两阶段鲁棒优化模型 多场景 采用matlab编程两阶段鲁棒优化程序，考虑四个场景，模型采用列与约束生成（CCG）算法进行求解，场景分布的概率置信区间由 1-范数和∞-范数约束，程序含拉丁超立方抽样+kmeans数据处理程序，程序运行可靠，有详细资料

两阶段鲁棒优化模型 多场景 采用matlab编程两阶段鲁棒优化程序，考虑四个场景，模型采用列与约束生成（CCG）算法进行求解，场景分布的概率置信区间由 1-范数和∞-范数约束，程序含拉丁超立方抽样+kmeans数据处理程序，程序运行可靠，有详细资料

本文详细介绍了Redis高可用集群的搭建和优化策略。首先对比了哨兵模式和高可用集群模式，强调了集群模式在性能和高可用性方面的优势。接着，逐步讲解了搭建Redis集群的具体步骤，包括配置文件的设置和集群节点的创建。文中还讨论了Java操作Redis集群的方法，采用Jedis客户端进行实例操作。此外，文章深入分析了Redis集群原理，包括槽位的分配和管理、节点间的通信机制、以及集群选举原理。最后，对集群中可能出现的问题如网络抖动和脑裂等进行了分析，并提供了相应的解决方案。

配套博客《高速铁路动车交路计划、运行图的优化规划问题》学习 题目来自课程组，仅作为学习记录使用！ 请勿随意传播谢谢！

该工具为本人编写。通过该工具可实现4G到23G邻区的一键生成，并直接输出OMC可执行的脚本，大大提高了添加邻区的效率。

封装了并行机调度PMS、流水车间调度FSP、作业车间调度JSP中的启发式算法和智能群算法[遗传算法GA、粒子群算法PSO、蚁群算法ACO、禁忌搜索TS、模拟退火SA等]；旅行商问题TSP优化求解算法[最近邻算法、领域搜索算法、禁忌搜索算法、Lin2-opt和3-opt算法]；车辆路径问题VRP优化求解算法[节约里程法、改进式节约里程法、扫描算法Sweep]

详细讲解离散优化方法，看完后可以编写相关程序

针对带交货期的柔性作业车间调度问题(flexible job shop scheduling problem,FJSP),提出一种离散猫群优化算法(discrete cat swarm optimization,DCSO),以优化工件最大完工时间和平均提前/拖期时间.首先,设计一种两段式离散编码方式,用于表示调度解,并采用启发式算法实现种群初始化;其次,为了使算法能够直接在离散调度空间内运行,在搜寻模式下设计基于3种不同邻域结构的搜寻方法,并在跟踪模式下提出一种新型离散个体更新公式;再次,采用线性自适应猫群行为模式选择策略,协调算法全局搜索和局部搜索的能力;最后,为了进一步改善计算结果,在算法中嵌入一种局部搜索策略.通过基准算例测试DCSO算法的性能,仿真结果表明所提DCSO算法在求解FJSP问题方面的有效性.

SCE-UA优化算法，python和MATLAB代码，已通过常见的测试函数。 更多算法实现可参考以下博客，感谢原博主的精彩讲解。 【算法】02 SCE-UA简介及源代码 https://blog.csdn.net/weixin_43012724/article/details/121401083 【算法】03 SCE-UA算法C++实现 https://blog.csdn.net/weixin_43012724/article/details/121862991 更多语言格式可支持以下作者： 优化算法 SCEUA算法C++实现 附Python、MATLAB、Fortran代码 https://download.csdn.net/download/weixin_43012724/72372688

进化算法作为一类新的优化搜索方法，广泛应用于各种优化问题。现对简单遗传算法进行了改进，采用实值编码，并与模拟退火算法及基于适值排序和随机选择的方法相结合，形成了改进遗传算法。同时还介绍了一种新的进化算法一粒子群优化算法。将这两种优化算法应用于函数优化。并对优化结果进行了对比分析。比较结果表明，改进遗传算法和粒子群优化算法都可以在函数优化方面表现出较好的健壮性。但在找寻最优解的效率上，粒子群优化算法较好。