多峰的Shubert为: 求f(x,y)在[-10,10]x[-10,10]上的最大值. MATLAB代码: fun_mutv函数为: function my=fun_mutv(x,y) t1=zeros(size(x)); t2=t1; for i=1:5 t1=t1+i*cos((i+1)*x+i); t2=t2+i*cos((i+1)*y+i); end my=t1.*t2; opt_minmax=1; %优化目标类型:1最大化 0最小化 num_ppu=60; %种群规模,个体个数. n

1367-物流配送 内存限制:128MB 时间限制:8000ms 特判: No通过数:1 提交数:1 难度:4 题目描述: 物流配送是物流活动中一种非单一的业务形式,它与物品流动.资金流动紧密结合.备货是配送的准备工作或基础工作,备货工作包括筹集货源.订货或购货.集货.进货及有关的质量检查.结算.交接等.配送的优势之一,就是可以集中用户的需求进行一定规模的备货.备货是决定配送成败的初期工作,如果备货成本太高,会大大降低配送的效益.配送中的储存有储备及暂存两种形态.配送储备是按一定时期的配送经营要

Facade模式对外提供了统一的接口,而隐藏了内部细节.在网上购物的场景中,当点击提交订单按钮,与此订单相关的库存.订单确认.折扣.确认支付.完成支付.物流配送等都要做相应的动作.本篇尝试使用Facade模式,把这些类似工作者单元的动作隐藏到一类中,只要点击提交订单,余下的事情一步到位: □ 关于库存 namespace ConsoleApplication1.Interfaces { public interface IInventory { void Update(int productId

Java生鲜电商平台-物流配送的设计与架构 说明:由于Java开源生鲜电商平台是属于自建物流系统,也就是买家下的单,需要公司派物流团队进行派送.            业务需求中买家的下单时间控制在:12:00-03:00之间.这段时间可以进行下单.          1.业务分析:           物流团队需要知道以下东西. 1. 配送师傅需要知道去那个菜市场去哪个卖家那里拿到那个买家的货,由于买家买的菜是全品类,但是卖家卖的菜是单品,所以需要进行袋子组装. 2. 配送师傅需要确认按照买家

题目描述: 物流配送是物流活动中一种非单一的业务形式,它与物品流动.资金流动紧密结合.备货是配送的准备工作或基础工作,备货工作包括筹集货源.订货或购货.集货.进货及有关的质量检查.结算.交接等.配送的优势之一,就是可以集中用户的需求进行一定规模的备货.备货是决定配送成败的初期工作,如果备货成本太高,会大大降低配送的效益.配送中的储存有储备及暂存两种形态.配送储备是按一定时期的配送经营要求,形成的对配送的资源保证.这种类型的储备数量较大,储备结构也较完善,视货源及到货情况,可以有计划地确定周转储备

遗传算法提供了一种求解非线性.多模型.多目标等复杂系统优化问题的通用框架. 先从例子开始,慢慢再总结理论... [例]利用遗传算法计算函数f(x)=x*cos(5*pi*x)+3.5在区间[-1,2.5]上的最大值 先在工作区建立上面函数的一个m文件并保存,命名为fun_sigv.m: function y=fun_sigv(x) y=x.*cos(5*pi*x)+3.5; 代沟是父代中需要经过选择.交叉.变异得到下一代的比例,例如父代共100个个体,代沟为0.9,表明有90个个体被选中进行上述

项目演示视频观看地址:https://www.toutiao.com/i6811872614676431371/ 下载地址: 51document.cn 可以实现数据的图形展示.报表展示.报表的导出.打印. 1.仓储数据分析: 将2018年12月1日青岛仓出库量与 1. 仓储主题 仓库分为冷冻仓和冷藏仓,仓库地点至少三个,一个地点有多个冷冻仓和冷藏仓.时间为日.月.季度.年.商品为具体的生鲜产品.仓库设置仓库维度.时间维度.商品维度对数据进行查看. 实现数据的同比分析和环比分析. 除上图外,至少

接触多了ecshop.ecmall原始逻辑的,一般都习惯以整单的方式统一计算运费,这是一种很简单的思路. 但淘宝多了,就发现,物流运费没有那么简单. 首先,每种商品单独设置运费的体系,或者叫运费模板: 然后用户下单时,要能对同一样的运费模板进行合并运算.

前言 前段时间一直在用自己写的遗传算法框架测试算法在优化力场参数的效果,但是跑起来效率很慢,因为适应度函数需要调用多次力场程序计算能量,但是还是比我预想中的慢我也没有及时对程序进行profiling和优化.直到放假前在github有个使用gaft做SVM参数优化的童鞋开了个issue中说道在gaft优化的过程中会大量调用适应度函数,这才使我在国庆放假期间对gaft进行了profiling找到程序瓶颈并针对性的优化. 本文就记录下自己gaft做profiling并优化的过程以及优化的效果. 正文

00 前言 各位读者大家好,好久没有介绍算法的推文了,感觉愧对了读者们热爱学习的心灵.于是,今天我们带来了一个神奇的优化算法--遗传算法! 它的优点包括但不限于: 遗传算法对所求解的优化问题没有太多的数学要求,由于他的进化特性,搜索过程中不需要问题的内在性质,对于任意形式的目标函数和约束,无论是线性的还是非线性的,离散的还是连续的都可处理. 进化算子的遍历性(各态历经性)使得遗传算法能够非常有效地进行概率意义的全局搜素. 遗传算法对于各种特殊问题可以提供极大的灵活性来混合构造领域特有的启发式,从

本人亲身经历,但后续的流程分析都是个人猜测的,毕竟没有实际做过这块的业务. 订单物流阻塞经过 火热的双11刚刚退去,截止今日,我在京东购买的矿泉水终于到货啦,下单两箱还只收到了一箱 :( ,从下单到收到货过去了14天,足足两周的时间. 我从11-20号开始与京东客服联系,直到11-25整个购物体验才完成,也因为京东没有按照约定重新发货,算是补偿了我3000个京豆. 朋友们,不会不知道京豆是干啥的吧,100个京豆相当于一块钱,1000个京豆相当于10块钱,3000个京豆就是40块钱. 可那不是现金

移动互联网正在改变我们的生活方式,各种手机APP充斥着人们的生活,物流行业也不例外.货运APP的出现,对于物流行业是一个提升的机会,也是迈向标准化和专业化的一个有效途径.有专家预测,这将为物流行业的发展带来划时代的意义.但从目前的发展规模来看,货运APP在实际使用过程中仍存在一些问题,物流行业的传统模式依然不可动摇.现今,如何通过货运APP给用户带来最佳使用体验及实际效益,成为APP运营商们需要思考的问题.   互联网与物流市场  谁抢占互联网先机 谁就拥有未来物流市场? 经过三十多年的发展,我

选自AnalyticsVidhya 参与:晏奇.黄小天 近日,Analyticsvidhya 上发表了一篇题为<Introduction to Genetic Algorithm & their application in data science>的文章,作者 Shubham Jain 现身说法,用通俗易懂的语言对遗传算法作了一个全面而扼要的概述,并列举了其在多个领域的实际应用,其中重点介绍了遗传算法的数据科学应用.机器之心对该文进行了编译,原文链接请见文末. 简介 几天前,我着手

Java生鲜电商平台-物流动态费率.免运费和固定运费设计与架构 说明:物流配送环节常见的有包邮,免运费,或者偏远地区动态费率,还存在一些特殊的情况,固定费率,那么如何进行物流的架构与设计呢? 运费之困惑 在淘宝买过东西的亲们,应该都有过这样的体会——每次购物,都要在运费上和商家讨价还价,商议好运费后,还得下达订单等待卖家修改了才能付款,每次都如此,实在很不方便.而且当碰到运费很贵时(跨省的),那往往就会导致这次买卖告吹.无论在淘宝,还是在其它网站,当购买大件商品时,如果按照实际运费收取,往往都会

一.简介 旅行商问题是一个经典的组合优化问题.一个经典的旅行商问题可以描述为:一个商品推销员要去若干个城市推销商品,该推销员从一个城市出发,需要经过所有城市后,回到出发地.应如何选择行进路线,以使总的行程最短.从图论的角度来看,该问题实质是在一个带权完全无向图中,找一个权值最小的Hamilton回路.由于该问题的可行解是所有顶点的全排列,随着顶点数的增加,会产生组合爆炸,它是一个NP完全问题. TSP问题可以分为对称和不对称.在对称TSP问题中,两座城市之间来回的距离是相等的,形成一个无向图,而

工程项目视频观看地址:www.toutiao.com/i6804066711… 本文首先对系统所涉及到的基础理论知识进行阐述,并在此基础上进行了系统分析.系统分析是平台开发的一个不可缺少的环节,为了能够使本系统更好.更完善的被设计出来,就必须先进行调查研究.在系统调查的基础上,对新系统的功能进行系致的分析,从而才能够开发出完整的系统设计.本平台利用了现在比较广泛的JSP+MYSQL数据库的架构实现的,进行系统分析,为将来进一步的实施打下一个坚实的技术基础. 其次考虑到系统实施的可行性,在软件方面

GaussDB(for MySQL)数据库在写入性能上,在业界同类产品中是最好的,这主要得益于GaussDB(for MySQL)在MySQL内核方面的诸多优化.其中有一项从“送快递”得来灵感的优化——事务异步提交,值得我们分析. 背景 我们先来看看MySQL 8.0的事务提交的大致流程 图1 MySQL 8.0事务执行流程 以上流程,是MySQL8.0对WAL原则的一种实现,这个流程意味着,任何一个事务的提交,一定要完成write buffer和flush to disk流程. 然而那么这个流

MegEngine亚线性显存优化 MegEngine经过工程扩展和优化,发展出一套行之有效的加强版亚线性显存优化技术,既可在计算存储资源受限的条件下,轻松训练更深的模型,又可使用更大batch size,进一步提升模型性能,稳定batchwise算子.使用MegEngine训练ResNet18/ResNet50,显存占用分别最高降低23%/40%:在更大的Bert模型上,降幅更是高达75%,而额外的计算开销几乎不变. 基于梯度检查点的亚线性显存优化方法[1]由于较高的计算/显存性价比受到关注.M

谈到信息化,每个企业有每个企业的业务模式,每个企业有每个企业不同的思考.落地有效的信息化建设一定紧跟着企业的发展,围绕业务和管理,来提升效率,创造价值. 对于企业如何在发展的不同阶段提升信息化建设,这里分享新飞电器的实践案例,原文是新飞电器信息部经理吴述毅在帆软大数据巡展上的演讲. 关于新飞电器 新飞电器是以冰箱.冷柜.空调.洗衣机为主导产品的现代化白色家电制造企业,其冰箱.冷柜销量连续多年名列行业前茅,"新飞"品牌被公认为中国最著名的绿色家电品牌. 信息化建设概况 针对公司的行业特点

www.esrichina-bj.cn esri中国北京http://www.lingtu.com/ 北京灵图软件技术有限公司(三维gis) http://www.spatialport.com.cn/ 北京时空港科技有限公司 http://www.listen.com.cn/ 北京利讯公司 http://www.unistrong.com/GPSyuandi/GPSbook.htm 北京合众思壮科技有限责任公司-GPS园地 http://www.supermap.com.cn/ 北京超图地理信

目录 目录 ...................................................................................................................................................................2 一. 前言 .........................................................................