current_iter=0; % Loop counter while current_iter < max_iter for i=1:size(X,1) % Calculate the fitness of the population current_vulture_X = X(i,:); current_vulture_F=fobj(current_vulture_X,input_train,output_train); % Update the first best two vultures if needed if current_vulture_F<Best_vulture1_F Best_vulture1_F=current_vulture_F; % Update the first best bulture Best_vulture1_X=current_vulture_X; end if current_vulture_F>Best_vulture1_F if current_vulture_F<Best_vulture2_F Best_vulture2_F=current_vulture_F; % Update the second best bulture Best_vulture2_X=current_vulture_X; end end a=unifrnd(-2,2,1,1)*((sin((pi/2)*(current_iter/max_iter))^gamma)+cos((pi/2)*(current_iter/max_iter))-1); P1=(2*rand+1)*(1-(current_iter/max_iter))+a; % Update the location for i=1:size(X,1) current_vulture_X = X(i,:); % pick the current vulture back to the population F=P1*(2*rand()-1); random_vulture_X=random_select(Best_vulture1_X,Best_vulture2_X,alpha,betha); if abs(F) >= 1 % Exploration: current_vulture_X = exploration(current_vulture_X, random_vulture_X, F, p1, upper_bound, lower_bound); elseif abs(F) < 1 % Exploitation: current_vulture_X = exploitation(current_vulture_X, Best_vulture1_X, Best_vulture2_X, random_vulture_X, F, p2, p3, variables_no, upper_bound, lower_bound); end X(i,:) = current_vulture_X; % place the current vulture back into the population end current_iter=current_iter+1; convergence_curve(current_iter)=Best_vulture1_F; X = boundaryCheck(X, lower_bound, upper_bound); % fprintf('In Iteration %d, best estimation of the global optimum is %4.4f \n ', current_iter,Best_vulture1_F ); end end

时间: 2024-04-13 18:26:11 浏览: 156
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c .zip_C语言_PSO_算法_粒子群优化_鸟群算法

这段代码是一个循环，在每次循环中更新种群中的个体位置，并计算适应度。以下是代码的基本流程： 1. 初始化循环计数器 `current_iter` 为 0。 2. 进入 `while` 循环，判断当前循环计数器是否小于最大迭代次数 `max_iter`。 3. 进入 `for` 循环，对种群中的每个个体进行操作。 4. 计算当前个体的适应度，并将其存储在 `current_vulture_F` 变量中。 5. 更新最佳的两个个体位置和适应度，根据当前个体的适应度与最佳个体的适应度进行比较。 6. 生成随机数 `a` 和概率 `P1`。 7. 进入第二个 `for` 循环，对种群中的每个个体进行位置更新。 8. 根据概率 `F` 的值，判断是进行探索还是利用现有信息进行开发。 9. 根据探索或开发的方式更新当前个体的位置。 10. 将更新后的个体位置存储回种群中。 11. 更新循环计数器 `current_iter`，并将当前最佳适应度存储在 `convergence_curve` 中。 12. 对种群进行边界检查，确保个体位置在规定范围内。 13. 循环回到第2步，直到达到最大迭代次数。 请注意，这是一个伪代码示例，其中的一些函数调用和变量没有提供具体实现。你可能需要根据你的具体需求来实现这些函数，例如 `fobj`、`random_select`、`exploration`、`exploitation`、`boundaryCheck` 等等。
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文件hash256验证测试文件

for chunk in iter(lambda: file.read(chunk_size), b''): sha256_hash.update(chunk) return sha256_hash.hexdigest() file_hash = calculate_sha256('test') print(f"File 'test' 的SHA-256哈希值: {file_hash...
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PSO

v_{i,d}^{t+1} = w * v_{i,d}^t + c_1 * r_1 * (p_{i,d}^t - x_{i,d}^t) + c_2 * r_2 * (g_{d}^t - x_{i,d}^t) 其中，v是速度，x是位置，w是惯性权重，c1和c2是学习因子，r1和r2是随机数，p是个人最好位置，g...

while current_iter < max_iter for i=1:size(X,1) % Calculate the fitness of the population current_vulture_X = X(i,:); current_vulture_F=fobj(current_vulture_X); % Update the first best two vultures if needed if current_vulture_F<Best_vulture1_F Best_vulture1_F=current_vulture_F; % Update the first best bulture Best_vulture1_X=current_vulture_X; end if current_vulture_F>Best_vulture1_F && current_vulture_F<Best_vulture2_F Best_vulture2_F=current_vulture_F; % Update the second best bulture Best_vulture2_X=current_vulture_X; end end

这段代码是一个迭代循环，其中current_iter是当前迭代次数，max_iter是最大迭代次数。循环中的for语句用于遍历种群中的每个个体。 在循环内部，首先通过current_vulture_X = X(i,:)获取当前个体的决策变量值。然后...

解释代码def calculate_n(x: float, y: float, boundary: int): n = (boundary - x) / y if n < 0: return 0 else: return int(n) + 1 def data_offset(x, iter_num, range: list): assert len(range) == 2, "range的长度应为2" assert range[0] < range[1], "range的第0项应小于第1项" if x < range[1] and x > range[0]: if iter_num != 0: if iter_num > 0: iter_time = calculate_n(x, iter_num, range[1]) elif iter_num < 0: iter_time = calculate_n(x, iter_num, range[0]) x = x + iter_num * iter_time return x else: return x else: return x

当x在range范围内时，如果iter_num不为0，则根据iter_num的正负情况调用calculate_n函数计算出需要迭代的次数，然后乘以iter_num，最后将x加上这个结果返回。如果iter_num为0，则直接返回x。如果x不在range范围内，...

在手写KMeans # 构建K-Means++类 class K_Means_plus(): def __init__(self,k): self.k = k self.max_iter = max_iter s基础上，补充它的参数，使X,Y = make_moons(n_samples=400,shuffle=True,noise=0.1,random_state=136)数据集的准确率高于百分之九十，这个数据集的标签为0或1.写出代码

for i in range(self.max_iter): clusters = self._assign_clusters(X) old_centroids = self.centroids.copy() self._update_centroids(X, clusters) if np.allclose(self.centroids, old_centroids): break ...

在paddle框架中实现下面的所有代码:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

def __init__(self, T_max, T_warmup, eta_min=0, last_epoch=-1): self.T_max = T_max self.T_warmup = T_warmup self.eta_min = eta_min super(CosineAnnealingWarmbootingLR, self).__init__(last_epoch) ...

def fit(self, obs): self.obs = obs self.n_features = self.obs.shape[1] startprob = np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=self.n_states) startprob /= np.sum(startprob) self.model = GaussianHMM(n_components=self.n_states, startprob_prior=startprob,covariance_type='spherical', n_iter=1000) self.model.fit(obs) self.sparrows = [self.generate_random_params() for _ in range(self.n_sparrows)] self.sparrows /= np.sum(self.sparrows) self.scores = [self.calculate_score(p) for p in self.sparrows] for i in range(self.n_iter): for j in range(self.n_sparrows): # 移动 params = self.sparrows[j] params += np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=params.shape) params = np.clip(params, self.lb, self.ub) # 变异 params = self.mutate(params) # 计算分数 score = self.calculate_score(params) score = int(score) # 更新最优解 if score > self.best_score: self.best_score = score self.best_params = params # 更新麻雀群体 if score > self.scores[j]: self.sparrows[j] = params self.scores[j] = score

- n_iter：表示训练模型时迭代的次数。 - sparrows：表示麻雀群体，是一种基于鸟群行为的优化算法。 - mutate：表示变异操作，是优化算法中的一种操作，包括对参数进行随机扰动或基于其他参数进行变换，以便生成新的...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics from sklearn.cluster import KMeans import os def dbscan(input_file): ## 纬度在前，经度在后 [latitude, longitude] columns = ['lat', 'lon'] in_df = pd.read_csv(input_file, sep=',', header=None, names=columns) # represent GPS points as (lat, lon) coords = in_df.as_matrix(columns=['lat', 'lon']) # earth's radius in km kms_per_radian = 6371.0086 # define epsilon as 0.5 kilometers, converted to radians for use by haversine # This uses the 'haversine' formula to calculate the great-circle distance between two points # that is, the shortest distance over the earth's surface # http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html epsilon = 0.5 / kms_per_radian # radians() Convert angles from degrees to radians db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=15, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(coords)) cluster_labels = db.labels_ # get the number of clusters (ignore noisy samples which are given the label -1) num_clusters = len(set(cluster_labels) - set([-1])) print('Clustered ' + str(len(in_df)) + ' points to ' + str(num_clusters) + ' clusters') # turn the clusters in to a pandas series # clusters = pd.Series([coords[cluster_labels == n] for n in range(num_clusters)]) # print(clusters) kmeans = KMeans(n_clusters=1, n_init=1, max_iter=20, random_state=20) for n in range(num_clusters): # print('Cluster ', n, ' all samples:') one_cluster = coords[cluster_labels == n] # print(one_cluster[:1]) # clist = one_cluster.tolist() # print(clist[0]) kk = kmeans.fit(one_cluster) print(kk.cluster_centers_) def main(): path = './datas' filelist = os.listdir(path) for f in filelist: datafile = os.path.join(path, f) print(datafile) dbscan(datafile) if __name__ == '__main__': main()

这是一个 Python 代码，主要使用了 Pandas、NumPy、sklearn.cluster 等库实现了 DBSCAN 和 KMeans 聚类算法。代码读入了一个文件夹中的多个文件，每个文件都是 GPS 坐标点的经纬度信息，然后使用 DBSCAN 算法进行...

这段代码用GPU加速%initialize starting variables | 开始初始化变量 r = b; % -gc n = length(b); x = zeros(n,1); rho = r'*r; if ( rho == 0.0 ), rho = 1.0; end err = norm(r)/sqrt(rho); if ( err < tol ), disp('err < tol'); return, end %% 开始迭代 for iter = 1:max_it %max_it为para.init % preconditioning step | 预处理步骤%%%%%% z = matsol(0.1*speye(n) + regpar*MTX.WTW, r, 1e-6);% 解线性方程组u = A^ (-1) q rho_1 = rho; rho = (r'*z); if iter == 1, rho0 = norm(z); end if ( iter > 1 )% compute the direction vector | 计算方向矢量 beta = rho / rho_1; p = z + beta*p; else p = z; end %%%%%% Matrix times a vector |矩阵乘以一个向量 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % q = (J'*J + β*W'*W)*p | 计算公式8左侧 % regpar*W'*W*p q0 = regpar*MTX.WTW*p; % Calculate J'*J*p in 4 steps gp = calcGv(mkvc(MTX.mc), MTX.U , MTX, p); q1 = -(Qu(MTX.OBS, Asol(MTX, gp, intol),MTX.SRCNUM)); q2 = -ATsol(MTX, Qtu(MTX.OBS, q1, MTX.SRCNUM), intol); q3 = calcGvT(mkvc(MTX.mc), MTX.U , MTX ,q2); % Sum the result to get q = (J'*J + regpar*W'*W)*p q = q0 + q3; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% alpha = rho / (p'*q ); x = x + alpha * p;% update approximation vector | 更新近似向量 r = r - alpha*q;% compute residual err = norm( r ) / rho0;% check convergence | 检查收敛性 numiter = iter; fprintf(' PCG iteration %d, Relative residual = %e\n',iter, err); if ( err <= tol ) break, end res(iter) = err; end disp(' Done pcg -----');

1. 将变量 r、n、x、rho、err、z、rho_1、beta、p、q0、gp、q1、q2、q3、q、alpha、numiter 和 res 转换为GPU数组，可以使用命令“gpuArray”实现。 2. 使用GPU版本的线性代数函数来代替原始的线性代数函数，例如...

for i in range(self.n_iter): for j in range(self.n_sparrows): # 移动 params = self.sparrows[j] params += np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=params.shape) params /= np.sum(params) params = np.clip(params, self.lb, self.ub) # 变异 params = self.mutate(params) # 计算分数 score = self.calculate_score(params) # 更新最优解 if score > self.best_score: self.best_score = score self.best_params = params # 更新麻雀群体 if score > self.scores[j]: params = self.sparrows[j] self.scores[j] = score # 适应度修正 self.fitness_replacement() # 选择最优解 self.select_best_params()

这段代码实现了麻雀算法的核心部分，其中包括了麻雀移动、变异、分数计算、最优解更新、适应度修正和最优解选择等过程。 具体来说，每个麻雀都会在一定范围内随机移动，并进行变异操作，得到新的参数值。...

use" the m-step of the em algorithm: min_{affine, translation, variance} 1/(2*variance) * sum_{m,n} p(y_m | x_n) ||x_n - affine y_m - translation||_2^2" to optimizing the previous code: def em_for_alignment(xs: np.ndarray, ys: np.ndarray, num_iter: int = 100) -> Tuple[np.ndarray, np.ndarray]: """ The em algorithm for aligning two point clouds based on affine transformation :param xs: a set of points with size (N, D), N is the number of samples, D is the dimension of points :param ys: a set of points with size (M, D), M is the number of samples, D is the dimension of points :param num_iter: the number of EM iterations :return: ys_new: the aligned points: ys_new = ys @ affine + translation responsibility: the responsibility matrix P=[p(y_m | x_n)] with size (N, M), whose elements indicating the correspondence between the points """ # TODO: implement the EM algorithm of GMM below for point cloud alignment return

for i in range(num_iter): # E-step diff = xs[:, np.newaxis, :] - ys[np.newaxis, :, :] distance = np.sum((diff @ affine.T + translation - xs[:, np.newaxis, :]) ** 2, axis=-1) p = np.exp(-distance ...

c语言 检查一下下面的代码 为什么函数中获取不到键值#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> #include <string.h> #include <sys/socket.h> #include <arpa/inet.h> #include <openssl/ssl.h> #include <openssl/err.h> #include <openssl/hmac.h> #include <jansson.h> #include <time.h> #include <errno.h> #include <resolv.h> #include <netdb.h> char* calculate_signature(char* json_str, char* key) { json_t *root; json_error_t error; /* 从文件中读取 JSON 数据 */ root = json_load_file(json_str, 0, &error); /* 遍历 JSON 对象中的所有键值对，并获取键的名称 */ int key_count = json_object_size(root); printf("key_names %d\n", key_count); const char *key_name; json_t *value; const char **key_names = (const char **)malloc(key_count * sizeof(char *)); int i = 0; json_object_foreach(root, key_name, value) { key_name = json_object_iter_key(value); key_names[i] = key_name; i++; } printf("key_names %s\n", key_names[2]); //int str_num = i; // 计算字符串数组中的字符串数量 /* char **sorted_names = sort_strings(key_names, key_count); char* stringA = (char*)malloc(1); // 初始化为一个空字符串 stringA[0] = '\0'; size_t len = 0; for (int i = 0; i < str_num; i++) { char* key = sorted_names[i]; json_t* value = json_object_get(root, key); char* str = json_dumps(value, JSON_ENCODE_ANY | JSON_COMPACT); len += strlen(key) + strlen(str) + 2; // 2 是键值对之间的字符 stringA = (char*)realloc(stringA, len); strcat(stringA, key); strcat(stringA, "="); strcat(stringA, str); strcat(stringA, "&"); free(str); } free(sorted_names); stringA[strlen(stringA) - 1] = '\0'; // 去掉最后一个"&" printf("stringA%s\n", stringA); unsigned char* sign = (unsigned char*)malloc(EVP_MAX_MD_SIZE); unsigned int sign_len = 0; HMAC(EVP_sha256(), key, strlen(key), (unsigned char*)stringA, strlen(stringA), sign, &sign_len); // 计算HMAC-SHA256签名 char* signature = (char*)malloc(sign_len * 2 + 1); // 签名的十六进制表示 signature[0] = '\0'; // 初始化为一个空字符串 for (int i = 0; i < sign_len; i++) { sprintf(signature + i * 2, "%02x", sign[i]); } json_object_set_new(root, "sign", json_string(signature)); // 在json中添加"sign"参数 json_dumpf(root, stdout, JSON_ENCODE_ANY | JSON_COMPACT); // 输出带有"sign"参数的json字符串 json_decref(root); free(key_names); free(stringA); free(sign); printf("signature%s\n", signature); */ return("A"); } int main() { char *key="39cabdfaab8c4da09bd6e9823c527836"; char *sss="{\"timestamp\":1685509898,\"sdkVersion\":\"1.0.30_1\",\"vin\":\"LJUBMSA24PKFFF198\"}"; calculate_signature(sss, key) ; }

for (int i = 0; i < str_num; i++) { char* key = sorted_names[i]; json_t* value = json_object_get(root, key); char* str = json_dumps(value, JSON_ENCODE_ANY | JSON_COMPACT); len += strlen(key) + ...

import hashlib import os def calculate_md5(filename): with open(filename, 'rb') as file: md5_hash = hashlib.md5() while True: data = file.read(4096) if not data: break md5_hash.update(data) return md5_hash.hexdigest() # 替换成你想要获取文件名的目录路径 directory = "C:\\Users\\mcq\\Desktop\\1111" # 用于存储文件名的数组 file_names = [] for filename1 in os.listdir(directory): if os.path.isfile(os.path.join(directory, filename1)): file_names.append(filename1) # 示例用法 # filename1 = ["翻译.rar","翻译.zip"] for filename in file_names: md5 = calculate_md5(filename) print(f"{filename} {md5}") 优化这个脚本

file_names = [filename1 for filename1 in os.listdir(directory) if os.path.isfile(os.path.join(directory, filename1))] 2. 使用 with 语句处理文件读取：在计算 MD5 值时，可以使用 with 语句来打开...
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资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。
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