def selection(population, fitness): fitness_norm = fitness / fitness.sum() idx = np.random.choice(np.arange(POP_SIZE), size=POP_SIZE, replace=True, p=fitness_norm) return population[idx]详细解释这段代码

时间: 2024-04-19 09:27:21 浏览: 155
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PL_logdist_or_norm.zip_path loss Matlab_site:www.pudn.com_对数正态衰落

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这段代码是一个选择操作的函数，用于根据个体的适应度值来选择新的种群。下面是对代码逐步解释： 1. `fitness_norm = fitness / fitness.sum()`：这一行代码计算了适应度值的归一化概率。通过将适应度值除以所有适应度值的总和，可以得到每个个体被选择的概率。这样做是为了确保选择操作是按照适应度进行的。 2. `idx = np.random.choice(np.arange(POP_SIZE), size=POP_SIZE, replace=True, p=fitness_norm)`：这个语句使用 `np.random.choice` 函数从种群中选择新的个体。参数 `np.arange(POP_SIZE)` 创建了一个包含从 0 到 `POP_SIZE-1` 的数组，表示种群中所有个体的索引。`size=POP_SIZE` 表示将从种群中选择与原始种群大小相同数量的个体。`replace=True` 表示选中的个体可以重复，即在选择过程中可以多次选取相同的个体。`p=fitness_norm` 表示根据归一化概率 `fitness_norm` 进行选择。 3. `return population[idx]`：这个语句返回选中的个体作为新的种群。 综上所述，该函数根据个体的适应度值和归一化概率，通过随机选择操作产生了一个新的种群。选中的个体将作为下一代的种群进行进化。
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node.js中的path.normalize方法使用说明

方法说明： 输出规范格式的path字符串。 语法： 代码如下: path.normalize(p) 由于该方法属于path模块，使用前需要引入path模块（var path= require(“path”) ） 例子： 代码如下: path.normalize(‘/foo/bar//...

def create_laplacian_dict(self): # 拉普拉斯字典 def symmetric_norm_lap(adj): # rowsum = np.array(adj.sum(axis=1)) d_inv_sqrt = np.power(rowsum, -0.5).flatten() d_inv_sqrt[np.isinf(d_inv_sqrt)] = 0 d_mat_inv_sqrt = sp.diags(d_inv_sqrt) norm_adj = d_mat_inv_sqrt.dot(adj).dot(d_mat_inv_sqrt) return norm_adj.tocoo() def random_walk_norm_lap(adj): # 传入邻接矩阵 rowsum = np.array(adj.sum(axis=1)) # 行总和 d_inv = np.power(rowsum, -1.0).flatten() d_inv[np.isinf(d_inv)] = 0 d_mat_inv = sp.diags(d_inv) norm_adj = d_mat_inv.dot(adj) return norm_adj.tocoo() # 归一化的邻接稀疏矩阵 if self.laplacian_type == 'symmetric': # 解释器默认的是random—walk norm_lap_func = symmetric_norm_lap elif self.laplacian_type == 'random-walk': norm_lap_func = random_walk_norm_lap # 拉普拉斯的功能就用这个 else: raise NotImplementedError self.laplacian_dict = {} for r, adj in self.adjacency_dict.items(): self.laplacian_dict[r] = norm_lap_func(adj) A_in = sum(self.laplacian_dict.values()) self.A_in = self.convert_coo2tensor(A_in.tocoo())

如果选择对称归一化，就使用函数symmetric_norm_lap，如果选择随机游走归一化，就使用函数random_walk_norm_lap。然后遍历邻接矩阵字典，对每一个邻接矩阵都进行相应的归一化操作，最后将所有的归一化邻接矩阵相加，...

norm = np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True) mf_norm = mf_out / norm怎么用mf_nore=mf_out/norm重新表示

mf_norm = np.divide(mf_out, np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True)) 在这个表达式中，np.divide() 函数与 / 运算符的作用是一样的，用于计算 mf_out 和 np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True) 的逐...

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from colorcet.plotting import arr from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.decomposition import PCA from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input # 定义加载图片函数 def load_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x # 加载ResNet50模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg') # 加载图片并提取特征向量 img_dir = 'D:/wjd' img_names = os.listdir(img_dir) X = [] for img_name in img_names: img_path = os.path.join(img_dir, img_name) img = load_image(img_path) features = model.predict(img)[0] X.append(features) # 将特征向量转化为矩阵 X = np.array(X) # 将复数类型的数据转换为实数类型 X = np.absolute(X) # 计算相似度矩阵 S = np.dot(X, X.T) # 归一化相似度矩阵 D = np.diag(np.sum(S, axis=1)) L = D - S L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) # 计算特征向量 eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(L_norm) idx = eigvals.argsort()[::-1] eigvals = eigvals[idx] eigvecs = eigvecs[:, idx] Y = eigvecs[:, :2] # 使用谱聚类进行分类 n_clusters = 5 clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) # 可视化聚类结果 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=clustering.labels_, cmap='rainbow') plt.show()，反复会出现numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part The above exception was the direct cause of the following exception，这个问题

L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) 修改为： # 将特征向量转化为矩阵并转换为实数类型 X = np.array(X) X = np.absolute(X) # 计算相似度矩阵 S = np....

import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression np.random.seed(10) class Newton(object): def init(self,epochs=50): self.W = None self.epochs = epochs def get_loss(self, X, y, W,b): """ 计算损失 0.5sum(y_pred-y)^2 input: X(2 dim np.array):特征 y(1 dim np.array):标签 W(2 dim np.array):线性回归模型权重矩阵 output：损失函数值 """ #print(np.dot(X,W)) loss = 0.5np.sum((y - np.dot(X,W)-b)2) return loss def first_derivative(self,X,y): """ 计算一阶导数g = (y_pred - y)*x input: X(2 dim np.array):特征 y(1 dim np.array):标签 W(2 dim np.array):线性回归模型权重矩阵 output：损失函数值 """ y_pred = np.dot(X,self.W) + self.b g = np.dot(X.T, np.array(y_pred - y)) g_b = np.mean(y_pred-y) return g,g_b def second_derivative(self,X,y): """ 计算二阶导数 Hij = sum(X.T[i]X.T[j]) input: X(2 dim np.array):特征 y(1 dim np.array):标签 output：损失函数值 """ H = np.zeros(shape=(X.shape[1],X.shape[1])) H = np.dot(X.T, X) H_b = 1 return H, H_b def fit(self, X, y): """ 线性回归 y = WX + b拟合，牛顿法求解 input: X(2 dim np.array):特征 y(1 dim np.array):标签 output：拟合的线性回归 """ self.W = np.random.normal(size=(X.shape[1])) self.b = 0 for epoch in range(self.epochs): g,g_b = self.first_derivative(X,y) # 一阶导数 H,H_b = self.second_derivative(X,y) # 二阶导数 self.W = self.W - np.dot(np.linalg.pinv(H),g) self.b = self.b - 1/H_bg_b print("itration:{} ".format(epoch), "loss:{:.4f}".format( self.get_loss(X, y , self.W,self.b))) def predict(): """ 需要自己实现的代码 """ pass def normalize(x): return (x - np.min(x))/(np.max(x) - np.min(x)) if name == "main": np.random.seed(2) X = np.random.rand(100,5) y = np.sum(X3 + X**2,axis=1) print(X.shape, y.shape) # 归一化 X_norm = normalize(X) X_train = X_norm[:int(len(X_norm)*0.8)] X_test = X_norm[int(len(X_norm)*0.8):] y_train = y[:int(len(X_norm)0.8)] y_test = y[int(len(X_norm)0.8):] # 牛顿法求解回归问题 newton=Newton() newton.fit(X_train, y_train) y_pred = newton.predict(X_test,y_test) print(0.5np.sum((y_test - y_pred)**2)) reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train) y_pred = reg.predict(X_test) print(0.5np.sum((y_test - y_pred)**2)) ——修改代码中的问题，并补全缺失的代码，实现牛顿最优化算法

np.random.seed(10) class Newton(object): def __init__(self, epochs=50): self.W = None self.b = None self.epochs = epochs def get_loss(self, X, y, W, b): """ 计算损失 0.5sum(y_pred-y)^2 input...

argumentab = math.acos(np.dot(coor_a, coor_b)/(np.linalg.norm(coor_a)*np.linalg.norm(coor_b)))

np.linalg.norm(coor_a) 和 np.linalg.norm(coor_b) 分别计算两个向量的 Euclidean 范数，即 $\sqrt{\sum_{i=1}^{3} a_i^2}$ 和 $\sqrt{\sum_{i=1}^{3} b_i^2}$。 (np.dot(coor_a, coor_b)/(np.linalg.norm...

import numpy as npfrom numpy.linalg import normdef fcm(X, c, m, error=0.0001, maxiter=1000): # 初始化隶属度矩阵 U U = np.random.rand(c, X.shape[0]) U /= np.sum(U, axis=0) # 迭代计算 for i in range(maxiter): # 计算聚类中心 centroids = U.dot(X) / U.sum(axis=1)[:, None] # 计算距离矩阵 distances = np.sqrt(((X[:, None, :] - centroids) ** 2).sum(axis=2)) # 更新隶属度矩阵 U U_new = 1 / (distances / np.expand_dims(np.min(distances, axis=2), axis=2)) ** (2 / (m - 1)) U_new /= np.sum(U_new, axis=0) # 判断收敛 if norm(U_new - U) < error: break U = U_new # 返回聚类结果 return centroids, U.argmax(axis=0)# 示例数据X = np.random.rand(100, 2)# 聚类数目c = 3# 模糊指数m = 2# 聚类centroids, labels = fcm(X, c, m)# 打印聚类中心和标签print('Centroids:', centroids)print('Labels:', labels)优化这段代码

U = np.random.rand(c, X.shape[0]) U /= np.sum(U, axis=0) # 计算常数值 c1 = 2 / (m - 1) c2 = 1 / (m - 1) # 迭代计算 for i in range(maxiter): # 计算聚类中心 centroids = U.dot(X) / U.sum(axis=...

import numpy as np from scipy.optimize import minimize from scipy.stats import norm # 定义测试函数 def test_func(t): return np.sum(t**2 - 10 * np.cos(2 * np.pi * t) + 10) # 生成200个随机数据点 np.random.seed(42) X = np.random.uniform(low=-20, high=20, size=(200, 10)) y = np.apply_along_axis(test_func, 1, X) # 定义高斯模型 class GaussianProcess: def __init__(self, kernel, noise=1e-10): self.kernel = kernel self.noise = noise def fit(self, X, y): self.X = X self.y = y self.K = self.kernel(X, X) + self.noise * np.eye(len(X)) self.K_inv = np.linalg.inv(self.K) def predict(self, X_star): k_star = self.kernel(self.X, X_star) y_mean = k_star.T @ self.K_inv @ self.y y_var = self.kernel(X_star, X_star) - k_star.T @ self.K_inv @ k_star return y_mean, y_var # 定义高斯核函数 def rbf_kernel(X1, X2, l=1.0, sigma_f=1.0): dist = np.sum(X1**2, 1).reshape(-1, 1) + np.sum(X2**2, 1) - 2 * np.dot(X1, X2.T) return sigma_f**2 * np.exp(-0.5 / l**2 * dist) # 训练高斯模型 gp = GaussianProcess(kernel=rbf_kernel) gp.fit(X, y) # 预测新数据点 X_star = np.random.uniform(low=-20, high=20, size=(1, 10)) y_mean, y_var = gp.predict(X_star) # 计算精确值 y_true = test_func(X_star) # 输出结果 print("预测均值：", y_mean) print("预测方差：", y_var) print("精确值：", y_true) print("预测误差：", (y_true - y_mean)**2) print("预测方差是否一致：", np.isclose(y_var, gp.kernel(X_star, X_star)))不能实现每次运行都是不同的结果

np.random.seed(int(time.time())) X = np.random.uniform(low=-20, high=20, size=(200, 10)) y = np.apply_along_axis(test_func, 1, X) 这样每次运行程序时，种子都会不同，生成的随机数据点也会不同，从而...

import numpy as np def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def cost_function(theta, X, y): m = len(y) h = sigmoid(X @ theta) J = -(1/m) * (y.T @ np.log(h) + (1-y).T @ np.log(1-h)) grad = (1/m) * X.T @ (h - y) return J, grad def trust_region_newton_method(X, y, max_iter=100, eta=0.05, delta=0.1): n = X.shape[1] theta = np.zeros((n,1)) J, grad = cost_function(theta, X, y) H = np.eye(n) for i in range(max_iter): # solve trust region subproblem p = np.linalg.solve(H, -grad) if np.linalg.norm(p) <= delta: d = p else: d = delta * p / np.linalg.norm(p) # compute actual reduction and predicted reduction J_new, grad_new = cost_function(theta+d, X, y) actual_reduction = J - J_new predicted_reduction = -grad.T @ d - 0.5 * d.T @ H @ d # update trust region radius rho = actual_reduction / predicted_reduction if rho < 0.25: delta *= 0.25 elif rho > 0.75 and np.abs(np.linalg.norm(d) - delta) < 1e-8: delta = min(2*delta, eta*np.linalg.norm(theta)) # update parameters if rho > 0: theta += d J, grad = J_new, grad_new H += (grad_new - grad) @ (grad_new - grad).T / ((grad_new - grad).T @ d) # check convergence if np.linalg.norm(grad) < 1e-5: break return theta 修改此代码，让他运行出来

elif rho > 0.75 and np.abs(np.linalg.norm(d) - delta) < 1e-8: delta = min(2*delta, eta*np.linalg.norm(theta)) # update parameters if rho > 0: theta += d J, grad = J_new, grad_new H += (grad_...

如何将下面的代码写成一个class：def oprobit(theta): beta=theta[0] BX = x*beta mu1=theta[1] mu2=theta[2] mu3=theta[3] mu4=theta[4] output=np.copy(y) part0=(np.log(stats.norm.cdf(mu1-BX[y==0])-stats.norm.cdf(-np.inf-BX[y==0]))) part1=(np.log(stats.norm.cdf(mu2-BX[y==1])-stats.norm.cdf(mu1-BX[y==1]))) part2=(np.log(stats.norm.cdf(mu3-BX[y==2])-stats.norm.cdf(mu2-BX[y==2]))) part3=(np.log(stats.norm.cdf(mu4-BX[y==3])-stats.norm.cdf(mu3-BX[y==3]))) part4=(np.log(stats.norm.cdf(np.inf-BX[y==4])-stats.norm.cdf(mu4-BX[y==4]))) return -(part0.sum()+part1.sum()+part2.sum()+part3.sum()+part4.sum()) minimize(oprobit, x0=np.array([0.8,4,5,6,7]))

part4 = (np.log(stats.norm.cdf(np.inf - BX[self.y == 4]) - stats.norm.cdf(mu4 - BX[self.y == 4]))) return -(part0.sum() + part1.sum() + part2.sum() + part3.sum() + part4.sum()) 然后可以通过如下...

def mean_shift(xs: np.ndarray, num_iter: int = 50, k_type: str = 'rbf', bandwidth: float = 0.1) -> np.ndarray: """ Implement the mean-shift algorithm :param xs: a set of samples with size (N, D), where N is the number of samples, D is the dimension of features :param num_iter: the number of iterations :param k_type: the type of kernels, including 'rbf', 'gate', 'triangle', 'linear' :param bandwidth: the hyperparameter controlling the width of rbf/gate/triangle kernels :return: the estimated means with size (N, D) """ # TODO: change the code below and implement the mean-shift algorithm return

w = np.sum((x - means) * xs, axis=1) / (np.linalg.norm(x - means, axis=1) * np.linalg.norm(x)) else: raise ValueError("Unsupported kernel type: {}".format(k_type)) # update the mean by weighted ...

优化代码# Mean shift algorithm # 可以改写代码，鼓励自己的想法，但请保证输入输出与notebook一致 def meanshift(data, r): labels = np.zeros(len(data.T)) peaks = [] #聚集的类中心 label_no = 1 #当前label labels[0] = label_no # findpeak is called for the first index out of the loop peak = findpeak(data, 0, r) #peakT = np.concatenate(peak, axis=0).T peaks.append(peak) # Every data point is iterated through for idx in range(0, len(data.T)): ### YOUR CODE HERE # 遍历数据，寻找当前点的peak peak = findpeak(data,idx,r) # 并实时关注当前peak是否会收敛到一个新的聚类（和已有peaks比较） distances = np.linalg.norm(np.array(peaks) - peak, axis=1) # 若不是，当前点就属于已有类，继续 if np.min(distances) < r: labels[idx] = np.argmin(distances) + 1 # 若是，更新label_no，peaks，labels，继续 else: label_no += 1 labels[idx] = label_no peaks.append(peak) ### END YOUR CODE #print(set(labels)) return labels, np.array(peaks).T

distances = np.linalg.norm(np.array(peaks) - peak, axis=1) if np.min(distances) < r: labels[idx] = np.argmin(distances) + 1 else: labels[idx] = label_no peaks.append(peak) label_no += 1 return...
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def similarity(population, threshold): n = len(population) sim = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(n): sim[i, j] = np.sum(population[i] == population[j]) / len(population[i]) sim[sim < threshold] = 0 return sim

return np.dot(population[i], population[j]) / np.linalg.norm(population[i]) / np.linalg.norm(population[j]) for i in range(n): for j in range(i, n): results.append(pool.apply_async(calculate_...

Traceback (most recent call last): File "E:\Duzhuan\anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3460, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-2-eadcdc23616b>", line 1, in <module> runfile('C:\\Users\\zhangxiao\\Desktop\\Algorithm Integration\\d_1.py', wdir='C:\\Users\\zhangxiao\\Desktop\\Algorithm Integration') File "E:\Duzhuan\JetBrainsPyCharm 2023.1\PyCharm 2023.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 198, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "E:\Duzhuan\JetBrainsPyCharm 2023.1\PyCharm 2023.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "C:\Users\zhangxiao\Desktop\Algorithm Integration\d_1.py", line 152, in <module> main() File "C:\Users\zhangxiao\Desktop\Algorithm Integration\d_1.py", line 117, in main cuckoo_result = cuckoo_search(unknown_nodes) File "C:\Users\zhangxiao\Desktop\Algorithm Integration\d_1.py", line 29, in cuckoo_search fitness_new = fitness(new_solution) File "C:\Users\zhangxiao\Desktop\Algorithm Integration\d_1.py", line 107, in fitness distances = np.linalg.norm(unknown_nodes[:, np.newaxis] - anchor_nodes, axis=2) File "<__array_function__ internals>", line 180, in norm File "E:\Duzhuan\anaconda\lib\site-packages\numpy\linalg\linalg.py", line 2557, in norm return sqrt(add.reduce(s, axis=axis, keepdims=keepdims)) numpy.AxisError: axis 2 is out of bounds for array of dimension 2

def fitness(nodes): anchor_nodes = nodes[:30] unknown_nodes = nodes[30:] distances = np.linalg.norm(unknown_nodes[:, np.newaxis] - anchor_nodes, axis=2) return np.mean(distances) 请确保在调用...
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资源摘要信息:"该压缩包文件名为‘行业分类-设备装置-用于平尾装配工作平台的运输支撑系统.zip’，虽然没有提供具体的标签信息，但通过文件标题可以推断出其内容涉及的是航空或者相关重工业领域内的设备装置。从标题来看，该文件集中讲述的是有关平尾装配工作平台的运输支撑系统，这是一种专门用于支撑和运输飞机平尾装配的特殊设备。 平尾，即水平尾翼，是飞机尾部的一个关键部件，它对于飞机的稳定性和控制性起到至关重要的作用。平尾的装配工作通常需要在一个特定的平台上进行，这个平台不仅要保证装配过程中平尾的稳定，还需要适应平尾的搬运和运输。因此，设计出一个合适的运输支撑系统对于提高装配效率和保障装配质量至关重要。 从‘用于平尾装配工作平台的运输支撑系统.pdf’这一文件名称可以推断，该PDF文档应该是详细介绍这种支撑系统的构造、工作原理、使用方法以及其在平尾装配工作中的应用。文档可能包括以下内容： 1. 支撑系统的设计理念：介绍支撑系统设计的基本出发点，如便于操作、稳定性高、强度大、适应性强等。可能涉及的工程学原理、材料学选择和整体结构布局等内容。 2. 结构组件介绍：详细介绍支撑系统的各个组成部分，包括支撑框架、稳定装置、传动机构、导向装置、固定装置等。对于每一个部件的功能、材料构成、制造工艺、耐腐蚀性以及与其他部件的连接方式等都会有详细的描述。 3. 工作原理和操作流程：解释运输支撑系统是如何在装配过程中起到支撑作用的，包括如何调整支撑点以适应不同重量和尺寸的平尾，以及如何进行运输和对接。操作流程部分可能会包含操作步骤、安全措施、维护保养等。 4. 应用案例分析：可能包含实际操作中遇到的问题和解决方案，或是对不同机型平尾装配过程的支撑系统应用案例的详细描述，以此展示系统的实用性和适应性。 5. 技术参数和性能指标：列出支撑系统的具体技术参数，如载重能力、尺寸规格、工作范围、可调节范围、耐用性和可靠性指标等，以供参考和评估。 6. 安全和维护指南：对于支撑系统的使用安全提供指导，包括操作安全、应急处理、日常维护、定期检查和故障排除等内容。 该支撑系统作为专门针对平尾装配而设计的设备，对于飞机制造企业来说，掌握其详细信息是提高生产效率和保障产品质量的重要一环。同时，这种支撑系统的设计和应用也体现了现代工业在专用设备制造方面追求高效、安全和精确的趋势。"
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MATLAB遗传算法探索：寻找随机性与确定性的平衡艺术

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如何在S7-200 SMART PLC中使用MB_Client指令实现Modbus TCP通信？请详细解释从连接建立到数据交换的完整步骤。

为了有效地掌握S7-200 SMART PLC中的MB_Client指令，以便实现Modbus TCP通信，建议参考《S7-200 SMART Modbus TCP教程：MB_Client指令与功能码详解》。本教程将引导您了解从连接建立到数据交换的整个过程，并详细解释每个步骤中的关键点。 参考资源链接：[S7-200 SMART Modbus TCP教程：MB_Client指令与功能码详解](https://wenku.csdn.net/doc/119yes2jcm?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保您的S7-200 SMART CPU支持开放式用户通
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MAX-MIN Ant System：用MATLAB解决旅行商问题

资源摘要信息:"Solve TSP by MMAS: Using MAX-MIN Ant System to solve Traveling Salesman Problem - matlab开发" 本资源为解决经典的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）提供了一种基于蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）的MAX-MIN蚁群系统（MAX-MIN Ant System, MMAS）的Matlab实现。旅行商问题是一个典型的优化问题，要求找到一条最短的路径，让旅行商访问每一个城市一次并返回起点。这个问题属于NP-hard问题，随着城市数量的增加，寻找最优解的难度急剧增加。 MAX-MIN Ant System是一种改进的蚁群优化算法，它在基本的蚁群算法的基础上，对信息素的更新规则进行了改进，以期避免过早收敛和局部最优的问题。MMAS算法通过限制信息素的上下界来确保算法的探索能力和避免过早收敛，它在某些情况下比经典的蚁群系统（Ant System, AS）和带有局部搜索的蚁群系统（Ant Colony System, ACS）更为有效。 在本Matlab实现中，用户可以通过调用ACO函数并传入一个TSP问题文件（例如"filename.tsp"）来运行MMAS算法。该问题文件可以是任意的对称或非对称TSP实例，用户可以从特定的网站下载多种标准TSP问题实例，以供测试和研究使用。 使用此资源的用户需要注意，虽然该Matlab代码可以免费用于个人学习和研究目的，但若要用于商业用途，则需要联系作者获取相应的许可。作者的电子邮件地址为***。 此外，压缩包文件名为"MAX-MIN%20Ant%20System.zip"，该压缩包包含Matlab代码文件和可能的示例数据文件。用户在使用之前需要将压缩包解压，并将文件放置在Matlab的适当工作目录中。 为了更好地理解和应用该资源，用户应当对蚁群优化算法有初步了解，尤其是对MAX-MIN蚁群系统的基本原理和运行机制有所掌握。此外，熟悉Matlab编程环境和拥有一定的编程经验将有助于用户根据个人需求修改和扩展算法。 在实际应用中，用户可以根据问题规模调整MMAS算法的参数，如蚂蚁数量、信息素蒸发率、信息素增量等，以获得最优的求解效果。此外，也可以结合其他启发式或元启发式算法，如遗传算法、模拟退火等，来进一步提高算法的性能。 总之，本资源为TSP问题的求解提供了一种有效的算法框架，且Matlab作为编程工具的易用性和强大的计算能力，使得该资源成为算法研究人员和工程技术人员的有力工具。通过本资源的应用，用户将能够深入探索并实现蚁群优化算法在实际问题中的应用，为解决复杂的优化问题提供一种新的思路和方法。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【实战指南】MATLAB自适应遗传算法调整：优化流程全掌握

![MATLAB多种群遗传算法优化](https://img-blog.csdnimg.cn/39452a76c45b4193b4d88d1be16b01f1.png) # 1. 遗传算法基础与MATLAB环境搭建 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟生物进化过程的搜索启发式算法，它使用类似自然选择和遗传学的原理在潜在解空间中搜索最优解。在MATLAB中实现遗传算法需要先搭建合适的环境，设置工作路径，以及了解如何调用和使用遗传算法相关的函数和工具箱。 ## 1.1 遗传算法简介 遗传算法是一种全局优化算法，它的特点是不依赖于问题的梯度信息，适用于搜索复杂、多峰等难
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在Spring AOP中，如何实现一个环绕通知并在方法执行前后插入自定义逻辑？

在Spring AOP中，环绕通知（Around Advice）是一种强大的通知类型，它在方法执行前后提供完全的控制，允许开发者在目标方法执行前后插入自定义逻辑。要实现环绕通知，你需要创建一个实现`org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor`接口的类，并重写`invoke`方法。 参考资源链接：[Spring AOP：前置、后置、环绕通知深度解析](https://wenku.csdn.net/doc/1tvftjguwg?spm=1055.2569.3001.10343) 下面是一个环绕通知的实现示例，我们将通过Spring配置启用这个