适应度值是什么： def swap_mutation(self,p1): D = len(p1) c1 = p1.copy() r = np.random.uniform(size=D) for idx1, val in enumerate(p1): if r[idx1] <= self.pm: idx2 = np.random.choice(np.delete(np.arange(D), idx1)) c1[idx1], c1[idx2] = c1[idx2], c1[idx1] return c1 def Elite(self): Fit=dict(enumerate(self.Fit)) Fit=list(sorted(Fit.items(),key=lambda x:x[1])) idx=[] for i in range(self.N_elite): idx.append(Fit[i][0]) return idx

4_bit_swap.zip_4 bit sort_4_bit_swap_4bit swap_Logisim四位排序器_logi

先使用1位的swap搭建4位的swap，再使用4位的swap模块和Logisim内置的comparator元件搭建排序电路(请不要使用Plexers类元件) 功能描述:该电路具有4个4位的二进制数字作为输入和4个4位的二进制数字作为输出。它的功能...

swap_state.rar_swap

在Linux操作系统中，交换（swap）空间是一种至关重要的内存管理机制。它允许系统在物理RAM不足时，将部分内存中的数据暂时存储到硬盘上，从而腾出物理内存供其他进程使用。标题"swap_state.rar_swap"暗示我们关注的...

这里的适应度值是什么？： def swap_mutation(self,p1): D = len(p1) c1 = p1.copy() r = np.random.uniform(size=D) for idx1, val in enumerate(p1): if r[idx1] <= self.pm: idx2 = np.random.choice(np.delete(np.arange(D), idx1)) c1[idx1], c1[idx2] = c1[idx2], c1[idx1] return c1 def Elite(self): Fit=dict(enumerate(self.Fit)) Fit=list(sorted(Fit.items(),key=lambda x:x[1])) idx=[] for i in range(self.N_elite): idx.append(Fit[i][0]) return idx # 选择 def Select(self): idx1=self.Elite() Fit = [] for i in range(len(self.Fit)): fit = 1 / self.Fit[i] Fit.append(fit) Fit = np.array(Fit) idx = np.random.choice(np.arange(len(self.Fit)), size=len(self.Fit)-self.N_elite, replace=True, p=(Fit) / (Fit.sum())) Pop=[] idx=list(idx) idx.extend(idx1) for i in idx: Pop.append(self.Pop[i]) self.Pop=Pop def decode(self,Ci): self.rjsp = RJSP(n, m, agv_num, PT, MT, agv_trans, m) self.rjsp.reset() for i in Ci: self.rjsp.VAA_decode(i) return self.rjsp.C_max def fitness(self): self.Fit=[] for Pi in self.Pop: self.Fit.append(self.decode(Pi))

这里的适应度值是指在解码后，对每个个体(Pop中的一个元素)求解得到的目标函数值(C_max)的倒数。可以看到在fitness函数中，对于每个个体，都先进行了解码操作，然后计算对应的目标函数值，最后将其倒数作为适应度值...

class Point: def init(self, x=0, y=0): self.x = x self.y = y #（2） def swap(self): self.x, self.y = self.y, self.x #(3) def display(self): print("({0}, {1})".format(self.x, self.y))这个代码有误吗

def swap(self): self.x, self.y = self.y, self.x def display(self): print("({0}, {1})".format(self.x, self.y)) @classmethod def from_tuple(cls, tup): x, y = tup return cls(x, y) 这个类...

class Point: def init(self, x=0, y=0): self.x = x self.y = y #（2） def swap(self): self.x, self.y = self.y, self.x #(3) def display(self): print("({0}, {1})".format(self.x, self.y)) #(4) p1 = Point(9, 3) p2 = Point() print("p1: ") p1.display() p1.swap() print("p1 swapped: ") p1.display() print("p2: ") p2.display() p2.swap() print("p2 swapped: ") p2.display()该代码的输出结果是什么

该代码的输出结果是： p1: (9, 3) p1 swapped: (3, 9) ...因此在调用 p1.swap() 后，p1 的坐标变为了 (3, 9)，而 p2 的坐标仍然是 (0, 0)。于是我们看到的输出结果是 p1 swapped: (3, 9) 和 p2 swapped: (0, 0)。

MODULE MY_MODULE IMPLICIT NONE INTERFACE _ !<==BLANK1 MODULE PROCEDURE SI,__ !<==BLANK2 END INTERFACE CONTAINS SUBROUTINE SI(A,B) INTEGER::A,B,T T=A;A=B;B=T END SUBROUTINE SUBROUTINE SC(A,B) CHARACTER(LEN=5)::A,B,T T=A;A=B;B=T END SUBROUTINE END MODULE MY_MODULE PROGRAM EX USE ______ !<==BLANK3 IMPLICIT NONE INTEGER::A=2,B=6 CHARACTER(LEN=5)::C1='ABCDE',C2='12345' CALL SWAP(A,B) CALL SWAP(C1,C2) PRINT ,A,B PRINT ,C1,C2 END

根据代码中的提示，需要填写三个空白处，分别为 BLANK1、BLANK2 和 BLANK3。BLANK1 中应该填写 SUBROUTINE，因为我们要定义一个子程序的接口。... CALL SWAP(C1,C2) PRINT *,A,B PRINT *,C1,C2 END

解释以下代码# -- coding: UTF-8 -- import numpy as np import queue import prettytable as pt def find_zero(num): tmp_x, tmp_y = np.where(num == 0) return tmp_x[0], tmp_y[0] def swap(num_data, direction): x, y = find_zero(num_data) num = np.copy(num_data) if direction == 'left': if y == 0: # print('不能左移') return num num[x][y] = num[x][y - 1] num[x][y - 1] = 0 return num if direction == 'right': if y == 2: # print('不能右移') return num num[x][y] = num[x][y + 1] num[x][y + 1] = 0 return num if direction == 'up': if x == 0: # print('不能上移') return num num[x][y] = num[x - 1][y] num[x - 1][y] = 0 return num if direction == 'down': if x == 2: # print('不能下移') return num else: num[x][y] = num[x + 1][y] num[x + 1][y] = 0 return num def cal_wcost(num): # return sum(sum(num != end_data)) - int(num[1][1] != 0) con = 0 for i in range(3): for j in range(3): tmp_num = num[i][j] compare_num = end_data[i][j] if tmp_num != 0: con += tmp_num != compare_num return con def data_to_int(num): value = 0 for i in num: for j in i: value = value * 10 + j return value def sorte_by_floss(): tmp_open = opened.queue.copy() length = len(tmp_open) for i in range(length): for j in range(length): if tmp_open[i].f_loss < tmp_open[j].f_loss: tmp = tmp_open[i] tmp_open[i] = tmp_open[j] tmp_open[j] = tmp if tmp_open[i].f_loss == tmp_open[j].f_loss: if tmp_open[i].step > tmp_open[j].step: tmp = tmp_open[i] tmp_open[i] = tmp_open[j] tmp_open[j] = tmp opened.queue = tmp_open

- swap(num_data, direction)：用于将给定数组中的0与它相邻的数进行交换。 - cal_wcost(num)：用于计算当前数组与目标数组之间的差异程度（估价函数）。 - data_to_int(num)：将给定数组中的所有数值按照顺序...

将这段代码降低重复率：def muSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list)#先将初始种群进行复制，然后清空，方便填入新个体 model.sol_list=[] while True: f1_index = int(random.randint(0, len(sol_list) - 1))#在种群中随机选择一个索引 f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index])#将索引对应的个体深拷贝 m1_index=random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)#随机产生个体的两个索引 m2_index=random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1) if m1_index!=m2_index:#如果两个索引不同，则产生一个随机数小于变异率的话将两个索引对应的值进行交换操作 if random.random() <= model.pm: node1=f1.node_id_list[m1_index] f1.node_id_list[m1_index]=f1.node_id_list[m2_index] f1.node_id_list[m2_index]=node1 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) else:#如果相同，则把f1这个个体深拷贝到新种群中 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) if len(model.sol_list)>model.popsize:#直到新种群中个体数量超过popsize（种群规模） break

def swap_nodes(f1, m1_index, m2_index): # 如果两个索引不同，则产生一个随机数小于变异率的话将两个索引对应的值进行交换操作 if random.random() <= model.pm: node1 = f1.node_id_list[m1_index] f1.node_...

将这个代码包装为一个函数：def muSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list)#先将初始种群进行复制，然后清空，方便填入新个体 model.sol_list=[] while True: f1_index = int(random.randint(0, len(sol_list) - 1))#在种群中随机选择一个索引 f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index])#将索引对应的个体深拷贝 m1_index=random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)#随机产生个体的两个索引 m2_index=random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1) if m1_index!=m2_index:#如果两个索引不同，则产生一个随机数小于变异率的话将两个索引对应的值进行交换操作 if random.random() <= model.pm: node1=f1.node_id_list[m1_index] f1.node_id_list[m1_index]=f1.node_id_list[m2_index] f1.node_id_list[m2_index]=node1 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) else:#如果相同，则把f1这个个体深拷贝到新种群中 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) if len(model.sol_list)>model.popsize:#直到新种群中个体数量超过popsize（种群规模） break

def swap_nodes(f1, m1_index, m2_index): # 如果两个索引不同，则产生一个随机数小于变异率的话将两个索引对应的值进行交换操作 if random.random() <= model.pm: node1 = f1.node_id_list[m1_index] f1.node_...

解释这段代码： def mutation(self, part): """ swap """ for individual in part: if random.random() < self.mutate_rate: pos1, pos2 = random.sample(list(range(self.chrom_size)), 2) individual[pos1], individual[pos2] = individual[pos2], individual[pos1] return part

这段代码是一个mutation方法的实现。该方法用于对部分个体进行变异操作，以增加种群的多样性。以下是代码的解释： 1. 使用for循环遍历part中的每个个体。 2. 如果随机生成的一个概率值小于self.mutate_rate（变异...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import copy import math import random import time from multiprocessing import Pool as ThreadPool path1='att48.tsp' path2='eil76.tsp' path3='pcb442.tsp' path4='rd100.tsp' path5='tsp225.tsp' def readcity(path): df = pd.read_csv("C:\\文件\\现代优化算法\\TSP训练数据集\\"+path, sep=" ", skiprows=6, header=None) return df df = readcity(path4) city = np.array(range(1,len(df[0][0:len(df)-1])+1)) city_x = np.array(df[1][0:len(df)-1]) city_y = np.array(df[2][0:len(df)-1]) city_pos = np.stack((city_x, city_y), axis=1) def distance(city1, city2): return math.sqrt((city1[0]-city2[0])2 + (city1[1]-city2[1])2) def path_length(path): length = 0 for i in range(len(path)-1): length += distance(city_pos[path[i]-1], city_pos[path[i+1]-1]) length += distance(city_pos[path[-1]-1], city_pos[path[0]-1]) return length def initial_solution(): unvisited_cities = list(range(1, len(city)+1)) current_city = random.choice(unvisited_cities) solution = [current_city] unvisited_cities.remove(current_city) while unvisited_cities: next_city = min(unvisited_cities, key=lambda city: distance(city_pos[current_city-1], city_pos[city-1])) unvisited_cities.remove(next_city) solution.append(next_city) current_city = next_city return solution def two_opt_swap(path, i, k): new_path = path[:i] + path[i:k + 1][::-1] + path[k + 1:] return new_path 请以上述代码为开头，输出一段以模拟退火算法解决tsp问题的代码，输入为.tsp文件，要求实现用2-opt法构造邻域、在内循环中用Metropolis准则接受解、用最近邻居构造启发式贪心算法构造初始解、输出初始解和解值、最优解和解值、迭代次数和迭代过程的功能

def two_opt_swap(path, i, k): new_path = path[:i] + path[i:k + 1][::-1] + path[k + 1:] return new_path def simulated_annealing(path): df = readcity(path) city = np.array(range(1,len(df[0][0:len...

将下列程序_的内容填写到程序处,使程序完整、正确。以下程序的功能是调用swap( ) 函数，交换a,b的值。 #include <stdio.h> void swap( int p1,int p2) { int p; p=p1; p1=p2; p2=p; } void main() { int a,b; scanf(" %d%d ",&a,&b); _______; printf(" a=%d,b=%d ",a,b); }

下列程序中应该调用swap函数并将a和b的地址传递给它，以实现交换两个变量的值。修改后的程序如下： c #include <stdio.h> void swap(int *p1, int *p2) { int p; p = *p1; *p1 = *p2; *p2 = p; } int main...

帮我分析一下这段C语言代码：#include <stdio.h> void swap(int p1, int p2) { int temp = p1; p1 = p2; p2 = temp; } int main() { int a = 1, b = 2; int ptr1 = &a, *ptr2 = &b; printf("Before swap: a=%d, b=%d\n", a, b); swap(&ptr1, &ptr2); printf("After swap: a=%d, b=%d\n", a, b); return 0; }

这段C语言代码定义了一个swap函数和一个主函数main。swap函数的作用是交换两个指针所指向的变量的值，其参数为两个指向指针的指针。具体实现是通过定义一个temp指针变量，将第一个指针所指向的变量的值赋给temp，...

用C语言实现输入3个整数，按由小到大的顺序输出。函数原型：void swap（int p1, int p2）输出格式： Please input three integers: 34,21,25↙ The ascending order is 21,25,34.输入3个整数，按由小到大的顺序输出。函数原型：void swap（int p1, int p2）输出格式： Please input three integers: 34,21,25↙ The ascending order is

void swap(int *p1, int *p2); int main() { int a, b, c; printf("Please input three integers: "); scanf("%d,%d,%d", &a, &b, &c); if (a > b) { swap(&a, &b); } if (a > c) { swap(&a, &c); } ...

C#ASP.NET网络进销存管理系统源码数据库 SQL2008源码类型 WebForm

ASP.NET网络进销存管理系统源码内含一些新技术的使用，使用的是VS .NET 2008平台采用标准的三层架构设计，采用流行的AJAX技术使操作更加流畅，统计报表使用FLASH插件美观大方专业。适合二次开发类似项目使用，可以节省您开发项目周期，源码统计报表部分需要自己将正常功能注释掉的源码手工取消掉注释。这是我在调试程序时留下的。也是上传源码前的疏忽。您下载后可以用VS2008直接打开将注释取消掉即可正常使用。技术特点：1、采用目前最流行的.net技术实现。2、采用B/S架构，三层无限量客户端。 3、配合SQLServer2005数据库支持 4、可实现跨越地域和城市间的系统应用。 5、二级审批机制，简单快速准确。 6、销售功能手写AJAX无刷新，快速稳定。 7、统计报表采用Flash插件美观大方。8、模板式开发，能够快速进行二次开发。权限、程序页面、基础资料部分通过后台数据库直接维护，可单独拿出继续开发其他系统 9、数据字典，模块架构图，登录页面和主页的logo图片分别放在DOC PSD 文件夹中

(源码)基于ZooKeeper的分布式服务管理系统.zip

# 基于ZooKeeper的分布式服务管理系统 ## 项目简介本项目是一个基于ZooKeeper的分布式服务管理系统，旨在通过ZooKeeper的协调服务功能，实现分布式环境下的服务注册、发现、配置管理以及分布式锁等功能。项目涵盖了从ZooKeeper的基本操作到实际应用场景的实现，如分布式锁、商品秒杀等。 ## 项目的主要特性和功能 1. 服务注册与发现通过ZooKeeper实现服务的动态注册与发现，支持服务的动态上下线。 2. 分布式锁利用ZooKeeper的临时顺序节点特性，实现高效的分布式锁机制，避免传统锁机制中的“羊群效应”。 3. 统一配置管理通过ZooKeeper集中管理分布式系统的配置信息，实现配置的动态更新和实时同步。 4. 商品秒杀系统结合分布式锁和ZooKeeper的监听机制，实现高并发的商品秒杀功能，确保库存的一致性和操作的原子性。 ## 安装使用步骤 1. 环境准备

相关推荐

4_bit_swap.zip_4 bit sort_4_bit_swap_4bit swap_Logisim四位排序器_logi

swap_state.rar_swap

class Point: def __init__(self, x=0, y=0): self.x = x self.y = y #（2） def swap(self): self.x, self.y = self.y, self.x #(3) def display(self): print("({0}, {1})".format(self.x, self.y))这个代码有误吗

解释这段代码： def mutation(self, part): """ swap """ for individual in part: if random.random() < self.mutate_rate: pos1, pos2 = random.sample(list(range(self.chrom_size)), 2) individual[pos1], individual[pos2] = individual[pos2], individual[pos1] return part

swap_uchar.zip_swap_位域赋值_位赋值

swap_string.cpp.zip_swap

def swap_sort()

C#ASP.NET网络进销存管理系统源码数据库 SQL2008源码类型 WebForm

(源码)基于ZooKeeper的分布式服务管理系统.zip

最新推荐

C++标准库：std_set作为一个有序集合

C#ASP.NET网络进销存管理系统源码数据库 SQL2008源码类型 WebForm

Java集合ArrayList实现字符串管理及效果展示

管理建模和仿真的文件

【MATLAB信号处理优化】：算法实现与问题解决的实战指南

在西门子S120驱动系统中，更换SMI20编码器时应如何确保数据的正确备份和配置？

实现2D3D相机拾取射线的关键技术

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

如何在TMS320VC5402 DSP上配置定时器并设置中断服务程序？请详细说明配置步骤。

class Point: def init(self, x=0, y=0): self.x = x self.y = y #（2） def swap(self): self.x, self.y = self.y, self.x #(3) def display(self): print("({0}, {1})".format(self.x, self.y))这个代码有误吗