1. 果蝇优化算法背景 在夏天,果蝇是一种随处可见的昆虫.果蝇在嗅觉和视觉特别突出.腐烂的食物发出一种刺鼻的味道,温度越高这种气味的扩散速度较快,果蝇对这种味道非常敏感.腐烂的味道和食物的位置有关.一般而言,食物越近,味道越浓:反之,味道越淡.而果蝇一般都是从味道淡的地方,飞往味道浓的地方,即食物所在的方向.当它们在食物附近的时候,可以利用视觉寻找食物.基于果蝇寻找食物的行为,2011年Wen-Tsao Pan提出了果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization). 2. 果蝇优化算

Choose the best route Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 5273    Accepted Submission(s): 1680 Problem Description One day , Kiki wants to visit one of her friends. As she is liable

学长好久之前讲的,本来好久好久之前就要写题解的,一直都没写,懒死_(:з」∠)_ Senior Pan Time Limit: 12000/6000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others)Total Submission(s): 1332    Accepted Submission(s): 533 Problem Description Senior Pan fails in his discrete ma

果蝇优化算法(FOA) 果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA)是基于果蝇觅食行为的仿生学原理而提出的一种新兴群体智能优化算法. 果蝇优化算法(FOA)通过模拟果蝇利用敏锐的嗅觉和视觉进行捕食的过程,FOA实现对解空间的群体迭代搜索.FOA原理易懂.操作简单.易于实现,具有较强的局部搜索能力. 果蝇算法可应用于求解最优解: 果蝇群体迭代搜寻食物的步骤如下: (1)随机初始化果蝇群体位置. Init X_axis Init Y_axis (2)赋予

以优化SVM算法的参数c和g为例,对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解. tic % 计时器 %% 清空环境变量 close all clear clc format compact %% 数据提取 % 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量 load wine.mat % 选定训练集和测试集 % 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集 train_w

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import random # 初始化种群 def init(n_pop, lb, ub, nd): """ :param n_pop: 种群 :param lb: 下界 :param ub: 上界 :param nd: 维数 """ p = lb + (ub - lb) * np.random.rand(n_pop, nd) retu

转自:http://www.cnblogs.com/zhoug2020/p/3468167.html 这是一篇十分精彩/易懂的博客,感谢原博主!本文通过自己的理解在原博文基础上突出一些重点字眼,句子. 博客:http://www.cnblogs.com/0zcl/p/6242790.html A星寻路算法介绍 你是否在做一款游戏的时候想创造一些怪兽或者游戏主角,让它们移动到特定的位置,避开墙壁和障碍物呢? 如果是的话,请看这篇教程,我们会展示如何使用A星寻路算法来实现它! 在网上已经有很多篇关于

你是否在做一款游戏的时候想创造一些怪兽或者游戏主角,让它们移动到特定的位置,避开墙壁和障碍物呢? 如果是的话,请看这篇教程,我们会展示如何使用A星寻路算法来实现它! 在网上已经有很多篇关于A星寻路算法的文章,但是大部分都是提供给已经了解基本原理的高级开发者的. 本篇教程将从最基本的原理讲起.我们会一步步讲解A星寻路算法,幷配有很多图解和例子. 不管你使用的是什么编程语言或者操作平台,你会发现本篇教程很有帮助,因为它在非编程语言的层面上解释了算法的原理.稍后,会有一篇教程,展示如何在Cocos2D

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对于查找数据来说,最简单的方法就是从列表的第一个元素开始对列表元素逐个进行判断,直到找到了想要的结果,或者直到列表结尾也没有找到,这种方法称为顺序查找. 一.基本写法 顺序查找的实现很简单.只要从列表的第一个元素开始循环,然后逐个与要查找的数据进 行比较.如果匹配到了,则结束查找.如果到了列表的结尾也没有匹配到,那么这个数据 就不存在于这个列表中. // 顺序查找 function sequenceSearch($arr, $search) { for ($i = 0; $i < count($

//注1:Mind & Hand,MIT校训,这里指的理解与实现(动脑也动手) //注2:博文分为两部分:(1)理解部分,为参考其他优秀博文的摘要梳理:(2)代码部分,是C++代码实现的,源码来源GitHub开源代码. 1,建立模型,简化问题 我一名2018级的Postgraduate新生,路径规划算法的初学者,这里的理解主要参照资深IT博主“莫水千流”的博客原文(链接附在本部分内容的结尾处),做一些梳理和笔记摘要,加深对于A星寻路算法的理解.学习从模仿开始. 原始问题:懒惰的“小猫”为了寻找到

转载自:http://www.raywenderlich.com/zh-hans/21503/a%E6%98%9F%E5%AF%BB%E8%B7%AF%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%BB%8B%E7%BB%8D 学习该算法,并添加自己的理解,注释 A*算法是Dijkstra算法和贪婪算法的综合,Dijkstra算法的缺点在于从起点全方位360地向外做广度优先搜索,导致遍历节点太多,速度较慢,优点是能够保证找到最优路径.贪婪算法总是选择看起来最优的路线前进,优点是速度很快,缺点是有可能

环境:阿里云 压测主机:阿里云ECS(非LB后的主机) 压测目标:阿里云k8s自己的某个服务 k8s配置在kube-system 按照之前的ingress-nginx 配置了一个内网的ingress-nginx,对监听的443和80进行代理 LB为内网IP的lb,共享性的,然后在service的kube-system的ingress里添加了lb的实例 压测经过LB的时候,总是出现超时3%左右的超时连接 最后优化nginx-controler还是不行 然后试着把 ingress-nginx的Clu

介绍 克鲁斯卡尔(Kruskal)算法是用来求出连通图中最小生成树的算法. 连通图:指无向图中任意两点都能相通的图. 最小生成树:指联通图的所有生成树中边权重的总和最小的树(即,找出一个树,让其联通所有的点,并让树的边权和为最小). 算法思想 克鲁斯卡尔算法的主要基本思想有两点原则: 按照从小到大的顺序选择边,并将边的两端连线,构成新的图 保证新加入的边不能在新的图上形成环 重复以上步骤,直至添加n-1条边 用图表示该算法的解体过程: 算法证明 我是通过反证的方式理解该算法的. 证明按上述算法添

Performance Comparison: Data Access Techniques Priya DhawanMicrosoft Developer Network January 2002 原文链接:https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms978388.aspx 概要:在典型的应用环境中,比较不同数据访问技术的表现性能.适用于Microsoft .NET Framework Beta2 和 Microsoft SQL Server 2000

之前学习了SVM的原理(见http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6444249.html),以及SMO算法的理论基础(见http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6444516.html).最近又学习了SVM的实现:LibSVM(版本为3.22),在这里总结一下. 1. LibSVM整体框架 只看了分类部分: 统计类别总数,同时记录类别的标号,统计每个类的样本数目 将属于相同类的样本分组,连续存放 计算权重C 训练n(n-1)/

上一节 我们学习了:   网卡驱动介绍以及制作虚拟网卡驱动: http://www.cnblogs.com/lifexy/p/7763352.html 接下来本节,学习网卡芯片DM9000C,如何编写移植DM9000C网卡驱动程序. 1.首先来看DM9000C原理图 如下图所示: (#:表示低电平有效) SD0~15: 16位数据线,有CMD引脚决定访问类型 CMD:      命令线,当CMD为高,表示SD 传输的是数据,CMD为低表示传输的是地址 INT:         中断引脚,接在24

说明 目前kubernetes的资料介绍很多也很深刻,本文只是做一个针对自己学习k8s过程的介绍,仅仅是学习笔记的记录. 一.基本使用 1. 命令行 集群信息 Namespace 信息 Controller 信息 Deployment 控制器 Replicaset 控制器 Statefulset 控制器 Daemonset 控制器 Job 控制器 Service Pod 参数 -o wide 查看更多信息,Pod 可以查看到 ip 地址,node 节点.Service 可以查看到选择器,控制器可