/* Routines for randomized recursive quick-sort */ # include <stdio.h> # include <stdlib.h> # include <math.h> # include "global.h" # include "rand.h" /* Randomized quick sort routine to sort a population based on a p

5 QUERY TUNING 5.1 Planner Method Configuration. 下列参数控制查询优化器是否使用特定的存取方法.除非对优化器特别了解,一般情况下,使用它们默认值即可. 5.1.1 enable_bitmapscan 布尔型 默认: enable_bitmapscan = on 打开或者关闭规划器对位图扫描规划类型的使用. 5.1.2 enable_hashagg 布尔型 默认: enable_hashagg = on 打开或者关闭查询规划器对散列连接规划类型的使用

一.连接配置与安全认证 1.连接Connection Settings   listen_addresses (string) 这个参数只有在启动数据库时,才能被设置.它指定数据库用来监听客户端连接的TCP/IP地址.默认是值是* ,表示数据库在启动以后将在运行数据的机器上的所有的IP地址上监听用户请求(如果机器只有一个网卡,只有一个IP地址,有多个网卡的机器有多个 IP地址).可以写成机器的名字,也可以写成IP地址,不同的值用逗号分开,例如,’server01’, ’140.87.171.49

/* Nond-domination based selection routines */ # include <stdio.h> # include <stdlib.h> # include <math.h> # include "global.h" # include "rand.h" /* Routine to perform non-dominated sorting */ void fill_nondominated_

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

上一次我们使用遗传算法求解了一个较为复杂的多元非线性函数的极值问题,也基本了解了遗传算法的实现基本步骤.这一次,我再以经典的TSP问题为例,更加深入地说明遗传算法中选择.交叉.变异等核心步骤的实现.而且这一次解决的是离散型问题,上一次解决的是连续型问题,刚好形成对照. 首先介绍一下TSP问题.TSP(traveling salesman problem,旅行商问题)是典型的NP完全问题,即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长,到目前为止还没有找到一个多项式时间的有效算法.TS

以前搞数学建模的时候,研究过(其实也不算是研究,只是大概了解)一些人工智能算法,比如前面已经说过的粒子群算法(PSO),还有著名的遗传算法(GA),模拟退火算法(SA),蚁群算法(ACA)等.当时懂得非常浅,只会copy别人的代码(一般是MATLAB),改一改值和参数,东拼西凑就拿过来用了,根本没有搞懂的其内在的原理到底是什么.这一段时间,我又重新翻了一下当时买的那本<MATLAB智能算法30个案例分析>,重读一遍,发现这本书讲的还是非常不错的,不仅有现成算法的MATLAB实现,而且把每一种算

上篇我们用遗传算法求解了方程,其中用到的编码方式是二进制的编码,实现起来相对简单很多, 就连交配和变异等操作也是比较简单,但是对于TSP问题,就稍微复杂一点,需要有一定的策略, 才能较好的实现. 这次的TSP问题的题目是: 随机产生10~30个城市,每个城市之间的距离也是随机产生,距离的范围是[1,50],求最优的路径 ========================================================== 下面就是具体的求解,由于我的策略是基于知网上的<一种改进的遗

算法实例 ##排序算法Sort## ### 快速排序QuickSort ### bing搜索结果 http://www.bing.com/knows/search?q=%E5%BF%AB%E9%80%9F%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95&mkt=zh-cn&FORM=BKACAI *使用队列* QuickSort排序中其实最贴近人类思考方式的实现是利用队列技术 1.建立左右队列 2.遍历List,小于Pivot的放入左队列,大于等于Pivot的放入右

写这个的目的在于,说明快速排序的灵活运用.我们来看下关于快速排序中的一部分关键代码: 快速排序代码: int a[101],n;//定义全局变量,这两个变量需要在子函数中使用 void quicksort(int left,int right) { int i,j,t,temp; if(left>right) return; temp=a[left]; //temp中存的就是基准数 i=left; j=right; while(i!=j) { //顺序很重要,要先从右边开始找 while(a[j

python据说功能强大,触角伸到各个领域,网上搜了一下其科学计算和工程计算能力也相当强,具备各种第三方包,除了性能软肋外,其他无可指摘,甚至可以同matlab等专业工具一较高下. 从网上找了一个使用遗传算法实现数据拟合的例子学习了一下,确实Python相当贴合自然语言,终于编程语言也能说人话了,代码整体简洁.优雅.. 代码功能:给出一个隐藏函数 例如 z=x^2+y^2,生成200个数据,利用这200个数据,使用遗传算法猜测这些数据是什么公式生成的. (说的太直白,一点都不高大上) 代码如下:

这次的文章是以一份报告的形式贴上来,代码只是简单实现,难免有漏洞,比如循环输入的控制条件,说是要求输入1,只要输入非0就行.希望会帮到以后的同学(*^-^*) 一.问题描述 旅行商问题(Traveling-Salesman Problem,TSP).设有n个互相可直达的城市,某推销商准备从其中的A城出发,周游各城市一遍,最后又回到A城.要求为该旅行商规划一条最短的旅行路线. 二.目的 为了解决旅行商问题,用了遗传算法,模拟染色体的遗传过程,进行求解. 为了直观的更有比较性的观察到程序的运行效果,

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

遗传算法(Genetic Algorithms,GA)是一种全局优化方法,它借用了生物遗传学的观点,通过自然选择.遗传.变异等作用机制,实现种群中个体适应性的提高,体现了自然界中“物竞天择.适者生存”的进化过程. 遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法,它模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖.交叉和基因突变现象,在每次迭代中都保留一组候选解,并按某种指标从解群中选取较优的个体,利用遗传算子(选择.交叉和变异)对这些个体进行组合,产生新一代的候选种群,并重复此过程,直到满

写在前面 本文对于普通自适应遗传算法的Pm和Pc的公式进行了解读,此公式为M.Srinivas 和 L .M. Patnaik在1994年的<Adaptive Probabilities of Crossover>(点击这里下载论文)论文提出. 动机,出于怎样的目的把Pc和Pm的值设置成动态变化的(自适应) 在GA中有两个特征是必要的. 第一个特征是在找出包含最优解的范围之后,收敛到最佳效果的能力.(收敛能力) 第二个特征是探索解空间的新区域以寻找全局最优的能力.(寻优能力) 经过经验验证,适

机器学习算法实践:Platt SMO 和遗传算法优化 SVM 之前实现了简单的SMO算法来优化SVM的对偶问题,其中在选取α的时候使用的是两重循环通过完全随机的方式选取,具体的实现参考<机器学习算法实践-SVM中的SMO算法>.(http://pytlab.github.io/2017/09/01/机器学习算法实践-SVM中的SMO算法/) 本文在之前简化版SMO算法的基础上实现了使用启发式选取α对的方式的Platt SMO算法来优化SVM.另外由于最近自己也实现了一个遗传算法框架GAFT,便

本文没有对遗传算法的原理做过多的解释 基础知识可以参考下面的博客:http://blog.csdn.net/u010451580/article/details/51178225 本实验用到的变异用到下面网址上的方法,当然这个网址也很好的阐释了CVRP的解决方案:https://image.hanspub.org/Html/10-2620135_14395.htm 本文所用交叉算法是部分交叉映射PMX,PMX基础知识请参考这个博客:http://blog.csdn.net/u012750702/

机器学习算法实践:Platt SMO 和遗传算法优化 SVM 之前实现了简单的SMO算法来优化SVM的对偶问题,其中在选取α的时候使用的是两重循环通过完全随机的方式选取,具体的实现参考<机器学习算法实践-SVM中的SMO算法>.(http://pytlab.github.io/2017/09/01/机器学习算法实践-SVM中的SMO算法/) 本文在之前简化版SMO算法的基础上实现了使用启发式选取α对的方式的Platt SMO算法来优化SVM.另外由于最近自己也实现了一个遗传算法框架GAFT,便

遗传算法 1.前言 遗传算法是一种基于生物界自然群体遗传进化机制的自适应全局优化概率搜索算法.它与传统算法不同,不依赖梯度信息,而是通过模拟自然进化过程来搜索最优解. 例子:兔子的遗传进化 有人说,现代医学阻碍了人类的进化?你怎么看? 2．发展历程 遗传算法由密歇根大学的约翰·霍兰德和他的同事于二十世纪六十年代在对细胞自动机(英文:cellular automata)进行研究时率先提出.在二十世纪八十年代中期之前,对于遗传算法的研究还仅仅限于理论方面,直到在匹兹堡召开了第一届世界遗传算法大会.随

N皇后问题描述 N皇后问题是一个经典的问题,在一个N*N的棋盘上放置N个皇后,每行一个并使其不能互相攻击(同一行.同一列.同一斜线上的皇后都会自动攻击). 遗传算法 遗传算法是局部束搜索的变形: 与自然选择过程相似,通过把两个父代结合产生后继(有性繁殖),而不是修改单一状态(无性繁殖). 1.通过结合两个状态来产生后继状态 2.从k个随机产生的状态开始(种群) 3.状态表示成字符串(染色体) 4.评估函数(适应值函数) 5.通过选择(轮盘赌选择法).交叉(杂交)和变异操作来产生新一代种群 6.半