这样abc会替换重复怎么解决
时间: 2023-07-07 17:30:44 浏览: 46
如果你只想替换文件中出现的“abc”,而不替换“abcd”或“isnsh”中的“abc”,你可以使用单词边界(\b)来匹配单独的单词“abc”,而不是只匹配字符“abc”。修改后的sed命令如下:
```
sed -i 's/\babc\b/你好/g;s/abcd/你真好/g;s/isnsh/在哪里/g' abc.txt
```
其中,\b表示匹配单词边界,例如,只匹配“abc”而不匹配“abcd”或“abcde”。
相关问题
abc解决tsp问题
TSP问题(Traveling Salesman Problem)是一个已知的经典算法问题,要求在给定的一组城市和其之间的距离矩阵下,找到一条最短的路径,使得该路径能够从起点出发,经过每个城市恰好一次,最后回到起点。
ABC算法(Artificial Bee Colony Algorithm)是一种模拟蜜蜂觅食过程的群体智能优化算法。该算法包括三个主要的组成部分:蜜蜂的解决方案的产生,蜜蜂的解决方案的评估和更新,以及解决方案的选择。
在解决TSP问题中,可以将每个蜜蜂的位置表示为一条路径,路径长度对应于解决方案的适应度。初始时,ABC算法随机产生一组初始解决方案,即一组随机路径。然后,根据路径长度评估每个蜜蜂的解决方案,并根据其适应度值选择更优的方案参与下一轮迭代。
在迭代过程中,不断有蜜蜂随机选择其他蜜蜂的解决方案,并进行一定程度的局部搜索,以寻找更优的路径。在搜索过程中,如果发现一个更优的路径,该路径将取代原来的路径。此外,根据选择概率,一部分蜜蜂会根据其适应度值决定是否继续保留其当前的解决方案。
通过多轮迭代,ABC算法能够逐步优化解决方案,直到找到一条近似最短路径的解决方案。在TSP问题中,ABC算法的使用能够找到一条较优的路径,从而更高效地解决这个问题。
ABC 算法解决PFSP的代码
ABC 算法(Artificial Bee Colony Algorithm)是一种基于蜜蜂觅食行为的启发式优化算法,用于求解优化问题。下面是使用ABC算法解决PFSP(Permutation Flowshop Scheduling Problem)的代码示例:
```python
import random
import numpy as np
# 定义PFSP问题
class PFSP:
def __init__(self, jobs, machines, processing_times):
self.jobs = jobs
self.machines = machines
self.processing_times = processing_times
def evaluate(self, permutation):
makespan = np.zeros((self.machines, len(self.jobs)))
for i in range(len(permutation)):
job = permutation[i]
if i == 0:
makespan[:, i] = makespan[:, i - 1] + self.processing_times[:, job]
else:
makespan[:, i] = np.maximum(makespan[:, i - 1], makespan[:, i]) + self.processing_times[:, job]
return np.max(makespan)
# 定义ABC算法
class ABC:
def __init__(self, pfsp, colony_size, max_iterations):
self.pfsp = pfsp
self.colony_size = colony_size
self.max_iterations = max_iterations
self.best_solution = None
self.best_fitness = float('inf')
self.solutions = []
def generate_solution(self):
permutation = np.arange(self.pfsp.jobs)
np.random.shuffle(permutation)
return permutation
def evaluate_solution(self, solution):
return self.pfsp.evaluate(solution)
def search(self):
for i in range(self.max_iterations):
for j in range(self.colony_size):
solution = self.generate_solution()
fitness = self.evaluate_solution(solution)
if fitness < self.best_fitness:
self.best_solution = solution
self.best_fitness = fitness
self.solutions.append(solution)
best_solution_index = np.argmin([self.evaluate_solution(s) for s in self.solutions])
best_solution = self.solutions[best_solution_index]
for k in range(self.colony_size):
trial_solution = best_solution.copy()
index = random.randint(0, self.pfsp.jobs - 1)
trial_solution[index] = random.choice([i for i in range(self.pfsp.jobs) if i != trial_solution[index]])
trial_fitness = self.evaluate_solution(trial_solution)
if trial_fitness < self.best_fitness:
self.best_solution = trial_solution
self.best_fitness = trial_fitness
return self.best_solution, self.best_fitness
# 示例使用
jobs = 5
machines = 3
processing_times = np.array([[2, 3, 1, 4, 2],
[3, 1, 4, 2, 3],
[4, 2, 3, 1, 4]])
pfsp = PFSP(jobs, machines, processing_times)
abc = ABC(pfsp, colony_size=20, max_iterations=100)
best_solution, best_fitness = abc.search()
print("Best solution:", best_solution)
print("Best fitness:", best_fitness)
```
上述代码中,首先定义了一个PFSP类用于表示PFSP问题,其中evaluate方法用于计算某个排列的最大完成时间。然后定义了一个ABC类,其中generate_solution方法用于生成随机解,evaluate_solution方法用于计算解的适应度。search方法是ABC算法的主要过程,其中包括了蜜蜂的搜索和跟随最优解的更新。最后,通过创建PFSP对象和ABC对象,并调用search方法,即可求解PFSP问题并输出结果。
请注意,以上代码仅为示例,实际应用中可能需要根据具体问题进行一些调整和优化。
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