粒子群 deal_fun
时间: 2023-08-18 12:02:35 浏览: 50
粒子群deal_fun是一种优化算法,它受到鸟群觅食行为的启发。算法中的每个个体(粒子)都代表了问题的一个可能解,并且具有一定的位置和速度。每个粒子都会根据其自身历史最优解和全局最优解来调整自己的位置和速度,以期望找到一个更优的解。
在算法的开始阶段,随机生成一组初始粒子,并计算每个粒子的适应度函数值(也称为目标函数值)。适应度函数根据问题的具体要求而定,旨在衡量某个解的好坏程度。
然后,粒子群中的每个粒子会根据其当前位置和速度,预测下一次迭代中的位置和速度。这个预测过程可以通过利用历史最优解和全局最优解来指导。在每次迭代中,粒子会更新自己的位置和速度,同时计算新位置的适应度函数值。
在迭代的过程中,好的解会被不断保存下来,并在粒子之间互相传播。通过传播过程,粒子可以共享彼此的经验,以期望找到更好的解。在迭代结束后,全局最优解即为粒子群算法找到的最优解。
粒子群deal_fun算法的优点在于其简单性和易于实现。它是一种全局优化算法,并且可以处理多维问题。然而,粒子群算法也有一些缺点,比如可能陷入局部最优解、对初始参数设置较为敏感等。
总的来说,粒子群deal_fun算法是一种基于群体智能的优化算法,可以用于解决各种优化问题。通过模拟粒子在搜索空间中移动的行为,它可以帮助我们找到问题的最优解。
相关问题
#include<stdio.h> #include<pthread.h> #include<unistd.h> void *deal_fun01(void *arg) { char *str = (char *)arg; int i = 0; while (str[i] != '\0') { printf("%c",str[i++]); fflush(stdout); sleep(1); } return NULL; } void *deal_fun02(void *arg) { char *str = (char *)arg; int i = 0; while (str[i] != '\0') { printf("%c",str[i++]); fflush(stdout); sleep(1); } return NULL; } int main(int argc,char const *argv[]) { pthread_t tid1,tid2; pthread_create(&tid1,NULL,deal_fun01,"hello"); pthread_create(&tid2,NULL,deal_fun02,"world"); pthread_join(tid1,NULL); pthread_join(tid2,NULL); return 0; }
这段代码使用了多线程技术,创建了两个线程分别输出 "hello" 和 "world"。具体解释如下:
1. 引入需要的头文件:stdio.h、pthread.h、unistd.h。
2. 定义两个线程处理函数 deal_fun01 和 deal_fun02,函数参数为 void* 类型的指针,指向一个字符串。
3. 使用 pthread_create() 函数创建线程,参数依次为:
- 线程 ID,类型为 pthread_t。
- 线程属性,通常为 NULL 表示使用默认属性。
- 线程处理函数的地址。
- 线程处理函数的参数。
4. 在主函数中使用 pthread_join() 函数等待线程结束,参数依次为:
- 线程 ID。
- 用于获取线程返回值的指针,通常为 NULL 表示不关心返回值。
5. 程序最后返回 0。
需要注意的是,printf() 函数和 fflush() 函数的作用是为了保证输出的字符不会被缓存而导致输出不及时。sleep() 函数的作用是为了控制每个字符输出的时间间隔。
修改以下sql 使其符合逻辑 select a.* from (select count(order_id),DEAL_PROV_NAME from ee_order_sub_sheet where SUB_SHEET_ID in(3090, 3163, 3173, 3174, 3191, 3228, 3215) GROUP BY DEAL_PROV_NAME) a left join (select count(order_id),DEAL_PROV_NAME from ee_order_sub_sheet where SUB_SHEET_ID in(3090, 3163, 3173, 3174, 3191, 3228, 3215) GROUP BY DEAL_PROV_NAME) b on a.DEAL_PROV_NAME = b.DEAL_PROV_NAME left join (select count(order_id),DEAL_PROV_NAME from ee_order_sub_sheet where SUB_SHEET_ID in(3090, 3163, 3173, 3174, 3191, 3228, 3215) GROUP BY DEAL_PROV_NAME) c on a.DEAL_PROV_NAME = c.DEAL_PROV_NAME
这个 SQL 语句的逻辑是查询表 ee_order_sub_sheet 中 SUB_SHEET_ID 在指定值集合中的数据,根据 DEAL_PROV_NAME 分组计算每个 DEAL_PROV_NAME 对应的订单数量,然后通过左连接将结果表 a 和 b、c 进行连接。
这个 SQL 语句的问题在于,它使用了三个相同的子查询,这会造成性能浪费。可以使用 WITH 子句将子查询定义为临时表,然后在主查询中引用这些临时表,以提高查询性能。
修改后的 SQL 语句如下:
WITH temp_table AS (
SELECT COUNT(order_id) AS order_count, DEAL_PROV_NAME
FROM ee_order_sub_sheet
WHERE SUB_SHEET_ID IN (3090, 3163, 3173, 3174, 3191, 3228, 3215)
GROUP BY DEAL_PROV_NAME
)
SELECT a.*, b.order_count AS count_b, c.order_count AS count_c
FROM temp_table a
LEFT JOIN temp_table b ON a.DEAL_PROV_NAME = b.DEAL_PROV_NAME
LEFT JOIN temp_table c ON a.DEAL_PROV_NAME = c.DEAL_PROV_NAME
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