Institute of Computing Technology Chinese Academy of Sciences, Beijing, China

遗传算法在资源受限项目调度中的应用 在项目管理领域，资源受限项目调度问题（Resource-Constrained Project Scheduling Problem, RCPSP）是一个重要的研究课题。它主要考虑如何在有限资源的约束下，合理安排项目中各个活动的执行顺序，以最小化项目的完成时间或者最大化资源利用效率。这个问题属于组合优化的范畴，由于其潜在的广泛应用背景，吸引了众多学者的关注。 本研究探讨了一种具有有限抢占次数的资源受限项目调度问题（Preemptive Resource-Constrained Project Scheduling Problem, PRCPSP），其目标是通过最小化项目的总工期（makespan）来优化资源分配。该问题的难点在于活动可以被中断，但是中断的次数是有限制的（最多M次），这为问题带来了额外的复杂性。 为了有效解决这一问题，研究者们提出了一种有效的遗传算法。该算法的主要思路是通过动态规划将资源分配问题转化为经典的0-1背包问题，利用伪多项式时间复杂度进行求解。同时，算法还开发了一种调度改进方法，通过在活动列表中移除并重新调度每个活动来进一步提升所得调度方案的质量。结合资源分配和调度改进方法，提出的遗传算法能够有效处理所考虑问题，并以最小化总工期为目标。 在实际应用中，项目管理者需要根据活动要求和资源可用性为不同时间段的活动分配资源。资源的动态状态是通过构建资源片段链（resource-fragment chain）来维护的。由于需要处理有限抢占，算法在设计上必须能够充分考虑活动的中断情况，并且在活动中断后能够合理地继续或重新安排这些活动的资源分配。 通过对标准测试集J30和J120进行计算实验，证明了所提出的算法在有限抢占情况下是现有文献中最具有竞争力的算法之一。这里J30和J120指的是国际上通用的资源受限项目调度问题测试集，这类测试集包含一系列标准化的项目实例，用于评估各种调度算法的有效性和效率。 关键词包括抢占（Pre-emption）、资源受限项目调度问题（Resource-constrained project scheduling problem）、资源分配（Resource allocation）和遗传算法（Genetic algorithm）。这些关键词准确地描述了文章的核心内容以及研究的重点领域。 总结而言，本研究通过对资源分配和调度改进方法的创新，提出了一种高效的遗传算法，有效地解决了具有有限抢占次数的资源受限项目调度问题。该算法不仅能够动态处理项目中活动的中断和重新调度，而且在多个标准测试集上验证了其高效性和竞争力，为实际项目管理提供了有力的工具和理论支持。

leetcode双人赛力码 # 标题 解决方案 困难 类型 0001 JS/C++ 简单的 0002 JS/C++ 中等的 0003 JS/C++ 中等的 0004 JS/C++ 难的 0005 JS/C++ 中等的 0006 C++ 中等的 0007 JS/C++ 简单的 0008 C++ 中等的 0009 JS/C++ 简单的 0011 C++ 中等的 双轴 0014 JS/C++ 中等的 0015 JS/C++ 中等的 双轴 0016 C++ 中等的 0017 JS/C++ 中等的 0018 C++ 中等的 双轴 0020 JS/C++ 简单的 0021 JS/C++ 简单的 0021 C++ 中等的 0024 JS/C++ 中号 0026 C++ 简单的 0033 JS/C++ 中等的 0034 JS/C++ 中等的 0035 C++ 简单的 0038 JS/C++ 简单的 0039 JS/C++ 中等的 0039 C++ 中等的 0045 C++ 中等的 0046 JS/C++ 中等的 0047 C++ 中等的 0048 C++ 中等的 0050 JS/C++ 中等的 005

本书《数据结构与算法思维：自动驾驶汽车》由Kay Yong, Khoo EdD编写，旨在通过故事背景教授读者数据结构和算法技能。书中通过一系列情境如Jack和Jill的假期活动，帮助学生理解并应用逻辑思考来解决实际问题。内容涵盖模式识别、分解、抽象及算法构建等关键技能，同时通过具体例子解释了如何组织和存储数据以提高效率。此外，该书还介绍了如何设计方向指引机器人移动，并探讨了不同路径的选择和优化。适用于希望提升编程能力和解决问题技巧的初学者。

### Adaptive Double-Threshold Energy Detection Algorithm for Cognitive Radio #### 摘要与背景 本文提出了一种自适应双阈值能量检测算法（Adaptive Double-Threshold Energy Detection Algorithm, ADTED），该算法针对传统频谱感知算法易受噪声影响的问题进行了改进。在认知无线电系统中，次级用户（Secondary User, SU）可以通过感知频谱空洞来利用未被初级用户（Primary User, PU）使用的频段。因此，频谱感知技术是认知无线电技术的核心，对于提高网络吞吐量和灵活性至关重要。 #### 算法原理 ADTED算法基于传统的能量检测方法，但通过引入自适应双阈值机制提高了性能。该机制允许算法根据观测结果与预设阈值之间的比较，在单轮感知和双轮感知之间自动切换。具体来说： - **单轮感知**：如果观测结果低于较低的阈值，则认为频段未被占用。 - **双轮感知**：如果观测结果位于两个阈值之间，则进行第二次更长时间的感知以提高检测准确性。 - **频谱占用确认**：只有当观测结果高于较高的阈值时，才认为频段被占用。 #### 数学模型与分析 为了评估算法性能，文中推导了检测概率、虚警概率以及感知时间的数学表达式。这些表达式对于理解算法在不同信号噪声比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）下的行为至关重要。 - **检测概率**（Probability of Detection, Pd）：表示正确检测到初级用户存在的概率。 - **虚警概率**（Probability of False Alarm, Pf）：表示错误地将不存在初级用户的频段识别为存在初级用户的情况。 - **感知时间**：完成一次完整感知过程所需的时间。 #### 模拟与实验验证 通过蒙特卡罗模拟方法，对ADTED算法进行了性能验证，并绘制了SNR与检测概率、SNR与感知时间之间的关系图。此外，还在基于GNU Radio和通用软件无线电外设（Universal Software Radio Peripheral, USRP）的真实认知无线电系统上进行了实验验证。实验结果表明，与现有频谱感知方法相比，ADTED算法能够在合理的时间内实现更高的检测概率。 #### 结论 本文提出的ADTED算法通过引入自适应双阈值机制显著提高了认知无线电系统中的频谱感知性能。该算法能够有效应对噪声干扰问题，并在保持合理感知时间的同时，提高了检测准确率。这对于提升认知无线电系统的整体性能具有重要意义。 #### 关键词解析 - **能量检测**（Energy Detection, ED）：一种基本的频谱感知方法，通过测量接收信号的能量来判断频段是否被占用。 - **软件无线电**（Software Radio）：一种可以由软件定义其功能的无线电通信系统。 - **检测概率**（Probability of Detection, Pd）：衡量算法正确检测到初级用户存在的能力。 - **感知时间**（Sensing Time）：完成一次频谱感知操作所需的时间长度。 ### 总结 本文详细介绍了一种适用于认知无线电的自适应双阈值能量检测算法。该算法通过对传统能量检测方法的改进，有效地解决了噪声敏感性问题，并在理论分析、模拟仿真及实际测试等多个层面上验证了其优越性。对于进一步提高认知无线电系统的频谱利用率和性能具有重要的理论意义和应用价值。

《ECG-ML-DL-Algorithm-Matlab-version：心电图分析的机器学习与深度学习算法初学者指南》 心电图（ECG）分析是医学领域中的重要技术，用于检测心脏的电生理活动。随着机器学习（ML）和深度学习（DL）的发展，这些先进技术已逐渐应用于ECG信号的处理、诊断和分析。本资料包"ECG-ML-DL-Algorithm-Matlab-version"提供了一个基于Matlab的初学者平台，帮助学习者理解并实践ECG数据的机器学习和深度学习算法。 1. **Matlab基础** Matlab是一种强大的数学计算软件，广泛用于科学计算、数据分析和算法开发。在ECG分析中，Matlab提供了丰富的工具箱和函数，便于进行信号处理和模型构建。 2. **ECG信号预处理** 在进行ECG分析前，通常需要对原始信号进行预处理，包括去除噪声、基线漂移矫正、滤波等步骤。Matlab中的Signal Processing Toolbox提供了相关函数，如`detrend`、`filter`等，用于实现这些功能。 3. **特征提取** 特征提取是机器学习和深度学习的关键环节。ECG特征可能包括RR间期、PQRST波形的幅度、宽度等。通过`findpeaks`等函数可以自动检测和量化这些特征。 4. **机器学习算法** 机器学习模型如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等可用于ECG分类任务，如异常检测。Matlab的Statistics and Machine Learning Toolbox提供了这些模型的实现。 5. **深度学习模型** 深度学习在ECG分析中表现出强大的性能，例如卷积神经网络（CNN）能捕捉信号的时空特征。在Matlab中，Deep Learning Toolbox提供了构建和训练CNN的接口。 6. **数据集** 实践ECG分析通常需要公开的数据集，如MIT-BIH Arrhythmia Database。在项目中，学习者将学习如何导入和处理这些数据。 7. **模型评估** 评估模型性能通常涉及准确率、召回率、F1分数等指标。Matlab的`confusionmat`和`classificationReport`函数可以帮助完成这些计算。 8. **代码结构** "ECG-ML-DL-Algorithm-Matlab-master"目录下可能包含数据读取、预处理、模型训练、测试和结果可视化等模块，有助于学习者理解和掌握完整的项目流程。 9. **最佳实践** 学习者将在实践中了解如何优化模型参数、调整网络结构以及实施交叉验证等最佳实践，以提高模型的泛化能力。 通过"ECG-ML-DL-Algorithm-Matlab-version"的学习，初学者将能够运用Matlab开发和实现ECG分析的机器学习和深度学习算法，为医疗健康领域的智能应用打下坚实基础。同时，这个项目也为其他领域的信号处理和模式识别提供了借鉴。

在本资源"ECG-ML-DL-Algorithm-Matlab:初学者的基本算法"中，主要涉及的是基于MATLAB的心电图（ECG）信号处理、机器学习（ML）和深度学习（DL）算法的应用。这个项目对于那些想要在生物医学信号处理领域，特别是ECG分析方面入门的人来说是非常宝贵的资源。以下将详细介绍其中可能包含的知识点： 1. **MATLAB基础**：MATLAB是一种广泛使用的编程环境，特别适合数值计算和数据分析。初学者需要掌握MATLAB的基本语法，包括变量定义、数据类型、运算符、控制结构（如for和while循环，if条件语句）、函数定义和调用等。 2. **心电图（ECG）信号处理**：ECG是记录心脏电信号的生理测量方法，用于诊断心脏疾病。处理ECG信号通常包括噪声过滤、基线漂移去除、心搏检测（R波定位）、信号特征提取（如PR、QT间期）等步骤。在项目中，可能会介绍如何使用MATLAB进行这些操作。 3. **数据预处理**：在进行机器学习或深度学习之前，往往需要对原始ECG数据进行预处理，包括标准化、归一化、降噪等。这有助于提高模型的性能和稳定性。 4. **机器学习（ML）算法**：可能包含监督学习方法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等，用于分类任务，如识别正常与异常ECG模式。也可能涉及到无监督学习，如聚类算法，帮助发现ECG数据的内在结构。 5. **深度学习（DL）模型**：针对ECG数据，常见的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），它们在时序数据处理上有很好的表现。CNN可以捕获ECG信号的局部特征，而RNN则能捕捉信号的时间依赖性。 6. **模型训练与评估**：涉及交叉验证、网格搜索参数调优、损失函数和优化器选择、模型验证与测试等步骤。学习者需要理解训练过程、过拟合与欠拟合的概念，并学会使用MATLAB的相关工具进行模型评估。 7. **可视化**：利用MATLAB的图形用户界面（GUI）或绘图函数（如plot、imagesc等）展示ECG数据和模型结果，帮助理解数据特性和模型性能。 8. **代码实践**：通过实际操作，学习者将学习如何在MATLAB中编写和运行ECG分析和模型训练的代码，提高编程技能。 9. **项目结构**："ECG-ML-DL-Algorithm-Matlab-master"可能包含数据集、预处理脚本、模型定义、训练脚本、结果展示和文档等部分，帮助初学者了解一个完整的数据分析项目流程。 这个项目涵盖了从基础的MATLAB编程到高级的ECG信号处理和机器学习/深度学习应用，是一个全面的学习资源，适合想要在该领域深入的初学者。通过实践，学习者可以提升技能并理解ECG分析在生物医学工程中的实际应用。

努斯·莫里斯·普拉特算法 使用KMP函数和计算并行化的文本模式查找算法 计算的并行化基于源文本中的行数（OpenMP库用于此目的） 对于每个线程数（1、2、3、4、5、6、8、10、12、16），将测量算法的运行时间并将其显示在屏幕上，您可以在屏幕截图中看到它们。 不幸的是，我的笔记本电脑只有4核:( 有关如何使用该应用程序的信息，请参见屏幕截图 结束！ :)

Machine learning has gained tremendous popularity for its powerful and fast predictions with large datasets. However, the true forces behind its powerful output are the complex algorithms involving substantial statistical analysis that churn large datasets and generate substantial insight. This second edition of Machine Learning Algorithms walks you through prominent development outcomes that have taken place relating to machine learning algorithms, which constitute major contributions to the machine learning process and help you to strengthen and master statistical interpretation across the areas of supervised, semi-supervised, and reinforcement learning. Once the core concepts of an algorithm have been covered, you’ll explore real-world examples based on the most diffused libraries, such as scikit-learn, NLTK, TensorFlow, and Keras. You will discover new topics such as principal component analysis (PCA), independent component analysis (ICA), Bayesian regression, discriminant analysis, advanced clustering, and gaussian mixture.

遗传算法（Genetic Algorithms, GA）和李氏路由算法（Routing Lee）在PCB（印刷电路板）设计优化中的应用是本文探讨的核心内容。PCB作为电子设备的基础，其设计过程尤为关键，通常包括三个阶段：首先是原理图的制造，接着是元器件的布局（placement），最后是布线（routing）过程。这两个过程不仅重要，而且需要耗费大量时间和高精度，因为一旦原理图设计发生变化，就需要从头开始重复布局和布线过程多次，从而增加PCB生产的成本。 目前，虽然市场上已经存在一些可以处理元器件布局和布线的自动放置器（autoplacer）和自动路由器（autorouter）应用，但这些工具大多是专有软件，不能自由开发和改进。因此，制造者之外的人员无法深入系统内部进行创新或优化。为了解决这一问题，本研究提出了一种新的PCB优化设计系统，该系统结合了遗传算法和李氏路由算法。 在介绍遗传算法和李氏路由算法之前，首先要理解PCB设计中布局和布线的重要性。布局即为在PCB板上分配元件的位置，这个过程需要考虑元件间的互连、散热、信号完整性和电磁兼容等问题。布线是指在确定元件位置的基础上，完成元件之间的导线连接，同样需考虑前述的诸多因素，以确保电路的正常工作。这两者都需要精心设计，以满足电子产品的高性能和高可靠性要求。 遗传算法是受达尔文生物进化论启发而提出的搜索算法，它模仿自然界生物的遗传和自然选择过程。在PCB设计中，遗传算法主要用于自动布局，算法开始时会随机生成一组可能的布局方案，然后通过选择、交叉（crossover）和变异（mutation）等遗传操作来不断进化，使得每一代的布局方案都比前一代更优。这个过程会持续进行，直至满足预先设定的优化标准或者达到预定的迭代次数。通过这种方式，遗传算法不仅能够优化出尽可能小的PCB尺寸，还能够优化出元件和导线的整齐排列。 李氏路由算法是专门用于电路板布线的算法，由Carver A. Lee提出。该算法基于网格模型，通过将PCB板划分为许多小方格（cell），以“虚拟蚂蚁”或“活性扩散”等概念，模拟探针在电路板上的扩散和传播过程。在模拟过程中，探针会避开已经布线的区域，沿着最短路径找到连接点，从而形成导线。该算法能够处理复杂的布线问题，并且可以并行计算，因此在PCB布线中非常有效。 遗传算法和李氏路由算法在PCB设计优化中的应用，能够显著提高设计效率和质量，降低设计成本。通过自动化布局和布线，可以大幅减少人工干预，缩短研发周期。更重要的是，由于这些算法是可以公开获取的，允许研究人员和工程师进行进一步的开发和改良，从而推动PCB设计技术的发展。对于电子产品制造商和设计师来说，这种优化系统的提出无疑是一个重大的技术进步。