跑胡子是一种在中国非常流行的纸牌游戏，其规则复杂，胡牌策略多样。在这个Java实现的跑胡子胡牌算法中，开发者使用树结构来存储所有可能的牌组合，从而能够高效地提取出所有胡牌的可能情况。下面我们将深入探讨这个算法的实现细节以及相关的编程知识点。 1. **数据结构的选择**： - 树结构：在本算法中，选择树结构的原因可能是为了方便遍历和查找。树结构允许快速地访问、添加和删除元素，对于构建牌组的全貌非常合适。通常，二叉树或多叉树可能被用于表示不同的牌组合。 2. **牌的表示**： - 在Java中，每个牌可能被表示为一个枚举类型或者整数，以便于计算和比较。例如，可以用数字0到59代表60张牌，其中0-18代表小字，19-36代表中字，37-54代表大字，剩下的数字分别对应红字。 3. **树的构建**： - 跑胡子的每张牌都可以与其他牌组合，因此树的每个节点可能有多个子节点。树的根节点可能表示一副空牌，然后每次向牌组中添加一张牌就向下扩展一个分支。 4. **深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）**： - 胡牌组合的查找通常会用到搜索算法，如DFS或BFS。DFS适合寻找最深的胡牌组合，而BFS则适用于找到最小步数的胡牌方案。 5. **递归与回溯**： - 递归函数可以用于尝试所有可能的组合，如果当前组合不能胡牌，则回溯到上一步，尝试其他的牌组合。这在处理复杂的牌型和规则时非常有用。 6. **记忆化搜索**： - 为了避免重复计算已尝试过的牌型，可以使用哈希表等数据结构来存储已经计算过的结果，以提高效率。 7. **牌型判断**： - 胡牌算法的核心是判断当前的牌组是否满足胡牌条件，这涉及到对各种牌型（如顺子、刻子、杠、对子等）的理解和检查。开发者可能需要编写一系列的辅助函数来完成这些判断。 8. **性能优化**： - 由于牌组的组合数量巨大，为了保证程序的运行效率，可能需要考虑优化算法，如剪枝策略，避免无效的搜索路径。 9. **测试与调试**： - 对于这样的算法，充足的测试至关重要，包括单元测试和集成测试，以确保在各种情况下都能正确地识别胡牌组合。 10. **代码组织**： - 好的代码结构和命名规范可以使代码更易读、易维护。类和方法的划分应清晰，职责明确。 这个Java实现的跑胡子胡牌算法是一个典型的计算机科学与游戏理论相结合的例子，它涉及到了数据结构、算法、逻辑推理和优化等多个编程领域的知识。通过学习和理解这个项目，开发者不仅可以提升自己的编程技能，也能对跑胡子游戏的策略有更深的理解。

Parks-McClellan 滤波器设计算法（又名 Remez） 该版本的算法改编自 Erik Kvaleberg 的 C 版本算法，该版本本身是从原始 FORTRAN 转换而来的。 FORTRAN原作者信息： AUTHORS: JAMES H. MCCLELLAN DEPARTMENT OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMPUTER SCIENCE MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY CAMBRIDGE, MASS. 02139 THOMAS W. PARKS DEPARTMENT OF ELECTRICAL ENGINEERING RICE UNIVERSITY HOUSTON, TEXAS 77

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内容概要：本文档是一份来自中国科学技术大学的《Matlab先进算法讲义》，主要介绍了数学建模中常用的四种算法：神经网络算法、遗传算法、模拟退火算法和模糊数学方法。每种算法均以应用为导向，简要讲解其原理、结构、分类及其在数学建模中的具体应用实例。对于神经网络，重点介绍了感知器和BP网络，展示了如何通过训练网络来解决分类问题；遗传算法则模拟生物进化过程，用于求解优化问题；模拟退火算法借鉴了物理退火过程，适用于组合优化问题；模糊数学方法通过隶属度的概念处理模糊决策问题。文中还提供了部分算法的Matlab和C语言程序代码，帮助读者更好地理解和应用这些算法。 适合人群：具备一定数学建模基础、对Matlab有一定了解的高校学生及科研人员。 使用场景及目标：①学习神经网络、遗传算法、模拟退火算法和模糊数学方法的原理及其应用场景；②掌握如何利用这些算法解决实际问题，如分类、优化、决策等；③能够编写和调试相关算法的程序代码，应用于数学建模竞赛或科研项目中。 其他说明：本文档侧重于算法的应用而非深入理论探讨，旨在帮助读者快速入门并应用于实际问题解决。读者应结合提供的程序代码进行实践，以加深理解。

基于MADRL的单调价值函数分解（Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning）QMIX 是一种用于多智能体强化学习的算法，特别适用于需要协作的多智能体环境，如分布式控制、团队作战等场景。QMIX 算法由 Rashid 等人在 2018 年提出，其核心思想是通过一种混合网络（Mixing Network）来对各个智能体的局部 Q 值进行非线性组合，从而得到全局 Q 值。 在多智能体强化学习中，每个智能体都需要基于自身的观测和经验来学习策略。在一个协作环境中，多个智能体的决策往往相互影响，因此仅考虑单个智能体的 Q 值并不足够。直接对整个系统的 Q 值进行建模在计算上是不可行的，因为状态和动作空间会随着智能体数量呈指数增长。

6.4 基本程序块概述 6-2/14 DB71 装刀/卸刀点的接口 已为刀库配置的每个装刀点（ 大值 16）在 DB71 中都有一个接口（接口 1-16）。 直接装载到主轴时，装刀点 1 的接口将激活。接口 1 还用于重定位功能。 DB72 作为换刀位置的主轴接口 已在刀库配置中定义的每个可用主轴（ 大值 16） 在 DB72 中都有一个接口（接口 1 - 16）。 DB73 作为换刀位置的刀架接口 每个刀架在 DB73 中都有一个区域（ 大值 16，接口 1 - 16）。 DB74 刀具管理的内部数据块 DB1071 多刀数据（装刀/卸刀点） DB1071 适用于每个可用装刀点的多刀（装载/卸载）。 DB1072 多刀数据（主轴） DB1072 适用于每个可用主轴的多刀（主轴）。 DB1073 多刀数据（刀架） DB1073 适用于每个可用刀架的多刀（刀架）。 6.4 基本程序块概述 PLC 基本程序具有以下指令，可在装刀/卸刀以及换刀的情况下传达刀具的状态变化或位置变化信息。 功能块 说明 FC6 刀具管理和多刀的传递块 当状态发生变化时（装刀/卸刀、换刀），使用该指令。 “多刀”情况下使用 FC6。 FC6 与 FC8 的功能相同，但它还具有多刀功能。 FC7 通过刀架换刀的传递块 FC7 用于通过刀架换刀。 FC8 刀具管理的传递块 当状态发生变化时（装刀/卸刀、换刀），使用该指令。 6.5 DB71 数据块接口 6.5.1 数据结构简介 DB71 刀库操作（刀具装载/卸载，刀库旋转，刀具移位…功能）的接口。 大支持 16 个接口 SS1~SS16，对应 DB71 的 DBX0.0~DBX1.7。 对应每个接口提供 30 个字节的接口数据区域，提供该接口的详细信息。

基于matlab的 蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化-内含数据集和源码.zip

内容概要：本文详细介绍了四参数随机生长法（QSGS算法）在生成随机孔隙结构方面的应用。首先，通过Python代码展示了如何利用QSGS算法生成二维和三维的随机孔隙结构，并讨论了关键参数如孔隙率、生长概率、分布概率等的作用。接着，文章探讨了将生成的孔隙结构转化为CAD模型的方法，包括使用SVG、DXF等格式进行矢量化处理，以及在导入仿真软件（如COMSOL、ANSYS Fluent）之前所需的网格光顺处理。此外，文中还分享了一些实用技巧，如使用trimesh库进行网格优化，以及如何通过参数扫描提高仿真精度。 适合人群：从事材料科学、多孔介质研究、仿真分析的技术人员和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要生成复杂随机孔隙结构并进行流体力学、热传导等仿真的应用场景。主要目标是提供一种高效、灵活的孔隙结构生成方法，提升仿真的准确性和效率。 其他说明：文章提供了多个Python代码片段作为实例，帮助读者更好地理解和应用QSGS算法。同时，强调了参数调整的重要性，并给出了具体的优化建议。

MATLAB实现基于NSGA-II的水电-光伏多能互补系统协调优化调度模型,MATLAB代码：基于NSGA-II的水电-光伏多能互补协调优化调度 关键词：NSGA-II算法 多目标优化 水电-光伏多能互补 参考文档：《自写文档》基本复现； 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是基于NSGA-II的水电-光伏互补系统协调优化模型，首先，结合水电机组的运行原理以及运行方式，构建了水电站的优化调度模型，在此基础上，进一步考虑光伏发电与其组成互补系统，构建了水-光系统互补模型，并采用多目标算法，采用较为新颖的NSGA-II型求解算法，实现了模型的高效求解。 ,基于NSGA-II的多目标优化; 水电-光伏多能互补; 协调优化调度; 水电光伏系统模型; 优化求解算法; MATLAB仿真。,基于NSGA-II算法的水电-光伏多能互补调度优化模型研究与应用

MATLAB代码：基于粒子群算法的储能优化配置（可加入风光机组） 关键词：储能优化配置 粒子群 储能充放电优化 参考文档：无明显参考文档，仅有几篇文献可以适当参考 仿真平台：MATLAB 平台采用粒子群实现求解 优势：代码注释详实，适合参考学习，非目前烂大街的版本，程序非常精品，请仔细辨识 主要内容：建立了储能的成本模型，包含运行维护成本以及容量配置成本，然后以该成本函数最小为目标函数，经过粒子群算法求解出其最优运行计划，并通过其运行计划最终确定储能容量配置的大小，求解采用的是PSO算法（粒子群算法）。