PA-Fitness 一、数据集/数据预处理 1、原始数据集：姓名，年龄，性别，多久运动一次？运动对您的重要性？您当前的健康水平？买过运动器材吗？... （https://www.kaggle.com/datasets/nithilaa/fitness-analysis）可在这个网站下载 2、处理后的数据集：男女分开（对应代码如下） # Importing Libraries and
list/slice 切片 切片，前包后不包 l=[1,2,3] # 从index 1到尾部；结果：2,3 l[1:] # 从开始到index 2；结果：1,2,3 l[:2] # 从开始到倒数第1个；结果：1,2 l[:-1] # 从倒数第2个到末尾；结果：2,3 l[-2:] # 倒数第1个；结果：3 l[-1] list/range range(10) # 从0开始到9 # [0, 1, 2, 3,
论文题目：《Improving Object Localization with Fitness NMS and Bounded IoU Loss》 发现这篇文章网络上资源较少，来写一下自己看完这篇文章的一些想法，可能不成熟，欢迎指正。谢谢！ 本文对于NMS进行了改进，提出了一个叫Fitness NMS的模块，在DeNet基础上进行的改进。 文章介绍了一
1 简介 1 引言 风能是一种清洁能源，但由于自然条件的变化，风速和风向不断的、随机的变化，导致风力发电输出功率具有不稳定性和不可预测性，直接影响微电网的调度运行，而通过风力发电系统和储能设备的协调配合，可以提高风力发电技术的可调度性和可控性。 近年来，混合储能的容量配置及控制
目录 1 引入 2 遗传算法 2.1 遗传算法的基本概念 2.2 遗传算法的特点 2.3 程序框图 3 Python代码实现 3.1 源代码实现 3.2 遗传算法包sko.GA 3.2.1 案例1 3.2.2 案例2 4 参考 1 引入 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是模拟生物在自然环境中的遗传和进化
假设有一个收集轨道，上面有5个采集堆，这5个采集堆分别被看作一个4*20的矩阵（下面只有4*10），每个模块（比如：A31和A32的元素含量不同），为了达到采集物品数量和元素含量的要求（比如：需采集5吨和某元素单位质量在65与62之间），求出在每个4*20的矩阵中哪个模块被拿出可以达到要求并找
写在前面 前天写完了基于传递闭包的模糊聚类，今天准备写“遗传算法求解无约束单目标优化问题”。昨天和npy玩了一下午，去齐白石艺术学院看了画展，一起在最高处看了夕阳，并在落日前接吻。 实验题目 遗传算法求解无约束单目标优化问题 实验目的 理解遗传算法原理，掌握遗传算法的基本
致敬开源工作者：他的连接：麻雀搜索算法——Matlab_q7719的博客-CSDN博客_麻雀搜索算法麻雀搜索算法是2020年提出的元启发式算法，算法的具体过程见下面链接https://blog.csdn.net/weixin_43821559/article/details/117355563https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/1088
一、布谷鸟算法简介 布谷鸟算法，英文叫做Cuckoo search (CS algorithm)。首先还是同样，介绍一下这个算法的英文含义， Cuckoo是布谷鸟的意思，啥是布谷鸟呢，是一种叫做布谷的鸟，o(∩_∩)o ，这种鸟她妈很懒，自己生蛋自己不养，一般把它的宝宝扔到别的种类鸟的鸟巢去。但是呢，当孵化后，遇到聪
关键字参数 通常定义在收集参数后面 需要通过形参的名称来传递实参 def event(a,b,*gather,substitution,c='run') : print(a,b,c) print(gather) print(substitution) event('football','swimming','fitness',c='running',substitution=&
1 模型 蝙蝠算法( BA) 是 Yang 教授于 2010 年基于群体智能提出的启发式搜索算法,是一种搜索全局最优解的有效方法。该算法是一种基于迭代的优化技术,初始化为一组随机解,然后 通过迭代搜寻最优解,且在最优解周围通过随机飞行产生局部新解,加强了局部搜索。与其他算法相比,BA 在
1 模型介绍 模型参考这里。 2 部分代码 %clear all; tic clc; %format long; %------给定初始化条件---------------------------------------------- c1=2; %学习因子1 c2=2; %学习因子2 w=0.7; %惯性权重 MaxDT=20;
遗传算法（Genetic Algorithm,GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究，用于解决寻找最优解的问题。 它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论以及孟德尔的遗传学说。 遗传算法的一般步骤为： 1.随机产生种群 2.确定个体适应度函数，判断个
一、蚁狮算法简介 1.原理 ALO算法模拟了蚁狮在自然界中的捕猎机制。它们的名字来源于它们独特的狩猎行为和它们最喜欢的猎物。蚁狮沿着圆形的路径移动，用它巨大的下颚在沙子中挖出一个锥形的坑。在挖好陷阱后，藏在圆锥形的底部(作为坐等捕食者),等待被困在坑中的昆虫(最好是蚂蚁),
1.整体流程（有不懂的地方可以在评论区留言） 初始化种群，计算适应性，选择，交叉，变异，更新并评估，判断是否达到最大迭代次数，输出最佳目标函数 2.求9*sin(5*x)+8*cos(4*x)最优值（matlab） clear all; popsize=20; %群体大小 chromlength=10; %字符串长度（个体长度） pc=0.7; %交叉概率
一、简介 粒子群算法源于复杂适应系统（Complex Adaptive System,CAS）。CAS理论于1994年正式提出，CAS中的成员称为主体。比如研究鸟群系统，每个鸟在这个系统中就称为主体。主体有适应性，它能够与环境及其他的主体进行交流，并且根据交流的过程“学习”或“积累经验”改变自身结构与行为。
一、简介 粒子群算法源于复杂适应系统（Complex Adaptive System,CAS）。CAS理论于1994年正式提出，CAS中的成员称为主体。比如研究鸟群系统，每个鸟在这个系统中就称为主体。主体有适应性，它能够与环境及其他的主体进行交流，并且根据交流的过程“学习”或“积累经验”改变自身结构与行
## 一、简介 粒子群算法源于复杂适应系统（Complex Adaptive System,CAS）。CAS理论于1994年正式提出，CAS中的成员称为主体。比如研究鸟群系统，每个鸟在这个系统中就称为主体。主体有适应性，它能够与环境及其他的主体进行交流，并且根据交流的过程“学习”或“积累经验”改变自身结构与行为
一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复杂系统
【报告篇幅】：116 【报告图表数】：163 【报告出版时间】：2021年1月 报告摘要 2019年中国健身和运动器材市场规模达到了XX亿元，预计2026年可以达到XX亿元，未来几年年复合增长率(CAGR)为XX%。 本报告研究中国市场健身和运动器材的生产、消费及进出口情况，重点关注在中国市场扮演重要角色
一、简介 1 粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参
一、简介 1 粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参
一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用遗传算法是一类可用于复杂系统
一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复杂系
TSP问题 TSP（Traveling Salesman Problem）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。TSP问题可以描述为：已知n个城市之间的相互距离，某一旅行商从某一个城市出发，访问每个城市一次且仅一次，最后回到出发的城市，如何安排才能使其所走的路
