生活中许多问题都是由相互冲突和影响的多个目标组成.人们会经常遇到使多个目标在给定区域同时尽可能最佳的优化问题,也就是多目标优化问题.优化问题存在的优化目标超过一个并需要同时处理就成为多目标优化问题. 多目标优化问题在工程应用等现实生活中非常普遍并且处于非常重要的地位,这些实际问题通常非常复杂.困难,是主要研究领域之一.自20世纪60年代早期以来多目标优化问题吸弓了越来越多不同背景研究人员的注意力.因此,解决多目标优化问题具有非常重要的科研价值和实际意义. 实际中优化问题大多数是多目标优化问题,一

参考博文: 多目标进化算法(MOEA)概述: https://blog.csdn.net/qithon/article/details/72885053 多目标优化问题的算法及其求解: https://blog.csdn.net/paulfeng20171114/article/details/82454310 多目标优化-测试问题及其Pareto前沿:  https://blog.csdn.net/qithon/article/details/78645090 多目标优化问题中常见分解方法的理

多目标优化算法(一)NSGA-Ⅱ(NSGA2) 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_40434430/article/details/82876572多目标优化算法(一)NSGA-Ⅱ(NSGA2)注:没有想到这篇博客竟然有很多人查看,这是我去年写的算法,里面难免会有一些错误,大家可以看看评论区,这里的matlab代码写的不太好,是以C语言思维写的,基本上没有并行,初学者建议可以看看platEMO上的源代码,提前培养好写代码的习惯! 0. 前言这个算法是本人接触科研学习实现

############################################### #                测试函数                     # ############################################### #1. De jong 函数F1 #   min f1(x1,x2,x3) = x1^2+x2^2+x3^2;  -5.12<=x1,x2,x3<=5.12; #   一个极小点f1(0,0,0)=0 #     &l

近年来,基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展,研究表明该技术比经典方法更实用和高效.有代表性的多目标优化算法主要有NSGA.NSGA-II.SPEA.SPEA2.PAES和PESA等.粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的.基于群体智能的进化技术,以其独特的搜索机理.出色的收敛性能.方便的计算机实现,在工程优化领域得到了广泛的应用,多目标PSO(MOPSO)算法应用到了不同的优化领域[9~11],但存在计算复杂度高.通用性低.收敛性不好等缺点. 多目标粒子群(MOPSO)算法是由Ca

近年来,基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展,研究表明该技术比经典方法更实用和高效.有代表性的多目标优化算法主要有NSGA.NSGA-II.SPEA.SPEA2.PAES和PESA等.粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的.基于群体智能的进化技术,以其独特的搜索机理.出色的收敛性能.方便的计算机实现,在工程优化领域得到了广泛的应用,多目标PSO(MOPSO)算法应用到了不同的优化领域[9~11],但存在计算复杂度高.通用性低.收敛性不好等缺点. 多目标粒子群(MOPSO)算法是由Ca

优化目标减少 IO 次数IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段.降低 CPU 计算除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算).当我们的 IO 优化做到一定阶段之后

前言 有人反馈之前几篇文章过于理论缺少实际操作细节,这篇文章就多一些可操作性的内容吧. 注:这篇文章是以 MySQL 为背景,很多内容同时适用于其他关系型数据库,需要有一些索引知识为基础. 优化目标 1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段. 2.降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就

一,缓存 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO. query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 MySQL Instance,主要用来缓存 MySQL 中的 ResultSet,也就是一条S

NSGA(非支配排序遗传算法).NSGA-II(带精英策略的快速非支配排序遗传算法),都是基于遗传算法的多目标优化算法,是基于pareto最优解讨论的多目标优化. 在官网: http://www.iitk.ac.in/kangal/codes.shtml 可以下载到  NSGA-II  的C语言版源码,下载最新版后打开如下: 其中,nsga2r.c  为主文件,打开后找到核心代码,如下: ; i<=ngen; i++) { selection (parent_pop, child_pop); m

本文提要 从编码角度来优化数据层的话,我首先会去查一下项目中运行的sql语句,定位到瓶颈是否出现在这里,首先去优化sql语句,而慢sql就是其中的主要优化对象,对于慢sql,顾名思义就是花费较多执行时间的语句,它带来的影响也比较恶劣,首先是执行时间过长影响数据的返回速度,其次,慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源,影响其他的sql语句执行,过多的慢sql极其影响性能,如果系统流量或者并发量较大的情况下,过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使

1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段. 2.降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算).当我们的 IO 优化做到一定阶

需求为(自己编的,非实际项目): 某配送中心进行揽货,目标客户数为50个客户,配送中心目前的运力资源如下: 现有车辆5台 单台运力最大行驶距离200千米 单台运力最大载重公斤1吨 问:运力怎样走法才能以最低的成本完成针对这50个客户的揽货行为 是个最优化问题(运筹学),我们只考虑简化后的模型,不考虑路面交通.时间窗口这些复杂计算,用蚁群优化算法来实现接近最优解的计算. 关于蚁群优化算法的理论请看这篇文章:https://www.cnblogs.com/asxinyu/p/Path_Optimiz

一,缓存 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO. query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 MySQL Instance,主要用来缓存 MySQL 中的 ResultSet,也就是一条S

这个系列的前两篇,介绍了前端的优化技术,这些技术秉承了前人至高无上的智慧,我只是负责吸收和传播.然而,这些技术一般也都是某某大型网站的技术经验,我们大部分人或许只能接触到相对小规模的网站,小规模的网站由于资源限制,某种程度上更需要优化,而传统的优化经验,是否就一定适合呢?不一定! 查看本系列更多内容 | 0 评论: 魏 强, 软件工程师, 阿里巴巴 2014 年 12 月 31 日 内容 在 IBM Bluemix 云平台上开发并部署您的下一个应用. 现在就开始免费试用 引言 按照本系列上篇文章

优化目标 1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段. 2.降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算).当我们的 IO 优化

原文转载自美团从实际案例聊聊Java应用的GC优化,感谢原作者的贡献 当Java程序性能达不到既定目标,且其他优化手段都已经穷尽时,通常需要调整垃圾回收器来进一步提高性能,称为GC优化.但GC算法复杂,影响GC性能的参数众多,且参数调整又依赖于应用各自的特点,这些因素很大程度上增加了GC优化的难度. 即便如此,GC调优也不是无章可循,仍然有一些通用的思考方法.本篇会介绍这些通用的GC优化策略和相关实践案例,主要包括如下内容: 优化前准备: 简单回顾JVM相关知识.介绍GC优化的一些通用策略.优化

首页:http://www.7d-soft.com/index.htm 4.0新功能 (预定2010年8月6日): 1:支持复数拟合.复数方程组计算: 2:支持微分方程拟合求解: 3:通用全局优化求解器变异功能,优化能力提高20%以上: 4:新的编程模式计算引擎: 5:强大易用的数据批处理拟合功能 6:公式自动搜索:增加更多的二维.三维函数库: 7:改进的积分计算,拟合,解方程可含有积分函数,支持高斯积分和辛普森积分算法 8:三维图形旋转.缩放.移动等功能 9:?号输入,可动态输入常数. 10:

优化目标 减少 IO 次数IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段. 降低 CPU 计算除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算).当我们的 IO 优化做到一定阶段

索引,索引!!!为经常查询的字段建索引!! 但也不能过多地建索引.insert和delete等改变表记录的操作会导致索引重排,增加数据库负担. 优化目标 1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段. 2.降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by,