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

信号交叉路口有时涉及多级人行横道，其中行人横穿一个或多个岛屿，然后在那儿等待信号继续。 如果对信号进行定时而不注意行人的前进，则多级交叉口的行人延误可能会很长。 本文讨论了两个问题。 首先，很少评估多级交叉路口的行人延误，因为除了微观模拟外，业内没有其他工具可实现这一目的。 我们提出了一种数值方法，用于确定任何阶段数和每个周期可能存在多个WALK间隔的交叉延迟。 可以将相同的方法应用于单级交叉口，对角线两级交叉口（行人可以选择路径）和自行车两级转弯。 此方法已在免费的在线工具中实现。 其次，我们描述了几种信号定时技术，可通过多级交叉路口改善行人和自行车骑行者的行进速度，从而减少行人和骑行者的延迟。 其中包括为选定的交叉路口提供服务，左转弯重叠，行人相相互重叠以及双向自行车交叉路口，这些交叉路口为两阶段转弯创建了路径选项。 实例表明，行人延误有可能大大减少，而行车延误通常很少增加或没有增加。 在一个示例中，增加短的行人重叠阶段使三级交叉口的平均行人延迟减少了82 s，而平均车辆延迟仅增加了0.5 s。

RHCE阶段笔记.pdf

蜜蜂CNN模糊进化深度学习算法（人脸识别，智能优化算法，MATLAB源码分享） 在训练阶段之后，可以使用进化算法拟合深度学习权重和偏差。 这里，CNN用于对8个人脸类别进行分类。 在CNN训练之后，创建初始模糊模型以帮助学习过程。 最后，CNN网络权重（来自全连接层）使用蜜蜂算法训练，以自然启发的方式进行拟合（这里是蜜蜂的行为）。 可以将数据与任意数量的样本和类一起使用。 请记住，代码的参数是根据数据进行调整的，如果要替换数据，可能需要更改参数。 图像数据大小为64*64，2维，存储在“CNNDat”文件夹中。 因此，重要的参数如下： “numTrainFiles”=您必须根据每个类中的样本数量来更改它。 例如，如果每个类有120个样本，那么90个就足够好了，因为90个样本用于训练，而其他样本用于测试。 “imageInputLayer”=图像数据的大小，如[64 64 1] “fullyConnectedLayer（完全连接层）”=类的数量，如（8） “MaxEpochs”=越多越好，计算运行时间越长，如405。 “ClusNum”=模糊C均值（FCM）聚类数，如3或4很好

数据分析是一种通过收集、处理、分析和解释数据来推导出结论的过程。Python是一种非常流行的编程语言，也被广泛应用于数据分析领域。以下是Python数据分析课程中可能包括的一些主题： Python基础知识：学习如何使用Python编程语言的基础知识，包括数据类型、函数、循环和条件语句等。 数据导入和清洗：学习从不同来源导入和整理数据的方法，以确保数据可用于进一步分析。 数据可视化：学习如何使用Python中的数据可视化库（例如matplotlib和seaborn）创建交互式和静态可视化，以展示数据集的特征和关系。 数据分析方法：学习如何应用数据分析方法，例如统计分析、数据挖掘和机器学习，以从数据中提取有意义的结论。 项目实战：通过完成实际数据分析项目，应用已学习的Python技能和数据分析技术，提高自己的实战能力。 一些经常使用的Python数据分析库包括：NumPy， Pandas， Matplotlib， Seaborn， SciPy和Scikit-learn等。在学习Python数据分析课程时，涉及这些库的基础知识、基本工具和功能等方面，也需要引起关注和理解

软件测试全景图、测试流程，涉及测试用例、测试方法、测试目标、测试质量、测试缺陷、测试阶段、测试管理、测试思想

牛奶配送问题中包含访问次数不同的节点，该问题可以当做两阶段旅行商问题进行求解。为有效地求解节点个数处于平衡条件下的牛奶配送问题的两阶段旅行商问题，提出了一种启发式优化求解方法，有助提高目标问题的求解效率和性能。针对节点数量平衡性和节点访问次数不同的特点，提出一种基于节点划分的动态规划优化。通过对实例进行计算和比较，结果验证了所提方法的有效性和优越性。

MiVeCC_with_DRL 这是一种多路口车辆合作控制（MiVeCC）方案，可实现3 * 3无信号交叉口中车辆之间的协作。 我们提出了一种结合启发式规则和两阶段深度强化学习的算法。 启发式规则使车辆通过交叉路口而不会发生碰撞。 基于启发式规则，DDPG用于优化车辆的协同控制并提高交通效率。 仿真结果表明，与现有方法相比，所提算法在不发生碰撞的情况下可将多个路口的出行效率提高4.59倍。 一种基于端边云计算的多路口车辆协同控制| 先决条件 Linux 或 macOS Python 3 MATLAB 2017b CPU或NVIDIA GPU + CUDA CuDNN Python模块 numpy==1.16.2 opencv-contrib-python == 3.4.2.16 opencv-python==4.2.0.32 张量流==1.12.0 matplotlib=