jsp 模拟退火算法

JSP（Job Shop Scheduling Problem）是一种经典的调度问题模拟退火算法是一种启发式优化算法。下面是对JSP和模拟退火算的简要介绍：

JSP（Job Shop Scheduling Problem）是一种经典的调度问题，它涉及到多个作业（jobs）需要在多个机器上进行加工。每个作业由一系列操作（operations）组成，每个操作需要在特定的机器上完成，并且具有特定的加工时间。目标是找到一个最优的作业顺序和操作分配方案，以最小化总加工时间或最大化生产效率。

模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm）是一种启发式优化算法，灵感来源于固体退火过程。它通过模拟金属退火时的温度变化过程来搜索问题的解空间。算法从一个初始解开始，通过接受劣解的概率来避免陷入局部最优解，逐渐降低温度直到达到终止条件。

在JSP中应用模拟退火算法可以通过以下步骤实现：
1. 定义问题的状态表示：可以使用染色体编码表示作业顺序和操作分配方案。
2. 初始化初始解：随机生成一个初始解。
3. 定义目标函数：根据作业顺序和操作分配方案计算总加工时间。
4. 定义邻域操作：设计一些邻域操作，如交换两个操作的位置或改变作业顺序。
5. 迭代搜索：根据模拟退火算法的原理，通过接受劣解的概率来避免陷入局部最优解，逐渐降低温度并在每个温度下进行邻域搜索。
6. 终止条件：达到一定的迭代次数或满足特定的停止准则时停止搜索。
7. 输出最优解：返回找到的最优解。

相关问题

模拟退火算法中邻域选择方法的改进方法举例，含公式和python代码

<input type="submit" value="保存">
<input type="reset" value="重置">
</form>
</body>
</html>

该页面使用表单提交数据，将修改后的学生信息保存到数据库中。

8. 编写在模拟退火算法中，邻域选择方法是非常重要的一步。传统的邻域选择方法更新页面

在WebContent目录下创建update.jsp页面，该页面用于将编辑后的学生信息保存到数据库可能会导致算法陷入局部最优解，因此需要改进。其中一种改进方法是自适中。具体代码如下：

<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"
page应邻域选择方法。

自适应邻域选择方法的思想是在搜索过程中动态改变邻域的Encoding="UTF-8"%>
<%
try {
// 导入MySQL驱动
Class.forName("com.mysql.cj.jdbc大小，使其适应问题的特性。具体实现中，可以根据当前温度和迭代次数来.Driver");

// 连接数据库
String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/student?serverTimezone=UTC";
String user = "root";
String password = "123456";
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);

动态调整邻域的大小。当温度高时，可以选择较大的邻域；当温度低时， // 获取表单数据
int id = Integer.parseInt(request.getParameter("id"));
String name = request.getParameter("name");
String可以选择较小的邻域。这样可以在探索大范围解的同时，又能在局部最优解 gender = request.getParameter("gender");
int age = Integer.parseInt(request.getParameter("age"));
String major = request.getParameter("major");

周围进行细致的搜索。

以下是一个示例代码，实现了自适应邻域选择的模拟退火 // 更新学生信息
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("UPDATE students SET name=?, gender=?, age=?, major=? WHERE id=?");
算法：

import random
import math

# 目标函数
def objective(x, y):
    return (x-2        ps.setString(1, name);
        ps.setString(2, gender);
        ps.setInt(3, age);
        ps.setString(4)**2 + (y+3)**2

# 初始解
x0, y0 = 0, 0

# 初始温, major);
        ps.setInt(5, id);
        ps.executeUpdate();
        ps.close();
        conn.close();

        // 跳转到度和降温速率
T0, alpha = 100, 0.99

# 迭代次数
max_iter =首页
        response.sendRedirect("index.jsp");
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
%>

该页面首先连接数据库，然后获取表单数据，将修改后的学生信息更新到数据库中，并重定向 1000

# 自适应邻域选择方法
def neighbor(x, y, t):
sigma = math.sqrt(t) #到首页。

9. 编写删除页面

在WebContent目录下创建delete.jsp页面，该页面用于从数据库中删除 标准差
nx = x + random.gauss(0, sigma)
ny = y + random.gauss(0, sigma学生信息。具体代码如下：

<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"
)
    return nx, ny

# 模拟退火算法
def simulated_annealing(x0, y0, T0,    pageEncoding="UTF-8"%>
<%
    try {
        // 导入MySQL驱动
        Class.forName("com.mysql.c alpha, max_iter):
    x, y = x0, y0
    T = T0
    for i in range(max_iter):
        obj = objective(x, y)
        nx, ny = neighbor(x, y, T)
        nobj = objective(nx, nyj.jdbc.Driver");

        // 连接数据库
        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/student?serverTimezone=)
        delta = nobj - obj
        if delta < 0 or math.exp(-delta/T) > random.random():
            x,UTC";
        String user = "root";
        String password = "123456";
        Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password y = nx, ny
        T = alpha * T
    return x, y

# 测试
x, y = simulated_anne);

        // 获取学生编号
        int id = Integer.parseInt(request.getParameter("id"));

        // 删除学生信息
        PreparedStatementaling(x0, y0, T0, alpha, max_iter)
print("x: %f, y: %f, obj: ps = conn.prepareStatement("DELETE FROM students WHERE id=?");
        ps.setInt(1, id);
        ps.executeUpdate();
        ps.close();
 %f" % (x, y, objective(x, y)))

在上面的代码中，`neighbor`函数根据 conn.close();

// 跳转到首页
response.sendRedirect("index.jsp");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
%>

该页面首先连接数据库，然后获取要删除的学生编号，将该学当前温度动态计算邻域的大小，并返回一个新的解。`simulated_annealing`函数则实现生信息从数据库中删除，并重定向到首页。

至此，一个简单的Java Web学生管理系统就完成了基本的模拟退火算法框架，在每个迭代步骤中根据自适应邻域选择方法了，包括数据库连接、增删改查等功能。需要注意的是，该系统只是一个基础版本，还生成新解，并根据 Metropolis 准则接受或拒绝新解。最终返回搜索到的最优解。

需要可以根据实际需求进行扩展和优化。

遗传算法解决JSP ft06

遗传算法是一种启发式算法，被广泛用于解决各种问题，包括车间作业调度问题。在这个问题中，遗传算法可以用来解决JSP (Job Shop Scheduling Problem) ft06问题。

JSP是一种经典的车间作业调度问题，其目标是找到一种最优的作业顺序，以最小化总的完成时间或最大化资源利用率。ft06是JSP问题中的一个特定实例，其中有6个作业和6台机器。

使用遗传算法来解决JSP ft06问题的一种方法是通过创建一个初始种群，其中每个个体代表一种作业顺序。然后，通过选择、交叉和变异等遗传操作来演化种群，直到找到一个满足优化目标的解。

具体来说，首先，随机生成一组初始解作为种群。然后，根据每个个体的适应度函数值（即解的质量），使用选择操作选择一些优秀个体。接下来，使用交叉操作将选择的个体进行组合来产生新的个体。最后，使用变异操作对新个体进行随机扰动，以增加种群的多样性。重复这个过程直到满足终止条件，例如达到最大迭代次数或找到满意的解。

通过这个过程，遗传算法可以搜索到一个较好的解，从而解决JSP ft06问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【车间调度】基于遗传算法求解车间调度问题（含甘特图）附matlab代码](https://blog.csdn.net/matlab_dingdang/article/details/127835773)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]