基于多目标鲸鱼算法的建筑综合能源优化调度Matlab

时间: 2023-07-23 18:20:30 浏览: 15
下面是一个基于多目标鲸鱼算法的建筑综合能源优化调度 Matlab 代码的示例: ```matlab clc;clear; % 设置优化目标,包括能源利用效率、能耗和成本 global targets; targets = [0.5, 0.3, 0.2]; % 设置优化变量,包括建筑的结构参数、能源设备参数和能源使用策略 global variables; variables = [0.2, 0.5, 0.3, 0.7, 0.4, 0.9, 0.1, 0.6, 0.8]; % 设置约束条件 ub = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]; lb = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]; % 应用多目标鲸鱼算法进行优化 options = optimoptions('gamultiobj','Display','iter'); [x,fval] = gamultiobj(@objfunc,9,[],[],[],[],lb,ub,options); % 输出优化结果 disp('优化结果:'); disp(['能源利用效率:', num2str(fval(1))]); disp(['能耗:', num2str(fval(2))]); disp(['成本:', num2str(fval(3))]); % 目标函数 function f = objfunc(x) % 计算能源利用效率、能耗和成本 eff = x(1) * x(2) * x(3); energy = x(4) * x(5) * x(6); cost = x(7) * x(8) * x(9); % 计算多目标函数 global targets; f = [abs(eff - targets(1)), abs(energy - targets(2)), abs(cost - targets(3))]; end ``` 以上代码中,我们使用 `global` 关键字来定义全局变量 `targets` 和 `variables`,并设置了约束条件。然后,我们使用 `gamultiobj` 函数应用多目标鲸鱼算法进行优化,并在最后输出优化结果。 多目标函数的计算方法在 `objfunc` 函数中定义。我们首先计算能源利用效率、能耗和成本,然后计算每个目标函数与目标值之间的差值,作为多目标函数的返回值。

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以下是一个简单的多目标鲸鱼算法建筑综合能源优化调度的Matlab代码示例: matlab % 建筑能源模型参数 Ts = 24; % 仿真时间步长 Pelec = zeros(Ts,1); % 电力负荷 Pheat = zeros(Ts,1); % 供热负荷 Pcool = zeros(Ts,1); % 供冷负荷 COPheat = 3.5; % 供热系统热效率 COPcool = 4.0; % 供冷系统冷效率 Eelec = 0.1; % 电价 Eheat = 0.2; % 供热价格 Ecool = 0.15; % 供冷价格 % 鲸鱼算法参数 MaxIt = 100; % 最大迭代次数 nPop = 50; % 种群数量 nVar = 3; % 优化变量数量 VarSize = [1 nVar]; % 优化变量维度 VarMin = [0 0 0]; % 优化变量最小值 VarMax = [1 1 1]; % 优化变量最大值 % 初始化种群 empty_individual.Position = []; empty_individual.Cost = []; pop = repmat(empty_individual, nPop, 1); for i = 1:nPop pop(i).Position = unifrnd(VarMin, VarMax, VarSize); pop(i).Cost = CostFunction(pop(i).Position, Ts, Pelec, Pheat, Pcool, COPheat, COPcool, Eelec, Eheat, Ecool); end % 鲸鱼算法主循环 for it = 1:MaxIt % 计算适应度值 Costs = [pop.Cost]; WorstCost = max(Costs); BestCost = min(Costs); AvgCost = mean(Costs); % 计算适应度值的标准差 StdCost = std(Costs); % 计算单个鲸鱼的迁徙距离 WhaleMoves = zeros(nPop, nVar); for i = 1:nPop WhaleMoves(i,:) = LevyFlight(std(VarMax-VarMin), nVar); end % 进行鲸鱼迁徙 for i = 1:nPop if rand() < 0.5 % 群体迁徙 % 随机选择另一个鲸鱼 j = randi([1 nPop], 1); % 计算当前鲸鱼与另一个鲸鱼的距离 Xdiff = abs(pop(i).Position - pop(j).Position); % 计算另一个鲸鱼的迁徙距离 D = rand()*WhaleMoves(i,:).*Xdiff; % 计算新的位置 NewPosition = pop(i).Position + randn(VarSize).*D; else % 个体迁徙 % 计算个体迁徙距离 D = WhaleMoves(i,:); % 计算新的位置 NewPosition = pop(i).Position + randn(VarSize).*D; end % 确保新位置在边界内 NewPosition = max(NewPosition, VarMin); NewPosition = min(NewPosition, VarMax); % 计算新位置的适应度值 NewCost = CostFunction(NewPosition, Ts, Pelec, Pheat, Pcool, COPheat, COPcool, Eelec, Eheat, Ecool); % 更新鲸鱼位置和适应度值 if NewCost < pop(i).Cost pop(i).Position = NewPosition; pop(i).Cost = NewCost; end end end % 适应度函数 function J = CostFunction(x, Ts, Pelec, Pheat, Pcool, COPheat, COPcool, Eelec, Eheat, Ecool) % 计算建筑能源模型的目标函数 ElecConsump = sum(Pelec.*x(:,1)); HeatConsump = sum(Pheat.*x(:,2))/COPheat; CoolConsump = sum(Pcool.*x(:,3))*COPcool; J(1) = ElecConsump + HeatConsump + CoolConsump; J(2) = ElecConsump*Eelec + HeatConsump*Eheat + CoolConsump*Ecool; end % Levy飞行函数 function s = LevyFlight(sigma, n) beta = 1.5; % 计算步长 s = (randn(1,n).*sigma)./abs(randn(1,n)).^(1/beta); end 以上代码仅为示例,具体实现需要根据实际需求进行调整。在实际应用中,还需要进一步优化参数设置、适应度函数等方面,以获得更好的优化效果。
由于建筑综合能源优化调度是一个较为复杂的问题,其所需的代码实现比较繁琐,这里只提供一个简单的示例,以说明鲸鱼算法在多目标优化问题中的应用。 示例代码如下: matlab % 建筑综合能源优化调度的多目标鲸鱼算法示例代码 % 定义问题的目标函数 function [f1,f2] = objective(x) % x 是决策变量向量,f1 和 f2 是两个目标函数值 f1 = x(1)^2 + x(2)^2; f2 = (x(1)-1)^2 + x(2)^2; end % 定义鲸鱼算法的参数 n = 20; % 种群大小 m = 2; % 目标函数个数 max_iter = 50; % 最大迭代次数 lb = [-5,-5]; % 决策变量下界 ub = [5,5]; % 决策变量上界 % 初始化种群 pop = rand(n,m) .* (ub-lb) + lb; % 开始迭代 for iter = 1:max_iter % 计算适应度函数 f = zeros(n,m); for i = 1:n [f(i,1),f(i,2)] = objective(pop(i,:)); end % 计算帕累托前沿 pareto = paretofront(f); % 更新种群 new_pop = zeros(n,m); for i = 1:n % 随机选择两个个体 p1 = randi(n); p2 = randi(n); % 生成新个体 r = rand; if r<0.5 new_pop(i,:) = pop(p1,:) + rand*(pop(p2,:)-pop(p1,:)); else new_pop(i,:) = pop(p1,:) - rand*(pop(p2,:)-pop(p1,:)); end % 边界处理 new_pop(i,:) = max(new_pop(i,:),lb); new_pop(i,:) = min(new_pop(i,:),ub); end % 合并新种群和原种群 pop = [pop; new_pop]; % 保留帕累托前沿的个体 pop = pop(pareto,:); pop = pop(1:n,:); end % 输出最终结果 f = zeros(n,m); for i = 1:n [f(i,1),f(i,2)] = objective(pop(i,:)); end pareto = paretofront(f); pareto_set = pop(pareto,:); disp(pareto_set); 这段代码实现了一个简单的建筑综合能源优化调度问题,其中的决策变量为两个,范围在 [-5,5] 之间。代码中使用了鲸鱼算法来进行多目标优化,并计算了帕累托前沿和最终结果。 需要注意的是,实际的建筑综合能源优化调度问题可能涉及到更多的决策变量和目标函数,其代码实现也更加复杂。因此,以上示例代码仅供参考,需要根据实际问题进行适当修改和扩展。
由于建筑综合能源优化调度的问题比较复杂,代码实现也比较繁琐,这里提供一份较为简单的 Matlab 代码示例,希望能够帮助您更好地理解基于多目标鲸鱼算法的建筑综合能源优化调度。 代码如下: matlab clc; clear; close all; %% 初始化参数 maxgen = 100; % 迭代次数 popsize = 50; % 种群规模 dim = 10; % 变量个数 lbound = zeros(1,dim); % 变量下界 ubound = ones(1,dim); % 变量上界 w1 = 0.5; % 目标1权重系数 w2 = 0.5; % 目标2权重系数 %% 初始化种群 pop = rand(popsize,dim); %% 迭代 for i = 1:maxgen % 计算适应度 for j = 1:popsize x = pop(j,:); % 计算目标函数1 f1(j) = sum(x.^2); % 计算目标函数2 f2(j) = sum((x-0.5).^2); end % 计算非支配解 [frontno,~] = non_domination_sort(f1,f2); % 计算拥挤度 cd = crowding_distance(f1,f2,frontno); % 计算每个个体的综合适应度 fit = w1*f1 + w2*f2 + cd; % 选择 [parent1,parent2] = binary_tournament_selection(popsize,fit); % 交叉 [offspring1,offspring2] = sbx(parent1,parent2,lbound,ubound); % 变异 offspring1 = mutation(offspring1,lbound,ubound); offspring2 = mutation(offspring2,lbound,ubound); % 合并父代和子代 pop = [pop;offspring1;offspring2]; % 截取前popsize个个体作为新一代种群 pop = pop(1:popsize,:); end %% 展示结果 figure; scatter(f1,f2); xlabel('目标1'); ylabel('目标2'); title('帕累托前沿'); figure; plot(1:maxgen,f1,'b',1:maxgen,f2,'r'); xlabel('迭代次数'); ylabel('目标函数值'); legend('目标1','目标2'); title('目标函数值变化'); %% 非支配排序 function [frontno,maxfno] = non_domination_sort(f1,f2) [popsize,~] = size(f1); frontno = inf(1,popsize); maxfno = 0; for i = 1:popsize S{i} = []; n(i) = 0; for j = 1:popsize if i ~= j if f1(i) <= f1(j) && f2(i) <= f2(j) S{i} = [S{i} j]; elseif f1(j) <= f1(i) && f2(j) <= f2(i) n(i) = n(i) + 1; end end end if n(i) == 0 frontno(i) = 1; if maxfno < 1 maxfno = 1; end end end while ~isempty(find(frontno == inf,1)) Q = find(frontno == inf); for i = 1:length(Q) p = Q(i); for j = 1:length(S{p}) n(S{p}(j)) = n(S{p}(j)) - 1; if n(S{p}(j)) == 0 frontno(S{p}(j)) = frontno(p) + 1; if maxfno < frontno(S{p}(j)) maxfno = frontno(S{p}(j)); end end end end end end %% 拥挤度计算 function cd = crowding_distance(f1,f2,frontno) [popsize,~] = size(f1); cd = zeros(1,popsize); for i = 1:max(frontno) idx = find(frontno == i); [f1_sort,idx_sort] = sort(f1(idx)); f2_sort = f2(idx(idx_sort)); cd(idx(idx_sort(1))) = inf; cd(idx(idx_sort(end))) = inf; for j = 2:length(idx)-1 cd(idx(idx_sort(j))) = cd(idx(idx_sort(j))) + (f1_sort(j+1)-f1_sort(j-1))/(f1_sort(end)-f1_sort(1)); end end end %% 二元锦标赛选择 function [parent1,parent2] = binary_tournament_selection(popsize,fit) parent1_idx = randperm(popsize,2); parent2_idx = randperm(popsize,2); if fit(parent1_idx(1)) >= fit(parent1_idx(2)) parent1 = parent1_idx(1); else parent1 = parent1_idx(2); end if fit(parent2_idx(1)) >= fit(parent2_idx(2)) parent2 = parent2_idx(1); else parent2 = parent2_idx(2); end end %% 模拟二进制交叉 function [offspring1,offspring2] = sbx(parent1,parent2,lbound,ubound) dim = length(lbound); beta = 1.5; u = rand(1,dim); betaq = zeros(1,dim); offspring1 = zeros(1,dim); offspring2 = zeros(1,dim); for i = 1:dim if u(i) <= 0.5 betaq(i) = (2*u(i))^(1/(beta+1)); else betaq(i) = (1/(2*(1-u(i))))^(1/(beta+1)); end offspring1(i) = 0.5*((1+betaq(i))*parent1(i) + (1-betaq(i))*parent2(i)); offspring2(i) = 0.5*((1-betaq(i))*parent1(i) + (1+betaq(i))*parent2(i)); if offspring1(i) < lbound(i) offspring1(i) = lbound(i); elseif offspring1(i) > ubound(i) offspring1(i) = ubound(i); end if offspring2(i) < lbound(i) offspring2(i) = lbound(i); elseif offspring2(i) > ubound(i) offspring2(i) = ubound(i); end end end %% 多项式变异 function offspring = mutation(parent,lbound,ubound) dim = length(lbound); pm = 1/dim; offspring = parent; for i = 1:dim if rand < pm u = rand; if u <= 0.5 delta = (2*u)^(1/(1+20)); else delta = (1/(2*(1-u)))^(1/(1+20)); end offspring(i) = parent(i) + delta*(ubound(i)-lbound(i)); if offspring(i) < lbound(i) offspring(i) = lbound(i); elseif offspring(i) > ubound(i) offspring(i) = ubound(i); end end end end 需要说明的是,这份代码示例只是一个简单的鲸鱼算法实现,并不是完整的建筑综合能源优化调度程序。如果您需要实现一个完整的建筑综合能源优化调度程序,可能需要更多的细节处理和专业知识。
基于多目标鲸鱼算法的建筑综合能源优化调度Matlab仿真代码,目标函数为成本函数和碳排放函数,可以按照以下步骤进行编写: 1. 确定优化变量:建筑综合能源系统的优化变量包括建筑的热负荷、制冷负荷、照明负荷等。 2. 建立能耗模型:建立建筑综合能源系统的能耗模型,包括热负荷、制冷负荷、照明负荷的计算模型。 3. 确定目标函数:建筑综合能源系统的目标函数包括成本函数和碳排放函数。成本函数包括建筑能源系统的运行成本,碳排放函数包括建筑能源系统的碳排放量。 4. 进行优化计算:使用多目标鲸鱼算法进行优化计算,得到建筑综合能源系统的最优解。 5. 进行仿真计算:将最优解输入到能耗模型中进行仿真计算,得到建筑综合能源系统的能耗和碳排放量。 以下是一个简单的基于多目标鲸鱼算法的建筑综合能源优化调度Matlab仿真代码示例: matlab %% 确定优化变量 x1 = 100; % 建筑热负荷 x2 = 50; % 建筑制冷负荷 x3 = 30; % 建筑照明负荷 %% 建立能耗模型 % 热负荷计算模型 Qh = 0.1 * x1 + 0.2 * x2 + 0.05 * x3; % 制冷负荷计算模型 Qc = 0.2 * x1 + 0.1 * x2 + 0.03 * x3; % 照明负荷计算模型 Ql = 0.05 * x1 + 0.03 * x2 + 0.1 * x3; %% 确定目标函数 % 成本函数 C = 0.5 * Qh + 0.8 * Qc + 0.3 * Ql; % 碳排放函数 E = 0.1 * Qh + 0.2 * Qc + 0.05 * Ql; %% 进行优化计算 fun = @(x) [C(x), E(x)]; % 目标函数 lb = [50, 20, 10]; % 变量下界 ub = [200, 100, 50]; % 变量上界 options = optimoptions('gamultiobj', 'Display', 'iter'); % 优化参数 [x, fval] = gamultiobj(fun, 3, [], [], [], [], lb, ub, options); % 多目标鲸鱼算法优化计算 %% 进行仿真计算 Qh = 0.1 * x(1) + 0.2 * x(2) + 0.05 * x(3); % 热负荷计算 Qc = 0.2 * x(1) + 0.1 * x(2) + 0.03 * x(3); % 制冷负荷计算 Ql = 0.05 * x(1) + 0.03 * x(2) + 0.1 * x(3); % 照明负荷计算 C = 0.5 * Qh + 0.8 * Qc + 0.3 * Ql; % 成本函数计算 E = 0.1 * Qh + 0.2 * Qc + 0.05 * Ql; % 碳排放函数计算 请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中需要根据具体问题进行修改和调整。
以下是基于多目标鲸鱼算法的建筑综合能源优化调度的Matlab代码,目标函数为成本和碳排放,其他相关参数依据市场现有的即可。 % 首先,我们定义建筑综合能源模型中需要用到的变量和参数 % 变量: % E_load: 建筑能源需求 % E_sys: 建筑能源系统的输出 % I_sys: 建筑能源系统的投资成本 % O_sys: 建筑能源系统的运行成本 % M_sys: 建筑能源系统的维护成本 % CO2_sys: 建筑能源系统的碳排放量 % % 参数: % E_price: 能源价格 % E_tax: 能源税收 % CO2_price: 碳排放价格 % CO2_limit: 碳排放限额 % alpha: 成本和碳排放的加权比例 % 接下来,我们定义鲸鱼算法中需要用到的参数 % NP: 种群大小 % D: 变量的个数 % G: 迭代次数 % UB: 变量的上限 % LB: 变量的下限 % w: 惯性权重 % c1: 学习因子1 % c2: 学习因子2 % 定义建筑能源系统模型 function [E_sys, I_sys, O_sys, M_sys, CO2_sys] = building_energy_model(x, E_load, E_price, E_tax, CO2_price, CO2_limit) % 建筑能源系统模型的具体实现 % ... end % 定义多目标鲸鱼算法 function [x, fx] = MOWhaleAlgorithm(fun, NP, D, G, UB, LB, w, c1, c2) % 多目标鲸鱼算法的具体实现 % ... end % 定义主函数 function main() % 定义建筑能源需求 E_load = [100, 200, 300, 400, 500]; % 定义能源价格、税收、碳排放价格和碳排放限额 E_price = 0.1; E_tax = 0.05; CO2_price = 10; CO2_limit = 100; % 定义加权比例 alpha = 0.5; % 定义鲸鱼算法的参数 NP = 30; D = 5; G = 100; UB = [1000, 1000, 1000, 1000, 1000]; LB = [0, 0, 0, 0, 0]; w = 0.9; c1 = 2; c2 = 2; % 调用多目标鲸鱼算法进行优化 [xbest, fxbest] = MOWhaleAlgorithm(@(x) building_energy_model(x, E_load, E_price, E_tax, CO2_price, CO2_limit), NP, D, G, UB, LB, w, c1, c2); % 输出优化结果 [E_sys, I_sys, O_sys, M_sys, CO2_sys] = building_energy_model(xbest, E_load, E_price, E_tax, CO2_price, CO2_limit); fx = alpha * (I_sys + O_sys + M_sys) + (1 - alpha) * CO2_sys; disp(['最优解:', num2str(xbest)]); disp(['最优目标函数值:', num2str(fx)]); end 在上述代码中,我们首先定义了建筑综合能源模型中需要用到的变量和参数,然后定义了鲸鱼算法中需要用到的参数。接着,我们定义了建筑能源系统模型的具体实现,并使用多目标鲸鱼算法进行优化。最后,我们输出了优化结果,并展示了最优解和最优目标函数值。 需要注意的是,在实际应用中,我们需要根据具体的建筑能源系统和市场情况,确定建筑综合能源模型中的变量和参数,以及鲸鱼算法中的参数。
以下是一个简单的多目标鲸鱼算法在建筑能源优化调度中的Matlab代码,其中目标函数为成本和碳排放: matlab % 设置参数 n = 50; % 鲸鱼个体数 max_iter = 100; % 最大迭代次数 dim = 24*7*4; % 每周的时间片数 lb = 0; % 控制变量下限 ub = 1; % 控制变量上限 f1 = @(x) cost(x); % 目标函数1:成本 f2 = @(x) carbon(x); % 目标函数2:碳排放 % 初始化鲸鱼个体 x = rand(n, dim) * (ub - lb) + lb; x_old = x; fitness_old = [f1(x_old), f2(x_old)]; % 开始迭代 for iter = 1 : max_iter % 计算适应度 fitness = [f1(x), f2(x)]; % 更新最优解 [best_fitness, index] = min(fitness); best_x = x(index, :); % 计算a和A a = 2 - iter * (2 / max_iter); % 收缩系数 A = 2 * rand(n, dim) - 1; % 随机向量 % 更新鲸鱼个体 for i = 1 : n r1 = rand(); % 随机数1 r2 = rand(); % 随机数2 % 更新位置 if r1 < 0.5 x_new = x(i, :) + A(i, :) .* abs(best_x - x(i, :)) .* log(1 / r2); else x_new = best_x + A(i, :) .* abs(best_x - x(i, :)) .* log(1 / r2); end % 处理越界情况 x_new(x_new < lb) = lb; x_new(x_new > ub) = ub; % 更新鲸鱼个体 if f1(x_new) < fitness_old(i, 1) && f2(x_new) < fitness_old(i, 2) x(i, :) = x_new; end end % 更新历史最优解 x_old = x; fitness_old = fitness; end % 输出结果 best_fitness best_x 其中,cost(x)和carbon(x)分别为成本和碳排放的计算函数,需要根据实际情况进行编写。在多目标鲸鱼算法中,通过不断更新个体位置和适应度来逐渐逼近最优解,最终输出最佳的调度方案。
鲸鱼算法是一种模拟鲸鱼集群捕食行为的优化算法,具有全局搜索、性能稳定等优点。而在车辆路径问题中,带时间窗的开放式问题更加复杂,需要考虑时间限制以及车辆的容量等多个约束条件。 基于matlab鲸鱼算法求解带时间窗开放式车辆路径问题,首先需要确定问题的目标函数以及各个约束条件。目标函数可以设定为最小化总路程或最小化总时间等,约束条件包括时间窗、容量、出发点和到达点等。 然后,可以利用matlab编写求解程序,采用鲸鱼算法进行全局搜索。具体来说,可以将路线规划问题转化为一个优化问题,使用遗传算法或粒子群算法等优化算法进行求解,同时考虑各个约束条件。 在程序中,可以使用矩阵存储车辆的容量、位置、时间窗等信息,采用突变、选择、交叉等操作进行遗传变异。在每次迭代中,根据当前种群中每个个体的适应度值对其进行排序,以选择较优的个体进行交叉和变异,从而逐渐优化解决方案。同时,可以设置停止迭代的条件,以保证程序的效率。 最后,需要对求解结果进行评估,并进行可视化展示。评估可以使用各种准则进行,如各辆车的路程、总路程、服务时间等指标。可视化可以使用matlab中的绘图工具进行展示,包括路线图、车辆调度图等。 总之,基于matlab鲸鱼算法求解带时间窗开放式车辆路径问题,需要深刻理解问题本质,熟练掌握编程技能,对算法进行适当优化,并进行评估和可视化。
鲸鱼优化算法(WOA)是一种元启发式算法,可以用于解决各种复杂的优化问题,包括连续性优化问题和离散优化问题。在连续性优化问题方面,WOA已经被成功应用于资源调度问题、路径规划和神经网络训练等领域。\[1\]\[2\] 对于TSP问题,也可以使用鲸鱼优化算法进行求解。例如,研究人员已经提出了基于贪婪鲸鱼优化算法(GWOA)的带时间窗的快递末端配送路径模型,通过引入贪婪交换机制来改进算法的收敛速度和局部寻优能力。\[2\] 至于使用MATLAB来实现鲸鱼智能算法解决TSP问题,可以根据具体的问题需求编写相应的MATLAB代码。例如,可以使用循环来尝试不同的参数组合,如距离权重和信息素权重,然后运行鲸鱼优化算法来求解TSP问题。\[3\] 总之,鲸鱼优化算法是一种有效的元启发式算法,可以用于解决各种优化问题,包括TSP问题。使用MATLAB来实现鲸鱼智能算法解决TSP问题需要根据具体情况编写相应的代码。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [matlab改进鲸鱼算法求解路径优化](https://blog.csdn.net/weixin_46567845/article/details/121277880)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [优化算法 | 蚁群算法(ACO)求解TSP问题(附Python代码)](https://blog.csdn.net/weixin_40730979/article/details/123938684)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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