NSGAII(带精英策略的非支配排序的遗传算法),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,下面介绍pareto(帕累托)最优解的相关概念. Paerot支配关系 Pareto最优解定义 多目标优化问题与单目标优化问题有很大差异.当只有一个目标函数时,人们寻找最好的解,这个解优于其他所有解,通常是全局最大或最小,即全局最优解.而当存在多个目标时,由于目标之间存在冲突无法比较,所以很难找到一个解使得所有的目标函数同时最优,也就是说,一个解可能对于某个目标函数是最好的

/* Rank assignment routine */ # include <stdio.h> # include <stdlib.h> # include <math.h> # include "global.h" # include "rand.h" /* Function to assign rank and crowding distance to a population of size pop_size*/ voi

PourOver 是一个用于对大数据集合进行快速过滤的 JavaScript 库.它可以在60fps下运行,允许您构建数据研究应用和档案,即不必等待一个数据库调用来呈现查询结果. PourOver 基于可以彼此任意地构成,而不必重新计算其结果的简单查询的理想.PourOver 会记得你的查询是如何构建的,在添加或修改的时候可以巧妙地更新它们. 您可能感兴趣的相关文章 真是好东西!13种非常动感的页面加载动画效果 你见过吗?9款超炫的复选框(Checkbox)效果 超赞!基于 Bootstrap

在上面一篇博客当中,我们发现普通查找和排序查找的性能差别很大.作为一个100万的数据,如果使用普通的查找方法,那么每一个数据查找平均下来就要几十万次,那么二分法的查找呢,20多次就可以搞定.这中间的差别是非常明显的.既然排序有这么好的效果,那么这篇博客中,我们就对排序算做一个总结. 按照我个人的理解,排序可以分为两种:一种是非递归排序,它主要按照非递归的方法对数据进行排序,也就是说主要数据的移位和循环来完成:另外一种就是递归方法,我们在排列当前数据的时候首先把子数据排列有序,然后才会排列当前的数

比较排序与非比较排序的对比 常见的快速排序.归并排序.堆排序.冒泡排序等属于比较排序.在排序的最终结果里,元素之间的次序依赖于它们之间的比较.每个数都必须和其他数进行比较,才能确定自己的位置.在冒泡排序之类的排序中,问题规模为n,又因为需要比较n次,所以平均时间复杂度为O(n²).在归并排序.快速排序之类的排序中,问题规模通过分治法消减为logN次,所以时间复杂度平均O(nlogn).比较排序的优势是,适用于各种规模的数据,也不在乎数据的分布,都能进行排序.可以说,比较排序适用于一切需要排序的情

本篇口胡写给我自己这样的老是证错东西的口胡选手 以及那些想学支配树,又不想啃论文原文的人- 大概会讲的东西是求支配树时需要用到的一些性质,以及构造支配树的算法实现- 最后讲一下把只有路径压缩的并查集卡到$O(m \log n)$上界的办法作为小彩蛋- 1.基本介绍 支配树 DominatorTree 对于一个流程图(单源有向图)上的每个点$w$,都存在点$d$满足去掉&d&之后起点无法到达$w$,我们称作$d$支配$w$,$d$是$w$的一个支配点. 支配$w$的点可以有多个,但是至少会有

/* Scout YYF I Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 5304   Accepted: 1455 Description YYF is a couragous scout. Now he is on a dangerous mission which is to penetrate into the enemy's base. After overcoming a series difficulti

1. flink简介 1.1 什么是flink Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可以对有限数据流(如离线数据)和无限流数据及逆行有状态计算(不太懂).可以部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算.  1.2 flink的架构体系 具体见文档 2. flink的安装 修改flink-conf.yaml jobmanager.rpc.address: feng05 // 注意,此处冒号后需要空一格,并且参数要顶行写(yaml文件格式的规定,否则会报错) taskman

我们知道Set与List的最大区别就是Set中的元素不可以重复(这个重复指的equals方法的返回值相等),其他方面则没有太大的区别了,在Set的实现类中有一个比较常用的类需要了解一下:TreeSet,该类实现了类默认排序为升序的Set集合,如果插入一个元素,默认会按照升序排列(当然是根据Comparable接口的compareTo的返回值确定排序位置了),不过,这样的排序是不是在元素经常变化的场景中也适用呢?我们来看例子: import java.util.SortedSet; import

SQL Server 中虽然有 ORDER BY NewID() 方法,但对于数据量比较大的结果集来说,排序那慢的可不是一星半点. 微软官方给了一种方案,https://msdn.microsoft.com/en-us/library/cc441928.aspx 示例如下: SELECT TOP 100 * FROM [01_SubjectiveScoreInfo] 但此方法仍我缺陷,即无法对所有记录进行排序,上例中如果总记录数小于10000,TOP 100 返回的记录数就会不足100 .

还要研究一下,暂时先添加个链接 参考:PHP数组的“自然”排序

Catena (时序存储引擎)中有一个函数的实现备受争议,它从 map 中根据指定的 name 获取一个 metricSource.每一次插入操作都会至少调用一次这个函数,现实场景中该函数调用更是频繁,并且是跨多个协程的,因此我们必须要考虑同步. 该函数从 map[string]*metricSource 中根据指定的 name 获取一个指向 metricSource 的指针,如果获取不到则创建一个并返回.其中要注意的关键点是我们只会对这个 map 进行插入操作. 简单实现如下:(为节省篇幅,省

今天在用flash做一个简单的地图展示功能,需要把xml绑定到DataGrid,完成后,又仔细看了几遍,发现列的顺序不对,准确的说是不稳定,不固定,于是在网上查了一下,没有相关的内容.于是自己研究了一下,现把代码贴上,供遇到此问题的朋友参考. var componentProvider:DataProvider;var c1:DataGridColumn = new DataGridColumn("店铺名称");var c2:DataGridColumn = new DataGridC

Geatpy The Genetic and Evolutionary Algorithm Toolbox for Python Introduction Website (including documentation): http://www.geatpy.com Tutorial pdf: https://github.com/geatpy-dev/geatpy/tree/master/geatpy/doc/Geatpy-tutorials   (推荐看!) Demo : https://

https://blog.csdn.net/qq_33353186/article/details/82014986 Geatpy是一个高性能的Python遗传算法库以及开放式进化算法框架,由华南理工大学.华南农业大学.德州奥斯汀公立大学学生联合团队开发. Website (including documentation): http://www.geatpy.com Contact us: https://www.geatpy.com/supportsSource: https://githu

NSGA(非支配排序遗传算法).NSGAII(带精英策略的非支配排序的遗传算法),都是基于遗传算法的多目标优化算法,都是基于pareto最优解讨论的多目标优化,遗传算法已经做过笔记,下面介绍pareto(帕累托)最优解的相关概念.本文是基于参考文献做的读书笔记. 1 NSGA算法 1.1 Paerot支配关系 1.2  Pareto最优解定义 多目标优化问题与单目标优化问题有很大差异.当只有一个目标函数时,人们寻找最好的解,这个解优于其他所有解,通常是全局最大或最小,即全局最优解.而当存在多个目

什么是支配: 支配就是统治,在各方面都优于其余个体 如个体i支配个体j,就说明个体i在所有目标函数的表现上都不差于个体j,并且至少在一个目标上优于个体j: 什么是非支配: 非支配就是个体在种群中是最优秀的,它们在该种群中不受其余个体支配.   快速非支配排序,将种群中的个体进行分层,最优秀的个体处于第一层,然后除了第一层,再从其余个体中找出非支配个体,以此类推. 为什么要记录np和Sp: Np是指支配个体p的个体数,就是比个体p优秀的个体 Sp是指受p支配的个体,也就是没有个体优秀的个体. 因为

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

NSGA-II入门C1 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献1 参考文献2 白话多目标 多目标中的目标是个瓦特? 多目标即是优化问题中的优化目标在3个及以上,一般这些优化的目标都存在着矛盾,例如:我要买一个又便宜又漂亮又性能好的车的时候,价格,外观, 性能 这就是一个典型的多目标问题,我们必须在商品的价格,外观和性能上做出取舍,毕竟外观漂亮性能强劲的车型往往意味着高的价格. 多目标中的支配是个瓦特? 我们经常听说 支配与非支配解集 ,那么什么叫做支配,什么叫做非支配呢

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