一、简介 海洋捕食者算法(MPA)是一种自然启发式的优化算法,它遵循在最佳觅食策略中自然支配的规则,并且在海洋生态系统中遇到捕食者与猎物之间的速率策略。 二、源代码 %_________________________________________________________________________ % Marine Predators Algorith
一、简介 萤火虫算法（Fire-fly algorithm，FA）由剑桥大学 Yang 于 2009 年提出 , 作为最新的群智能优化算法之一 , 该算法具有更好的收敛速度和收敛精度 , 且易于工程实现等优点。 1 算法原理 在FA 中 , 萤火虫发出光亮的主要目的是作为一个信号系统 , 以吸引其他的萤火虫个体 , 其假
一、简介 多元宇宙优化算法（Multi-Verse Optimizer，MVO）是Seyedali Mirjalili等于2016年提出的一种新型智能优化算法[1]。它基于宇宙中的物质通过虫洞由白洞向黑洞进行转移的原理进行模拟。在MVO算法中，主要的性能参数是虫洞存在概率和虫洞旅行距离率，参数相对较少，低维度数值实验表现出
一、简介 1 GOA数学模型 2 GOA迭代模型 3 GOA算法的基本流程 4 GOA缺点 二、源代码 clc; clear; close all; % Change these details with respect to your problem%%%%%%%%%%%%%% ObjectiveFunction=@ZDT1; dim=5; lb=0; ub=1; obj_no=2; if size(ub,2)==1 ub=on
一、简介 1 GOA数学模型 2 GOA迭代模型 3 GOA算法的基本流程 4 GOA缺点 二、源代码 clear all clc SearchAgents_no=100; % Number of search agents Function_name='F1'; % Name of the test function that can be from F1 to F23 (Table 1,2,3 in the paper) Max_
Navigator Simulated AnnealingMetropolis准则SA基本过程SA的控制参数 Demo:求极小值Reference Simulated Annealing SA是一种适合求解大规模组合优化问题的算法，是一种关于NP完全类问题的有效近似算法. SA算法是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，算法采用Me
clc clear foj = @ Sphere; Lb = -100; % 搜索空间下界 Ub = 100; % 搜索空间上界 N_iter = 1000; % 最大迭代次数 n_pop = 50; % 种群个数 d = 10; % 种群维度 beta = 3; gamma = 0.1; Z = zeros(n_pop, d); % 随机生成一个d维向量 Z(1, :) = rand(1, d); % 利用logisti
文章目录 例子不同算法（lingo）不同算法（Matlab） 例子 我们由上可以得到线性规划式子： 要如何解呢？ 不同算法（lingo） 可以使用lingo软件： 结果为14，x1为4，x2为2。 然而，mac上没有lingo软件，用Matlab行不行？可以。 不同算法（Matlab） 翻阅资料，我找到了Matlab的写法。我们首先要了解线性
实例：假设有4个物品，其重量分别为(4, 7, 5, 3)，价值分别为(40, 42, 25, 12)，背包容量W=10。将给定物品按单位重量价值从大到小排序，结果如下：物品重量 w w
二分法，是通过不断缩小解的可能存在的范围，从而求得问题的最优解的方法。经常有二分与其他算法结合的题目。 1.从有序数组查找某个值 -- 以STL中的lower_bound与upper_bound为例 lower_boud( begin, end, val ) 函数输入需要查找的有序数列前闭后开区间，查找数列
拨开零售电商数字化转型迷雾，电商RPA应用大揭秘 熬过了2020年，2021年零售企业依然面临着诸多挑战。 眼下，数字化转型已成为企业寻求新突破的必经阶段，零售电商类企业也不例外。 在过去的几年里，零售企业经常面临资源分散、数据孤岛、业务不协同、系统不串联、运营效率低等问题。很多电商
受疫情影响，线上对线下渠道的替代逐渐加剧。随着大量实体店涌向电商赛道，越来越多的零售商开始转向线上，电商行业竞争将会越来越激烈。 2020年传统电商可以将就着过，但随着新兴电商不断抢占流量，传统电商如不谋变，今后将会更加难适应。 电商是一个日新月异的行业，商家想要赢得客户、稳占市
题意 传送门 P1083 [NOIP2012 提高组] 借教室 题解 二分答案，问题转化为判定第 1 − m i d 1-mid
求解下面的线性规划问题 max： z = 2x1 + 3x2 - 5x3 st: x1 + x2 + x3 = 7 2x1 - 5x2 + x3 >=10 x1 + 3x2 + x3 <= 12 x1,x2,x3 >=0 代码 from scipy import optimize as op import numpy as np c=np.array([2,3,-5]) #c指是要求最大值的函数的系数数组 A_ub=np.array([[-2,5,
目前全球企业正处于数字化转型阶段，零售企业也不例外。随着市场规模的扩大，业务规模的猛增，零售行业的业务流程变得愈发繁琐，其所涉及的交易数据量也将持续攀升。 特别是近年商业环境错综复杂，加之人力成本不断飙升，零售企业为此承受的压力徒增。 据麦肯锡公司的数据显示，零售或快速消费品
目前全球企业正处于数字化转型阶段，零售企业也不例外。随着市场规模的扩大，业务规模的猛增，零售行业的业务流程变得愈发繁琐，其所涉及的交易数据量也将持续攀升。 特别是近年商业环境错综复杂，加之人力成本不断飙升，零售企业为此承受的压力徒增。 据麦肯锡公司的数据显示，零售或快速
jsp用户注册页面 1、注册页面 <h1>请输入用户注册信息：</h1> <form method="post" action="chack.jsp"> 用户名：<input type="text" name="username" value=""/>*<br/> 真实姓名：<input type=&q
P1873 砍树 设置 一个判断条件的函数C(x),返回在砍树高度为x时能否得到足够木材.这是很简单的. bool C(long long x){ long long sum = 0; for(int i = 0; i < n; i++) if(s[i] > x) sum += s[i] - x; return sum >= m; }// 可见x越大越可能返回false//
一种新的群智能算法—黏菌算法 介绍一种新的群智能算法—黏菌算法 近些年群智能算法由于其效率较高，使用方便的优点引起了广大科研者的关注与兴趣。最近看文献，温州大学的李世民（现在去复旦读研究生了）提出了一种新的群智能优化算法----黏菌算法（Slime mould algorithm）[1]。在此附
Problem Given n pieces of wood with length L[i] (integer array). Cut them into smallpieces to guarantee you could have equal or more than k pieces with the samelength. What is the longest length you can get from the n pieces of wood?Given L & k, retur
一、遗传算法流程概述 1.编码 2.初始群体的生成 3.适应度评估 4.选择 5.交叉 6.变异 二、遗传算法工具箱应用举例 1.简单的一元函数优化： ①题目： ②代码： clc clear all close all %% 画出函数图 figure(1); hold on; lb=1;ub=2; %函数自变量范围【1,2】 ezplot('sin(10*pi*X
一.理论基础 1.非线性规划 1.非线性规划 研究一个n元函数在一组等式或不等式的约束条件下的极值问题，在信赖域法、稀疏拟牛顿法、并行计算、内点法和有限存储法等领域研究。 2.非线性规划函数 matlab中的fmincon 基本用法:x=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub);其中， fun是用M
Problem Given a sorted array of n integers, find the starting and ending position ofa given target value. If the target is not found in the array, return [-1, -1]. Example Given [5, 7, 7, 8, 8, 10] and target value 8, return [3, 4] 题解 lower/upper bou
一、实验目的 1. 了解离散相似法的基本原理 2. 掌握离散相似法仿真的基本过程 3. 应用离散相似法仿真非线性系统 4. MATLAB实现离散相似法的非线性系统仿真 5. 掌握SIMULINK仿真方法，应用于非线性系统的仿真，并对实验结果进行分析比较 二、实验原理 在ASR的输
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