生成算法,也由一个全排列生成算法导出了一个排序算法.     

C#实现数字排列题算法演示

编程解决实际问题,通过实践,掌握一定的编程技巧,找到解决问题的正确方案.通过一道数字排列题的解决演示,灵活运用C#语言编程实现了该问题算法的可视化演示.     

专家模糊控制算法及其实现

把人工智能中的专家系统技术引入模糊控制中，提出了一种专家模糊控制算法。然后用单片机实现了该专家模糊算法，实验结果证明，该控制算法具有良好的控制效果。