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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.

数据集:training_set, test-set,traing_set里面存放的是猫狗分类的数据集，test_set里面存放的是猫狗分类的测试集。 datasets.py：数据集的读取，并且会按照7:3的比例将traing_set划分为测试集和验证集 chuli.py：验证数据集读取的正确性 model.py:里面存放的ResNet34的代码 train.py:训练集，并且会drew出训练集和验证集的损失和acc test.py：最终会输出训练好的模型(resnet.pth)对于测试集的acc 该项目非常适合初学深度学习者，可以学习关于数据集

猫狗识别数据集 训练集有12500张猫图片和12500张狗图片 测试集猫狗一共12500张图片

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