MATLAB模拟退火算法工具箱及应用实例

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资源摘要信息:"本资源是关于模拟退火算法的工具箱及其应用，特别是基于Matlab的源码实现。模拟退火算法是一种通用概率算法，用于在给定一个大的搜寻空间内寻找问题的近似最优解。它是由S. Kirkpatrick, C. D. Gelatt 和M. P. Vecchi 在1983年提出的。该算法受到固体退火过程的启发，模拟物质退火过程中逐渐降温使物质达到最低能量状态的过程，通过模拟物理上的热平衡来达到全局优化问题的解决。" 模拟退火算法的基本思想是：以一定的概率接受比当前解更差的解，这有助于算法跳出局部最优解，以较高的概率找到全局最优解。在Matlab环境下，通过模拟退火算法工具箱可以方便地解决各种优化问题，包括但不限于旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP）、调度问题等。该算法特别适合于解决那些对解的质量有较高要求，但解空间庞大、局部最优解多的组合优化问题。 Matlab作为一款高性能的数值计算和工程仿真软件，提供了一个开放式的平台，允许用户通过编写脚本和函数来自定义算法。模拟退火算法工具箱一般包含了算法核心逻辑的实现代码，以及用于特定问题建模和求解的接口函数。使用Matlab编写的模拟退火算法代码，一般具有较好的可读性和可移植性，便于研究者和工程师进行算法的学习、验证和进一步的开发。 在进行模拟退火算法应用时，通常需要注意以下几个关键的参数和步骤： 1. 初始化：定义问题的初始解，同时确定算法的初始参数，如初始温度、冷却计划等。 2. 产生新解：根据一定的规则产生当前解的邻居解。 3. 判断接受准则：根据Metropolis准则来决定是否接受新解，如果新解比当前解更优，通常总是接受；如果新解更差，则按照一定的概率接受。 4. 更新当前解：如果新解被接受，当前解更新为新解。 5. 降温过程：按照冷却计划降低系统的温度。 6. 终止条件：当温度降至设定的阈值或经过一定数量的迭代后，算法终止。 在Matlab的模拟退火算法工具箱中，可能会包含这些核心功能模块的实现。用户可以根据实际问题调整参数和逻辑，以实现特定问题的优化求解。 例如，在实际应用中，对于旅行商问题（TSP），可以通过模拟退火算法来寻找一条近似最短的路径，使得旅行商可以恰好经过每个城市一次并返回起点。通过构建适应度函数来表示路径的总长度，并在每一步尝试交换路径中两个城市的访问顺序来生成新的路径解，不断迭代直到满足终止条件。 源程序文件名的“源程序”表明了这是一个可以直接在Matlab环境中运行的源码文件，用户可以打开Matlab软件，加载该源码文件，然后通过函数调用或其他Matlab命令来使用该算法解决具体的优化问题。

在正确的前提下，用其他形式表达这段代码：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv")

2023-05-05 上传
df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\trainafter.csv")解释代码

2023-05-05 上传
2. df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\train_all.csv", index_col=0) 使用pandas库中的read_csv()函数读取指定路径下的csv文件，将其存储为DataFrame格式，并将第一...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import random import time main_url="http://www.xsbiquge.org/book/11432/" headers={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/114.0' } main_req=requests.get(main_url,headers=headers) title_list=[] chapters_list=[] main_bs4=BeautifulSoup(main_req.text,"html.parser") #print(main_bs4.text) main_find_list=main_bs4.find_all("div",class_="info-chapters flex flex-wrap")[1].select("a") #print(main_find_list[1].text) #print(len(main_find_list)) for i in main_find_list: #print(i) title_list.append(i.text) chapters_list.append("www.xsbiquge.org"+i["href"]) #print(title_list) #print(chapters_list) fp=open("./shu.txt","w",encoding="utf-8") for i,chapter_url in enumerate(chapters_list): chapter_req=requests.get(chapter_url,headers=headers) chapter_bs4=BeautifulSoup(chapter_req.text,"html.parser") print(chapter_bs4.select("#article"))

2023-06-10 上传
2. `chapters_list` 中存储的是每个章节的链接地址，但是在输出章节内容时，代码中使用了 `chapter_bs4.select("#article")`，这个选择器是用来选择 id 为 `article` 的元素，但是章节内容并没有这个 id，所以需要...

chapter 20基于遗传模拟退火算法的聚类算法

2023-12-05 上传
基于遗传模拟退火算法的聚类算法是一种利用遗传算法和模拟退火算法结合的方法来进行聚类分析的算法。该算法首先利用遗传算法对样本进行初步聚类，然后再利用模拟退火算法对初步聚类结果进行优化和调整，最终得到最优...

帮我把一下代码设置一个合理请求头，并加入一个延时import requests import os from bs4 import BeautifulSoup class NovelDownloader: def __init__(self, root_url): self.root_url = root_url self.book_list = [] self.chapter_list = [] def get_url(self, url): while True: try: res = requests.get(url) if res.status_code == 200: print("页面获取成功！") return res.text else: print("页面返回异常！", res.status_code) except: print("页面获取错误！") def get_book_list(self): res = self.get_url(self.root_url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") a_list = html.find_all("a", {"class": "name"}) for a in a_list: self.book_list.append(a["href"]) self.book_list = [self.root_url + i for i in self.book_list] self.book_list.remove('http://www.biquge5200.cc/') def get_chapter_list(self, url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") a_list = html.find_all("a", {"class": "chapter"}) for a in a_list: self.chapter_list.append((a["href"], a.text.replace("\n", ""))) def get_content(self, chapter): url = self.root_url + chapter[0] print(url) book_name = chapter[0].split("/")[1] print(book_name) if not os.path.exists(book_name): os.mkdir(book_name) res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") content = html.find("div", {"id": "content"}).text print(content) path = os.path.join(book_name, chapter[1]) with open(path, "w", encoding="utf8") as f: f.write(content) def main(self): self.get_book_list() for book in self.book_list: self.get_chapter_list(book) for chapter in self.chapter_list: self.get_content(chapter) if __name__ == '__main__': root_url = "http://www.biquge5200.cc/" nd = NovelDownloader(root_url) nd.main()

2023-06-02 上传
在 `get_url` 方法中，你可以添加一个请求头字典，来模拟浏览器发送请求。同时，在每次请求后添加一个时间延时，避免频繁请求被网站屏蔽。 修改后的代码如下所示： ```python import requests import os import ...

import requests import os from bs4 import BeautifulSoup class book_spider(): def __init__(self,root_url): self.root_url=root_url self.book_list=[] #一级页面中获取的数据（二级页面地址）存放于此列表 self.chapter_list=[] #二级页面中获取的数据（三级页面地址和章节名）存放于此列表 def get_url(url): while True: try: res=requests.get(url) if res.status_code==200: res.encoding =res.apparent_encoding print("页面获取成功") return res.text else: print("页面返回异常",res.status_code) except: print("页面获取错误") def get_book_list(self.url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") a_list = html.find_all("a",{"class":"name"}) for a in a_list: self.book_list.append(a["href"]) self.book_list = [self.root_url+i for i in self.bbok_list] self.book_list.remove('http://10.1.88.252:7000/庆余年') print(book_list) def get_chapter_list(self,url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") a_list = html.find_all("a",{"class":"chapter"}) for a in a_list: self.chapter_list.append((a["href"],a.text.replace("\n",""))) def get_content(self.chapter): url = self.root_url + chapter[0] print(url) book_name = chapter[0].split("/")[1] print(book_name) if not os.path.exists(book_name): os.mkdir(book_name) res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") content = html.find("div",{"id":"content"}).text print(content) path = os.path.join(book_name,chapter[1]) with open(path,"w",encoding="utf8") as f: f.write(content) def main(): self.get_book_list(self.root_url) for book in self.book_list: self.get_chapter_liat(book) for chapter in chapter_list: self.get_content(chapter) book_s = book_spider("http://10.1.88.252:7000") book_s.main()这是一段爬虫代码，找出里面的错误并改正

2023-06-02 上传
4. 在 `get_chapter_list` 方法中，将 `self.chapter_list.append((a["href"],a.text.replace("\n","")))` 改为 `self.chapter_list.append((self.root_url+a["href"],a.text.replace("\n","")))`，因为需要获取完整...

def download(book_file, chapter_rename, page_text): chapter_path = os.path.join(book_file, chapter_rename) with open(chapter_path, "w",encoding="utf8") as f: for line in page_text: f.write(line.strip() + "\n") 用threading写多线程

2023-05-05 上传
chapter_path = os.path.join(book_file, chapter_rename) with open(chapter_path, "w", encoding="utf8") as f: for line in page_text: f.write(line.strip() + "\n") ``` 3. 定义`DownloadThread`类，该类...

优化代码var P_AreaReportChapterL = Service.GetIQueryable<P_AreaReportChapter>(). Where(A => A.M_TreeId == FromCloneTreeId.ToString()).ToList(); if (P_AreaReportChapterL.Count > 0) { foreach (var P_ReportPermissionSet1 in P_AreaReportChapterL) { P_ReportPermissionSet1.Id = 0; P_ReportPermissionSet1.M_TreeId = ToTreeId.ToString(); } Service.Insert(P_ReportPermissionSetL); }

2023-06-01 上传
foreach (var chapter in chaptersToUpdate) { var newChapter = new P_AreaReportChapter { M_TreeId = ToTreeId.ToString(), // 复制其他属性 }; chaptersToInsert.Add(newChapter); } Service.Insert...

import requests from lxml import etree import os # 发送请求并获取HTML url = 'http://www.kanunu8.com/book3/6879/' response = requests.get(url) html_string = response.content.decode('gbk') #print(html_string) # 将HTML字符串转换为etree对象 root = etree.HTML(html_string) print(root) # 获取章节列表 chapter_list = root.xpath(u'//tr[@bgcolor="#ffffff"]/td') print(chapter_list) # 循环获取每个章节的内容 for chapter in chapter_list: chapter = chapter.xpath('./a/@href') chapter_url = url + chapter[0] print(chapter_url) response = requests.get(chapter_url) chapter_html_string = response.content.decode('gbk') print("---------") print(chapter_html_string) chapter_root = etree.HTML(chapter_html_string) print(chapter_root) title = chapter_root.xpath('//tr/td[@bgcolor="#FFFFFF"]/strong/font/text()')[0] content_list = chapter_root.xpath('//tr/td[@bgcolor="#FFFFFF"]/p/text()') #text_block = content_list.replace('
', '') #content = ''.join(content_list) print("---------------------") print(title) print(content_list) os.makedirs('动物农场', exist_ok=True) with open(os.path.join('动物农场', title + '.txt'), 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(content_list)

2023-06-08 上传
chapter = chapter.xpath('./a/@href') chapter_url = url + chapter[0] response = requests.get(chapter_url) response.encoding = response.apparent_encoding chapter_html_string = response.text ...

解析下列代码的含义：def create_task_url(): lists = ['https://www.dingdian.info/sort/{}/1000000/'.format(types) for types in range(1, 9)] for url in lists: type_num = url.split('/')[-3] source = requests.get(url).text op = etree.HTML(source).xpath('//option/text()')[-1] demo = re.compile('\d+') max_page = demo.findall(op)[0] for page in range(1, int(max_page) + 1): every_page_url = 'https://www.dingdian.info/sort/{}/{}/'.format(type_num, page) every_page_source = requests.get(every_page_url).text chapter_urls = etree.HTML(every_page_source).xpath('//*[@id="newscontent"]/div[1]/ul/li/span[2]/a/@href') for chapter_url in chapter_urls: mysql_db.insert_tasks( 'https://www.dingdian.info'+chapter_url)

2023-06-02 上传
5.使用 xpath 方法获取每一页中所有小说章节的 URL，存入 chapter_urls 变量中。 6.遍历 chapter_urls 列表中的每个章节 URL，将其存入 MySQL 数据库中，其中章节 URL 为 'https://www.dingdian.info'+chapter_url...
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