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遗传算法求解多式联运最小费用问题，王欣欣，，多式联运是现代物流网络运作的主体和纽带。在多品种、小批量的市场环境下，多式联运的物流系统规划工作变得更加重要也更加复杂。

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运输方式和运输路径选择问题是影响多式联运时间和费用的关键问题，直接影响承运人和客户的利益。依据运输方式选择和运输路径优化的关系特点，采用主从混合智能启发式方法，构建了运输方式选择和运输路径优化集成模型，给出了粒子群—蚁群双层优化算法求解方案，解决了运输网络多节点、多方式、多路径的集成优化问题。实验结果表明,该方案优于蚁群算法和遗传算法。

深层神经风格转换 这是Wang等人的论文的PyTorch实现。 用法 $ git clone https://github.com/FeliMe/multimodal_style_transfer.git 转移方式 如果您只想将网络与经过预先训练的模型一起使用，请打开“ transform_image.ipynb”（或“ transform_video.ipynb”），从/ images文件夹中选择模型和图像（或使用您自己的）并运行笔记本。 火车 如果要在样式图像上训练自己的模型，则首先需要下载，将其存储在克隆此项目的目录中的“ / coco /”文件夹中。 然后使用“ train_multimodal.ipynb”。 您可能需要根据样式图像来调整STYLE_WEIGHTS。 例子 风格 输出样式子网 输出增强子网 输出优化子网 修补 尖叫声 静物 混合的 实施细节 在此实现中

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