*本文主要记录和分享学习到的知识,算不上原创. *参考文献见链接. 旅行商问题.背包问题都是0-1规划问题中最为经典的问题. 通常来说,当我们学习并熟悉一种求解混合整数问题的技巧时,可以用这种技巧来求解旅行商问题或者背包问题,以此来验证自己对该技巧的掌握程度. 目录 什么是旅行商问题 旅行商问题的数学模型 什么是旅行商问题 定义 Given a list of cities and the distances between each pair of cities, what is the sh

%SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4700 96.1000 16.4700 94.4400 20.0900 92.5400 22.3900 93.3700 25.2300 97.2400 22.0000 96.0500 20.4700 97.0200 17.2000 96.2900 16.3000 97.3800 14.0500 98.1200 16.5300 97.3800 21.5200 95.5900 19.4100

load citys_data.mat n = size(citys,1); D = zeros(n,n); for i = 1:n for j = 1:n if i ~= j D(i,j) = sqrt(sum((citys(i,:) - citys(j,:)).^2)); else D(i,j) = 1e-4; end end end m = 50; alpha = 1; beta = 5; rho = 0.1; Q = 1; Eta = 1./D; Tau = ones(n,n); Tab

代码实现 运行结果及参数展示 alpha=1beta=5 rho=0.1  alpha=1beta=1rho=0.1 alpha=0.5beta=1rho=0.1 概念蚁群算法(AG)是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法,它是由意大利学者Dorigo M等人于1991年首先提出,并首先使用在解决TSP(旅行商问题)上.之后,又系统研究了蚁群算法的基本原理和数学模型.蚁群算法的基本原理:1.蚂蚁在路径上释放信息素.2.碰到还没走过的路口,就随机挑选一条路走.同时,释放与路径长度有关的信息素.3.信

前言 解决并发编程中的可见性和有序性问题最直接的方法就是禁用CPU缓存和编译器的优化.但是,禁用这两者又会影响程序性能.于是我们要做的是按需禁用CPU缓存和编译器的优化. 如何按需禁用CPU缓存和编译器的优化就需要提到Java内存模型.Java内存模型是一个复杂的规范.其中最为重要的便是Happens-Before规则.下面我们先介绍如何利用Happens-Before规则解决可见性和有序性问题,然后我们再扩展简单介绍下Java内存模型以及我们前篇文章提到的重排序概念. volatile 在前一

  主要内容: 1.read,write 与 recv,send函数. recv函数只能用于套接口IO ssize_t recv(int sockfd,void * buff,size_t len,int flags) ssize_t send(int sockfd,const void *buff,size_t len,int flags) flags为0或者为常值的或 MSG_OOB:发送或接收带外数据 (紧急数据) MSG_PEEK:窥看外来消息(接收缓冲区数据,但并不将缓冲区数据清除)

利用NABC模型进行竞争性需求分析:   1>N(Need 需求)   越来越多的,各式各样的游戏层出不穷,大的小的中等的都已经琳琅满目了,用户貌似都看不过眼了.现在大游戏费时伤神,当然了得在有很多空闲时间才行,但是在很多人等车,等人,只有一点点空闲的时候,总不能搬出电脑在那里进行一场“生死搏斗”吧,自然小游戏的天地来了.用户需要的是一款可以消磨无聊时光的单机小游戏,当然了乐趣也很重要.所以,我们要满足用户“打发时间”的需求,在“打发时间”的过程中,我们要做的是让用户确实感受到游戏的吸引性,在等

C++实现禁忌搜索解决TSP问题 使用的搜索方法是Tabu Search(禁忌搜索) 程序设计 1) 文件读入坐标点计算距离矩阵/读入距离矩阵 for(int i = 0; i < CityNum; i++){ fin >> x[i] >> y[i]; } for(int i = 0; i < CityNum - 1; i++){ Distance[i][i] = 0; for(int j = i + 1; j < CityNum; j++){ double Ri

利用GBDT模型构造新特征具体方法 数据挖掘入门与实战  公众号: datadw   实际问题中,可直接用于机器学**模型的特征往往并不多.能否从"混乱"的原始log中挖掘到有用的特征,将会决定机器学**模型效果的好坏.引用下面一句流行的话: 特征决定了所有算法效果的上限,而不同的算法只是离这个上限的距离不同而已. 本文中我将介绍Facebook最近发表的利用GBDT模型构造新特征的方法. (Xinran He et al. Practical Lessons from Predict

原文:利用WebBrowser彻底解决Web打印问题 利用WebBrowser彻底解决Web打印问题(包括后台打印) BS架构下的打印大家是怎么解决的呢,我最近作了一个项目正好负责这一块,不仅要求打印页面的特定部分,还要求有后台的批量打印,在网上查了一些资料,最后终于解决了.抱着“取之于众 服务于众”的思想,我总结了一下,把它拿到网上来与大家分享,希望能帮助遇到类似问题的朋友.我主要使用了IE内置的WebBrowser控件,无需用户下载和安装.WebBrowser有很多功能,除打印外的其他功能就

0.引言 介绍了如何生成数据,提取特征,利用sklearn的几种机器学习模型建模,进行手写体数字1-9识别. 用到的四种模型: 1. LR回归模型,Logistic Regression 2. SGD随机梯度下降模型,Stochastic Gradient Descent 3. SVC支持向量分类模型,Support Vector Classification 4. MLP多层神经网络模型,Multi-Layer Perceptron 主要内容:生成手写体随机数1-9,生成单个png分类存入指定

利用 mount 指令解决 Read-only file system的问题 在linux系统中创建一个文件提示: /application/report/shiwei # touch test.ctouch: cannot touch `test.c': Read-only file system 总是提示Read-only file system,也就是说系统是只读的,什么也写不了.于是在网上到处找了一下,发现解决起来挺容易的.一条命令就可以了 mount -o remount rw / 参

0.引言 介绍了如何生成手写体数字的数据,提取特征,借助 sklearn 机器学习模型建模,进行识别手写体数字 1-9 模型的建立和测试. 用到的几种模型: 1. LR,Logistic Regression, (线性模型)中的逻辑斯特回归 2. Linear SVC,Support Vector Classification, (支持向量机)中的线性支持向量分类  3. MLPC,Multi-Layer Perceptron Classification,    (神经网络)多层感知机分类 4

很早之前已经讲过 <Cognos利用DMR模型开发同比环比>这篇文章里说的是不利用过滤器,而是采用 except (lastPeriods (-9000,[订单数据分析].[日期维度].[日期维度].[日]->?bdate?),lastPeriods (-9000,nextMember ([订单数据分析].[日期维度].[日期维度].[日]->?edate?)))+特殊函数的方式来实现的,下面我们就来采用过滤器来实现一些同比环比. 首先,在数据库设计好标准日期维度(年-季度-月-日

利用UDEV服务解决RAC ASM存储设备名 本文转载自Maclean Liu :http://www.askmaclean.com/archives/utilize-udev-resolve-11gr2-rac-asm-device-name.html 议使用成熟的UDEV方案来替代ASMLIB 1.确认在所有RAC节点上已经安装了必要的UDEV包[root@rh2 ~]# rpm -qa|grep udevudev-095-14.21.el52.通过scsi_id获取设备的块设备的唯一标识名

利用UDEV服务解决RAC ASM存储设备名 好文转载,链接:http://www.askmaclean.com/archives/utilize-udev-resolve-11gr2-rac-asm-device-name.html 1.确认在所有RAC节点上已经安装了必要的UDEV包[root@rh2 ~]# rpm -qa|grep udevudev-095-14.21.el52.通过scsi_id获取设备的块设备的唯一标识名,假设系统上已有LUN sdc-sdpfor i in c d

利用logistic回归解决手写数字识别问题,数据集私聊. from scipy.io import loadmat import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import minimize data = loadmat('ex3data1.mat') data_row = data['X'].shape #5000个200*200的矩阵,表示5000个手写

目录 利用匿名namespace解决C++中重复定义的问题 原文:https://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/11267031 利用匿名namespace解决C++中重复定义的问题 今天写代码的时候又碰到了C++中多编译单元导致重复定义(multi definition)的链接问题.其实这个问题以前也碰到过几次,急着编译出代码也没有去深究背后的一些知识.今天系统的看了一些资料,算是把这个问题彻底搞清楚了.这里做下简单总结吧: C++中有由于模版分离编译

利用预编译解决C/C++重复定义的错误 -2020.09.13 我们现在有main.c和function.h两个文件 main.c #include <stdio.h> #include "function.h" int main() { printf("Hello, World!\n"); printf("\t1+2+...+100\n"sum(100)); return 0; } int sum(int n) { int res

要本着应用到实际工作中目的去学时间序列分析,才能深入浅出的学会,不要纠结于理论,只听我的,我有信心说明白. 本章内容 趋势分析 序列分解 序列预测 序列分解 统计学基础铺垫 划分 时间序列按照季节性划分: 季节性时间序列 非季节性时间序列 时间序列包含什么 趋势部分 不规则部分 季节性部分 非季节性时间序列 √ √ 不包含 季节性时间序列 √ √ √ 特别强调:这里的季节性 非季节性时间序列分解 移动平均(MA-Moving Average)的两种方法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未

摘要: 本实验采用遗传算法实现了旅行商问题的模拟求解,并在同等规模问题上用最小生成树算法做了一定的对比工作.遗传算法在计算时间和占用内存上,都远远优于最小生成树算法. 程序采用Microsoft visual studio 2008 结合MFC基本对话框类库开发.32位windows 7系统下调试运行. 引言 遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,由密歇根大学的约翰•霍兰德和