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归并排序------------------ 如果我们有两个单独排序的向量“a”和“b”，但它们没有相互排序，我们想将它们合并到向量“c”中，这样​​“c”也是一个排序向量。 然后可以使用 c=mergesorted(a,b)。 此函数最有可能对非常大的向量（可能是百万元素）产生影响。 在 P-4 机器上，当“a”的长度为 200 万且“b”的长度为 250 万时，c=mergesorted(a,b) 比使用 MATLAB 内置函数 c=sort([a,b) 快约 3 倍]）。 testmergesorted.m --------------- 一个简单的测试程序来测试“合并排序”和内置的“排序”功能并比较它们的性能。

在过去的几十年中，受自然启发的优化算法因其适用于有效解决具有挑战性的优化问题而引起了研究人员的极大关注。 许多智能系统需要一个优秀的约束优化方案来充当人工智能系统。 人工电场算法（AEFA）是一种智能设计的人工系统，其目的是处理功能优化。 AEFA 的工作原理是库仑静电力定律和牛顿运动定律。 本文通过引入新的速度和位置边界策略扩展了 AEFA 算法以解决约束优化问题。 这些边界导致粒子在问题域内相互交互，并且允许它们单独从问题空间中学习。 它们还通过控制粒子的位置更新来帮助在探索和开发之间取得更好的平衡。 使用 AEFA-C 解决了具有挑战性的 IEEE CEC 2017 约束基准集 28 个问题和 5 个多维非线性结构设计优化问题，测试了所提出方案的有效性和效率。 AEFA-C 的比较研究是使用九种最先进的算法进行的，包括一些 IEEE CEC 2017 竞争对手。 比较研究、统计分析和

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OpenGL的应用篇，对三维开发很有用,同时也是对C++语言学习和应用的辅助教程