遗传算法概述: • 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择.适者生存”的演化法则,它最初由美国Michigan大学的J. Holland教授于1967年提出.• 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成.因此,第一步需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作.初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代(ge

转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_5ebcc0240101pnrj.html matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解 (2014-01-10 13:03:57)   分类: matlab 最近研究了一下遗传算法,因为要用遗传算法来求解多元非线性模型.还好用遗传算法的工具 箱予以实现了,期间也遇到了许多问题.借此与大家分享一下. 首先,我们要熟悉遗传算法的基本原理与运算流程. 基本原理:遗传算法是一种典型的启发式算法,属于非数值算法范畴.它是模拟达尔文的自然 选择

对于matlab的使用,最好还是使用英文好.这样既能让你熟悉直接的英文解释,也能学习一下英语. 对于中文版的matlab,默认的Matlab安装是中文,所以这里存在安装matlab后设置语言的需要. 具体的方案: M1:Matlab2016b M2:较低版本的matlab的设置方式. 在环境变量的系统变量中,新建一个MWLOCALE_TRANSLATED,值为OFF.

Matlab画图设置线宽和字号 既然这么多人来这里看过,我就多做点注释,方便大家参考. 下边这段代码不需要特别设置,只需要在plot语句之后插入即可. %plot your figure before %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% set(gcf,'Units','centimeters','Position',[10 10 7 5]);%设置图片大小为7cm×5cm%get hanlde to current axis返回当前图形的当前坐标轴的句柄,%(the first ele

转自:https://www.jb51.net/article/120748.htm 为什么需要这个功能,因为大多数计算机软件时钟系统通常只能有一个时钟触发一次中断.当运行多个任务时,我们会想要多个定时器 的时钟跟踪并发这样可以生成正确的时间重叠,操作系统这样做. 本例子是为了实现使用Linux下的一个定时器,实现任一数量的定时器功能. 首先我们需要一些数据类型用来描述时钟数据结构 #include <stdio.h> #include<time.h> #define TRUE 1

众所周知,可以通过设置background-repeat的值来改变背景图片的重复次数.但有一个问题,background-repeat的值不是让图片只有1个,就是让图片铺满.如果只想设置给定数量的图片该怎么办?以2个为例,请看代码: h1 { background-image: url(logo.jpg), url(logo.jpg); background-repeat: no-repeat; background-position: left, right; } 这样,就实现了<h1>元素

function [xv,fv] = myGA(fitness, a, b, NP, NG, Pc, Pm, eps) % 用遗传算法求解一维无约束优化问题 % % 待优化的目标函数 fitness % 自变量下界 a % 自变量上界 b % 种群个体数 NP % 最大进化代数 NG % 杂交概率 Pc % 变异概率 Pm % 自变量离散精度 eps % 目标变量取最大值时自变量的值: xm % 目标函数的最大值 fv % % Example: % function F = fitness(x)

#region 设置数量等textbox控件样式及限制条件(具体调用的方法就是重写或直接调用ShieldNumberTextBoxOtherKeys函数) /// <summary> /// 屏蔽数字textbox的其他字符串 /// </summary> /// <param name="sender"></param> /// <param name="e"></param> public

试验了一下: 调整mapred-site.xml中mapred.min.split.size的值可以改变map的数量 首先设置了hdfs-site.xml中的dfs.block.size为20M,测试文件为72M 然后调整mapred-site.xml中mapred.min.split.size的值 30M 时候为 3个map 20M 时候为 4个map 10M 时候为 8个map 也可以在程序中设置block.size conf.setInt("dfs.block.size",655

基本参数:centos 7 x86_64,linux 系统, 安装matlab, 已经下载R2016b_glnxa64.iso 但挂载的时候遇到问题: [root@lf mnt]# mount -o loop R2016b_glnxa64.iso /mnt/temp/ount: /mnt/R2016b_glnxa64.iso:设置回环设备失败: 没有那个文件或目录 原因是:我把 /dev目录下的 loop0设备给删除了. 重新挂载:mknod -m 0660 /dev/loop0 b 7 0 用

转自:http://smilejay.com/2012/03/windows_cpu_memory_setting/ Windows 8(测试版)在作为Xen Guest中的benchmark测试.我遇到的一个问题是,比如我的系统有32个CPU和32GG内存,而在Xen环境中,Dom0总是需要一定的CPU和内存消耗的吧(我分给Dom0 2个CPU和2G内存),而不在虚拟机环境中,Windows系统如何限制它使用的CPU和内存的数量呢?(比如我的例子中,我想限制为Windows启动时只使用30个C

ubuntu15.04, matlab2016a 默认按键ctrl+s无法保存,ctrl+z无法撤销.因为用的是emacs的快捷键.emacs的快捷键不熟悉会觉得很复杂,果断改为windows风格的: 打开matlab --> file --> preferences --> Keyboard --> Shortcuts --> Keyboard Shortcuts Preferences --> Active settings: 默认的是Emacs Default s

1. axis([xmin xmax ymin ymax]) 设置当前图形的坐标范围,分别为x轴的最小.最大值,y轴的最小最大值 2. V=axis 返回包含当前坐标范围的一个行向量 3. axis auto 将坐标轴刻度恢复为自动的默认设置 4. axis manual 冻结坐标轴刻度,此时如果hold被设定为on,那么后边的图形将使用与前面相同的坐标轴刻度范围 5. axis tight 将坐标范围设定为被绘制的数据范围 6. axis fill 这是坐标范围和屏幕的高宽比, 使得坐标轴可以

代码例如以下: function m_main() clear clc Max_gen = 100;% 执行代数 pop_size = 100;%种群大小 chromsome = 10;%染色体的长度 pc = 0.9;%交叉概率 pm = 0.25;%变异概率 gen = 0;%统计代数 %初始化 init = 40*rand(pop_size, chromsome)-20; pop = init; fit = obj_fitness(pop); [max_fit, index_max] =

我们可以通过修改colormap的值来达到这种目的. 一般来说colormap的值是64*3的矩阵,64代表64种颜色,3列是这种颜色的RGB值,不过归一化了. 如果你想将colorbar颜色设成6种, mycolor6 = [ 0.4784 0.0627 0.89410 0 10 1 01 1 01 0 01 0.3804 0]; 将随机矩阵A=randn(100),显示 执行以下步骤 imagesc(A); colormap(mycolor6) colorbar 将显示 颜色和数据自己可以随

let dis;//item宽度加item之间gap的宽度item.setPosition((i<arr.length/2?-1:1) * Math.abs(i - arr.length/2 + 0.5) * dis,0);

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

转载http://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败.所以用户在提交map/re

map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败.所以用户在提交map/reduce作业时应该在一个合理的范围内,这样既可以增强系统负载匀衡,也可以降低任务失败的开销