greedy algorithm

10-Armed Bandit Testbed: This script uses the greedy algorithm to simulate a testbed of 10-armed bandits. The setup involves 2,000 randomly generated k-armed bandit problems with k = 10. For each bandit problem, the action values, q*(a) for a = 1, 2, ..., 10, are selected from a normal distribution

MATLAB 实现 e-greedy 算法，用于解决 n-armed bandits 问题，结果重现了强化学习导论第 2.2 章的图表。

1. 构造有向图 使用以下代码创建带有节点和边的有向图： cm = sparse([1 1 2 2 3 3 4 5],[2 3 4 5 6 6],[2 3 3 1 1 1 2 3],6,6); 此图包含8个节点和6条边。 2. 计算最大流 使用以下命令计算从第1个到第6个节点的最大流： [M,F,K] = graphmaxflow(cm,1,6); 3. 显示原始图结构 可视化原始有向图： h0 = view(biograph(cm,[], 'ShowWeights', 'on')); 4. 显示最大流矩阵图结构 可视化计算得到的最大流矩阵： h1 = view(biograph(F,[

本项目使用GOAT遗传工具箱完成基于模拟退火算法优化的遗传算法。通过将模拟退火算法引入遗传算法的优化过程，提升了算法在复杂问题求解中的效率。所有代码和函数都在GOAT工具箱中完成，并进行了详细注释，方便用户理解和修改。使用时，需要调用GOAT工具箱中的相关函数，确保在Matlab环境下正确运行。 Matlab编译环境使用说明： 下载并安装GOAT工具箱。 调用相关函数时，确保工具箱路径已配置。 运行代码前，检查代码中的所有依赖项。 根据需要调整优化算法的参数以适应不同的求解任务。

本项目建立PCA模型，使得PCA算子可以在任意时刻应用。实现基于MATLAB的PCA算法。

本论文针对BP算法，即当前前馈神经网络训练中应用最多的算法进行改进，并在MATLAB中实现。

在本节中，我们将讨论k的表示和应用。k是一个重要的参数，它在许多算法中起着关键作用。通过正确设置k，可以显著提升模型的性能和准确性。

使用Dijkstra算法，寻求由起始点s到其他各点的最短路径树及其最短距离。

遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化方法，广泛应用于解决复杂问题，如旅行商问题（TSP）。旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是找到一个最短的路径，使得旅行商可以访问每个城市一次并返回起点。在这个问题中，遗传算法通过模拟种群进化、选择、交叉和变异等生物过程来寻找最优解。\\在\"遗传算法解决TSP\"的MATLAB程序设计中，我们可以分解这个问题的关键步骤： 1. 初始化种群：随机生成一组解，每组解代表一个旅行路径，即一个城市的顺序。 2. 适应度函数：定义一个适应度函数来评估每个解的质量，通常使用路径总距离作为适应度指标。 3. 选择操作：通过轮盘赌选择法或锦标赛选择法等策略，依据

模拟退火算法的直观解释涉及能量曲线的变化，主要分析了在全局极小和局部极小之间的不同表现。通过模拟物理退火过程，该算法避免陷入局部最优解，从而找到更优解。