本文主要介绍遗传算法(实数编码)的交叉操作中的SBX,模拟二进制交叉. 首先,给出个人用python2.7实现的代码,具体模块已上传到: https://github.com/guojun007/sbx_cross #!/usr/bin/env python #encoding:UTF-8 import numpy as np import random """ SBX 模拟二进制交叉 输入: population 种群矩阵 alfa 交叉概率 numRangeList 决策

代码地址: https://github.com/guojun007/real_sga 本部分是采用实数编码的标准遗传算法,整体流程与上一篇二进制编码的基本一致, 主要区别在于本部分的交叉操作为模拟二进制交叉,即SBX , 变异操作 为 多项式变异. real_sga/crossover/crossover.py #实数编码,SBX交叉 def crossover(population, pcross_real, V, minRealVal, maxRealVal, eta_c): for i

一起来学演化计算-SBX(Simulated binary crossover)模拟二进制交叉算子和DE(differential evolution)差分进化算子 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 [1] https://blog.csdn.net/qq_36347331/article/details/96351162 [2] http://www.it1352.com/994287.html [3] https://www.egr.msu.edu/~kdeb

题意 :对于下面这个字符串 0,00,01,10,000,001,010,011……. 首先是长度为1的串,然后是长度为2的串,以此类推.不存在全为1的串. 你的任务是编写一个程序.首先输入一个代码头(例如AB#TANCnrtXc),则上述序列的每个串依次对应编码头的每个字符.例如,0对应A,00对应B,01对应#…,0000对应c.接下来是编码文本(可能由多行组成,你应当把他们拼成一个长长的01串).编码文本由多个小节组成,每个小节的前3个数字代表小节中每个编码的长度,用二进制表示,然后是个字

ball.js cc.Class({ extends: cc.Component, properties: { x_vel:{ default:0 }, y_vel:{ default:0 }, grivatity:{ default:null }, }, onLoad: function () { this.grivatity=-1; }, init:function ( x_vel,y_vel) { this.x_vel=x_vel this.y_vel=y_vel }, update: f

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

原文转载自:https://blog.csdn.net/robert_chen1988/article/details/52431594 论文来源: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782599003898 function [xm,fv]=GAEOQ1 %%初始目标函数与约束条件 %求解变量t, k, 目标函数 f,约束条件 g1 syms t k z; f=100/t+25*(25*t+k*10*sqrt(1+1.

JMetal https://www.cnblogs.com/denggaoshan/p/6306640.html https://www.cnblogs.com/denggaoshan/p/6308597.html https://jmetal.github.io/jMetal/https://github.com/jMetal https://sourceforge.net/projects/jmetal/files/jmetal4.5/jmetal4.5.2.jar/download 机器

题目链接:点击打开链接 题意: 给定n个箱子m个物品 以下n个数字表示箱子的容量 以下m个数字b1-bm 表示物品体积为2^bi大 问最多有多少个物品能够放入箱子. 思路: 贪心,先放小的,小的不能放再放大的 显然我们把n个箱子拆成二进制,然后模拟二进制减法运算. 剩下就是简单模拟 #include<stdio.h> #include<string.h> #include<iostream> #include<algorithm> #include<m

/* 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/Martinium/p/binary_literal.html */ 二进制的语法 C/C++ 默认数字使用十进制,八进制使用前缀 0, 十六进制使用前缀 0x 或 0X,二进制常数的提议被否决(引用 C 语言程序原理国际标准 的 6.4.4.1 章节字段 "A proposal to add binary constants was rejected due to lack of precedent and insuffici

题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/242/E 给你n个数,m个操作,操作1是查询l到r之间的和,操作2是将l到r之间的每个数xor与x. 这题是线段树成段更新,但是不能直接更新,不然只能一个数一个数更新.这样只能把每个数存到一个数组中,长度大概是20吧,然后模拟二进制的位操作.仔细一点就行了. #include <iostream> #include <cstdio> #include <cmath> #incl

二项分布 | Binomial distribution 泊松分布 | Poisson Distribution 正态分布 | Normal Distribution | Gaussian distribution 负二项分布  | Negative binomial distribution 指数分布 | Exponential Distribution Βeta分布 | beta distribution Βeta二项分布 | Beta-binomial distribution 几何分布

<题目链接> 题目大意: 给定区间[A,B](1 <= A <= B <= 10 15)和N(1 <=N <= 10 9),求出该区间中与N互质的数的个数. 解题分析: 将求区间[A,B]与N互质的数转化成求[1,B] 区间与N互质的个数  -  [1,A-1]中与N互质的个数.同时,因为直接求区间内与N互质的数不好求,我们从反面入手,求出与N不互质的数,借鉴埃筛的思想,我们先求出N的所有质因子,然后将这些质因子在区间内倍数的个数全部求出(即与N不互质的数),再用

功能介绍 在有的网络开发需要走二进制流协议场景,比如网络游戏开发,在开发阶段,前端和后端协商好协议后就分别开发.在开发写代码的时候,有时需要对端发送一条完整的协议过来触发一下自己的代码,进行单步调试或单元测试,但对端现在也在开发,不能发完整的协议过来.这种情况下,我们可以使用TcpEngine工具模拟对端向我们发送完整的协议,实现触发我们的代码逻辑. TcpEngine是可以通过xml配置,模拟二进制流协议的工具,比如有一条协议的定义如下面四个部分 1. 1~4共四个字节是整型,存放消息体长度.

写在前面 本文严禁转载,只限于学习交流. 课件分享在这里了. 还有人工智能标准化白皮书(2018版)也一并分享了. 绪论 人工智能的定义与发展 定义 一般解释:人工智能就是用 人工的方法在 **机器(计算机)**上实现的智能,或称 机器智能: 人工智能(学科):从学科的角度来说,人工智能是一门研究如何 构造智能机器或智能系统,使之能模拟.延伸.扩展人类智能的学科: 人工智能(能力):从智能能力的角度来说,人工智能是智能机器所执行的通常 与人类智能有关的智能行为,如判断.推理.证明.识别.感知.理

Learning Face Age Progression: A Pyramid Architecture of GANs Abstract 人脸年龄发展有着两个重要的需求,即老化准确性和身份持久性,但是在文献中都没有很好地学习到.在该论文中,我们提出了一种创新的基于生成对抗网络的方法.该方法对固有的特定目标特性和根据消逝时间的特定年龄面部更改分别构建约束模型,保证生成的人脸能表示期望的年龄效果,并能同时保证人物特性的稳定.更进一步,为了生成更真实的人脸细节,合成人脸传达的高级别的特定年龄特性将

torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter). Parameters 是 Variable 的子类.Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到 Module的 参

Disentangling by Factorising 我们定义和解决了从变量的独立因素生成的数据的解耦表征的无监督学习问题.我们提出了FactorVAE方法,通过鼓励表征的分布因素化且在维度上独立来解耦.我们展示了其通过在解耦和重构质量之间提供一个更好的权衡(trade-off)来实现优于β-VAE的效果.而且我们着重强调了通常使用的解耦度量方法的问题,并引入一种不受这些问题影响的新度量方法. 1. Introduction 学习能够揭示数据语义意思的可解释(interpretable)表示

ylbtech-杂项-报表-Minitab:Minitab百科 Minitab软件是现代质量管理统计的领先者,全球六西格玛实施的共同语言,以无可比拟的强大功能和简易的可视化操作深受广大质量学者和统计专家的青睐.Minitab 1972年成立于美国的宾夕法尼亚州州立大学(Pennsylvania State University),到目前为止,已经在全球100多个国家,4800多所高校被广泛使用.典型的客户有:GE.福特汽车.通用汽车.3M.霍尼韦尔.LG.东芝.诺基亚.宝钢.徐工集团.海尔.中国

Minitab软件是现代质量管理统计的领先者,全球六西格玛实施的共同语言,以无可比拟的强大功能和简易的可视化操作深受广大质量学者和统计专家的青睐. MINITAB 功能菜单包括:基础和高级统计工具: 假设检验 (参数检验和非参数检验) 回归分析(一元回归和多元回归.线性回归和非线性回归) 方差分析(单因子.多因子.一般线性模型等) 时间序列分析 图表(散点图.点图.矩阵图.直方图.茎叶图.箱线图.概率图.概率分布图.边际图.矩阵图.单值图.饼图.区间图.Pareto.Fishbone.运行图等)