PPS 动态多目标优化 CSDN

Algorithm-多目标优化-博文路径

参考博文: 多目标进化算法(MOEA)概述: https://blog.csdn.net/qithon/article/details/72885053 多目标优化问题的算法及其求解: https://blog.csdn.net/paulfeng20171114/article/details/82454310 多目标优化-测试问题及其Pareto前沿: https://blog.csdn.net/qithon/article/details/78645090 多目标优化问题中常见分解方法的理

多目标优化算法（一）NSGA-Ⅱ（NSGA2）（转载）

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

[MCM] 多目标优化 MOP(multi-objective programming)

生活中许多问题都是由相互冲突和影响的多个目标组成.人们会经常遇到使多个目标在给定区域同时尽可能最佳的优化问题,也就是多目标优化问题.优化问题存在的优化目标超过一个并需要同时处理就成为多目标优化问题. 多目标优化问题在工程应用等现实生活中非常普遍并且处于非常重要的地位,这些实际问题通常非常复杂.困难,是主要研究领域之一.自20世纪60年代早期以来多目标优化问题吸弓了越来越多不同背景研究人员的注意力.因此,解决多目标优化问题具有非常重要的科研价值和实际意义. 实际中优化问题大多数是多目标优化问题,一

【BZOJ 1701】Cow School（斜率优化/动态凸包/分治优化）

原题题解和数据下载 Usaco2007 Jan 题意小牛参加了n个测试,第i个测试满分是$p_i$,它的得分是$t_i$.老师去掉$t_i/p_i$最小的d个测试,将剩下的总得分/总满分作为小牛的得分. 小牛想知道多少个d存在比老师计算的分数更高的选择测试的方案,并输出这些d. 题解基础思路排好序后,$ \frac {t_1} {p_1} < \frac {t_2} {p_2}<..< \frac {t_n} {p_n}$. 如果d==j,老师给的分数是\(r_j=\f

SQL优化 csdn

1.1.1 摘要在开发过程中,我们不时会遇到系统性能瓶颈问题,而引起这一问题原因可以很多,有可能是代码不够高效.有可能是硬件或网络问题,也有可能是数据库设计的问题. 本篇博文将针对一些常用的数据库性能调休方法进行介绍,而且,为了编写高效的SQL代码,我们需要掌握一些基本代码优化的技巧,所以,我们将从一些基本优化技巧进行介绍. 本文目录代码中的问题数据库性能开销使用存储过程使用数据库事务使用SqlBulkCopy 使用表参数 1.1.2 正文假设,我们要设计一个博客系统,其中包含一个

单目标优化问题　常用的　测试函数（MATLAB版）

############################################### # 测试函数 # ############################################### #1. De jong 函数F1 # min f1(x1,x2,x3) = x1^2+x2^2+x3^2; -5.12<=x1,x2,x3<=5.12; # 一个极小点f1(0,0,0)=0 # &l

CXF动态客户端如何优化JaxWsDynamicClientFactory.createClient -- 慢

在CXF动态创建客户端时,如下: JaxWsDynamicClientFactory factory = JaxWsDynamicClientFactory.newInstance(); Client client = null; // 创建客户端连接 client = factory.createClient("http://localhost:9090/cxf/saveLove?wsdl"); 经测试,在createClient操作中,会生产webservice下所有方法类.参数类

bzoj 2631: tree 动态树+常数优化

2631: tree Time Limit: 30 Sec Memory Limit: 128 MBSubmit: 1716 Solved: 576[Submit][Status] Description 一棵n个点的树,每个点的初始权值为1.对于这棵树有q个操作,每个操作为以下四种操作之一:+ u v c:将u到v的路径上的点的权值都加上自然数c:- u1 v1 u2 v2:将树中原有的边(u1,v1)删除,加入一条新边(u2,v2),保证操作完之后仍然是一棵树:* u v c:将u到v的

P2050 [NOI2012]美食节动态连边优化费用流

题意类似的一道排队等候,算最小总等待时间的题目. 思路但是这道题的边数很多,直接跑会tle,可以动态加边,就是先连上倒数第一次操作的边,跑一遍费用流,然后对使用了倒数第一条边的点,连上相应的倒数第二条边.以此类推 #include <algorithm> #include <iterator> #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <ioma

Visual Detail Augmented Mapping for Small Aerial Target Detection（航片动态小目标检测）

1.介绍航片里小目标占总像元数不足1%,普通目标检测算法如YOLO会有很多错误,主要原因有3点: 1.航片的无关背景占多数 2.目标大小由于飞行高度和拍摄角度不同 3.航片中的小移动目标和噪音会混淆 2.方法步骤 1.多线索前景分割结合了 optical flow 和 background modeling 两个方法,得到小目标概率热图,即一堆感兴趣区域.由于会存在许多噪声,用均值滤波对概率图进行处理.再对这些感兴趣框进行聚类,聚合重叠部分和两个离得很近的框 2.视觉细节增强第一步做多分辨

原生JS实现动态时钟（优化）

<!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>无标题文档</title> </head> <body> <p id="num"></p> <a href="javascript:stop()">让时间停止吧</a> <a hr

Mybatis之拦截器原理（jdk动态代理优化版本）

在介绍Mybatis拦截器代码之前,我们先研究下jdk自带的动态代理及优化其实动态代理也是一种设计模式...优于静态代理,同时动态代理我知道的有两种,一种是面向接口的jdk的代理,第二种是基于第三方的非面向接口的cglib. 我们现在说的是jdk的动态代理,因为mybatis拦截器也是基于这个实现的. 简单介绍就是建立一个目标类的代理类.在执行目标类的方法前先执行代理类的方法,目标类的方法是在代理类中执行的,所以目标类方法执行前后,可以再代理类中进行其他操作. 简单版: public inte

SQL Server优化器特性-动态检索

前段时间我写的文章SQL Server 隐式转换引发的躺枪死锁中有的朋友评论回复说在SQL2008R2测试时并未出现死锁,自己一测果然如此,因此给大家带来的疑惑表示抱歉,这里我就解释下其原因. 回顾:SQL2012中发生死锁的原因已经向大家解释了,因为隐式转换造成的表扫描扩大了锁规模.但在SQL2008R2中就未有同样的现象出现,很显然锁规模没有扩大,原因在于SQL Server的优化器为我们做了额外的事情-动态检索动态检索:基于索引查找的优势,SQL Server(部分版本)会尝试将一些情

MOPSO 多目标例子群优化算法

近年来,基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展,研究表明该技术比经典方法更实用和高效.有代表性的多目标优化算法主要有NSGA.NSGA-II.SPEA.SPEA2.PAES和PESA等.粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的.基于群体智能的进化技术,以其独特的搜索机理.出色的收敛性能.方便的计算机实现,在工程优化领域得到了广泛的应用,多目标PSO(MOPSO)算法应用到了不同的优化领域[9~11],但存在计算复杂度高.通用性低.收敛性不好等缺点. 多目标粒子群(MOPSO)算法是由Ca

MOPSO 多目标粒子群优化算法

近年来,基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展,研究表明该技术比经典方法更实用和高效.有代表性的多目标优化算法主要有NSGA.NSGA-II.SPEA.SPEA2.PAES和PESA等.粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的.基于群体智能的进化技术,以其独特的搜索机理.出色的收敛性能.方便的计算机实现,在工程优化领域得到了广泛的应用,多目标PSO(MOPSO)算法应用到了不同的优化领域[9~11],但存在计算复杂度高.通用性低.收敛性不好等缺点. 多目标粒子群(MOPSO)算法是由Ca

C 高级编程3 静态库与动态库

http://blog.csdn.net/Lux_Veritas/article/details/11934083http://www.cnblogs.com/catch/p/3857964.html mmap/munmap工具使用 #include <unistd.h> #include <sys/mman.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> main() { int *p=mmap(NULL, getpag

sql性能优化（摘自网络）

索引,索引!!!为经常查询的字段建索引!! 但也不能过多地建索引.insert和delete等改变表记录的操作会导致索引重排,增加数据库负担. 优化目标 1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段. 2.降低 CPU 计算除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by,

【转】解析JDK 7的动态类型语言支持

http://www.infoq.com/cn/articles/jdk-dynamically-typed-language Java虚拟机的字节码指令集的数量自从Sun公司的第一款Java虚拟机问世至JDK 7来临之前的十余年时间里,一直没有发生任何变化[1].随着JDK 7的发布,字节码指令集终于迎来了第一位新成员——invokedynamic指令.这条新增加的指令是JDK 7实现“动态类型语言(Dynamically Typed Language)”支持而进行的改进之一,也是为JDK 8

（数字IC）低功耗设计入门（六）——门级电路低功耗设计优化

三.门级电路低功耗设计优化 (1)门级电路的功耗优化综述门级电路的功耗优化(Gate Level Power Optimization,简称GLPO)是从已经映射的门级网表开始,对设计进行功耗的优化以满足功耗的约束,同时设计保持其性能,即满足设计规则和时序的要求.功耗优化前的设计是已经映射到工艺库的电路,如下图所示: 门级电路的功耗优化包括了设计总功耗,动态功耗以及漏电功耗的优化.对设计做优化时,优化的优先次序如下: 由此我们可以找到, 优化时,所产生的电路首先要满足设计规则的要求,然后满足延

Oracle SQL优化[转]

Oracle SQL优化 1. 选用适合的ORACLE优化器 ORACLE的优化器共有3种: a. RULE (基于规则) b. COST (基于成本) c. CHOOSE (选择性) 设置缺省的优化器,可以通过对init.ora文件中OPTIMIZER_MODE参数的各种声明,如RULE,COST,CHOOSE,ALL_ROWS,FIRST_ROWS .你当然也在SQL句级或是会话(session)级对其进行覆盖. 为了使用基于成本的优化器(CBO, Cost-Based Optimizer)

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