MATLAB模拟退火算法进行图像分割的程序

%主程序%遗传算法主程序%Name:genmain.m%author：杨幂clearclf%%初始化popsize=50;%群体大小chromlength=30;%字符串长度（个体长度）pc=0.6;

functionp=gamble(n)N=numel(n);fori=1:Nwin=0;forj=1:n(i)P=randperm(2);ifP(1)==2win=win+1;elsewin=win+

哎,看在100分的面子上.images=[];%（[]是什么意思?）这个只不过是将images初始化为一个空矩阵而已.每度一幅图像,它都将这幅图像reshape成一个列向量,然后存入images中,最

这些算法的本质都是随机搜索,带有随机性,对参数依赖程度还是比较强的,所以出现结果时好时坏也是正常的.至于这些算法的比较,你可以查查相关的论文.特别是首先提出该改进算法的论文,不过要注意,国内的论文的实

a=imread('rice.png');b=imread('cameraman.tif');x=imsubtract(a,b);y=imadd(a,b);z=imdivide(x,y);figure

楼上的筒子,google翻的?很不通顺啊,楼主你这篇论文太专业,翻得很费劲,要加分哦Abstract:Asimulatedannealing(SAforshort)isbasedontheMenteC

%下面的程序里Pn存的就是基波相位如果求的是谐波相位,稍微修改即可x=load('data.dat');%load数据fs=10000;%采样频率,自己根据实际情况设置N=length(x);%x是待

//直接求最小环,然后输出最小环的结点,所以中间要记录最小环#include#include#include#includeusingnamespacestd;constintINF=10000000

遗传算法：优点是能很好的处理约束,能很好的跳出局部最优,最终得到全局最优解,全局搜索能力强；缺点是收敛较慢,局部搜索能力较弱,运行时间长,且容易受参数的影响.模拟退火：优点是局部搜索能力强,运行时间较

双线性插值A=imread('');B=imresize(A,4,'bilinear');imshow(B);双三次插值A=imread('');B=imresize(A,4,'bicubic');i

程序如下：clear;clc;A = randn(2,10000);B = 2.25*randn(2,10000);a1 = [3 

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functionm_main()clearclcMax_gen=100;%运行代数pop_size=100;%种群大小chromsome=10;%染色体的长度pc=0.9;%交叉概率pm=0.25;%

前者用信赖域法,后者用序列二次规划.所谓大规模问题指的是出现在工程,化学等领域中有大量优化变量的问题.由于自变量的维数很高,这样的问题是被分解成多个低维子问题来求解的.Medium－Scale优化问题

算法很多,不太方便一一说明不过可以提供两个数据平滑处理的函数smoothsmooths有很多调用方式你help吧>>helpsmooth或用曲线拟合工具箱进行处理>>cftool有问题发邮件至

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functionret=Code(lenchrom,bound)%本函数将变量编码成染色体,用于随机初始化一个种群%lenchrominput:染色体长度%boundinput:变量的取值范围%ret

写matlab程序需要注意,尽量少用for.matlab从名字也可以看出是为矩阵运算设计的,所以你要多利用矩阵运算来处理问题.先给你如果我做此题,会写什么程序.以下是我的程序.set={0:9};t=

在MATLAB6.5自身没有遗传算法工具箱,像bs2rv,crtbp这些函数都不存在,所以运行不了,你需要自己安装一个遗传算法工具箱,才能运行

你的代码可能不全,报错显示代码里没有initialize函数