人工智能-机器学习-混合智能优化算法及其在车辆路径问题中的应用.pdf
2022-05-07 09:11:14 3.29MB 人工智能 机器学习 算法 文档资料
分别用改进的粒子群优化算法和改进的差分进化算法求解柔性作业车间调度问题 问题规模以(工件J*工序P*机器M)表示,例如J20P10M10表示共有20个工件,每个工件有10个工序,总共有10个加工机器可供选择。data文件夹中的文件表示程序所用的数据,其中data_first文件的问题规模是J10P5M6,data_second文件的问题规模是J20P10M10,data_third文件的问题规模是J20P20M15。对于其中数据的解释:横向表示工序,纵向表示机器,每个数值表示机器加工工序的耗时,工序和机器都是按顺序排列的。以data_first.txt文件为例,前五行分别表示第一个工件的5个工序分别在6台机器上加工的时间,第5-10行表示第二个工件的5个工序分别在6台机器上加工的时间,以此类推。 关于编码,本项目采用的是同类问题常用的编码方式,参考论文“基于改进遗传算法的柔性作业车间调度问题研究”,与该论文所述的编码方式不同的是,本项目的编码中第一段为工序编码,第二段为机器编码。DE文件夹中的三个文件分别采用三种不同的初始化方式,其中DE_first.py采用的是完全随机的
PSO粒子群优化算法.doc
2022-05-06 18:13:38 284KB 算法 文档资料
闭环时滞模型参数的辨识一直是先进工业控制领域的一个重要课题。然而由于时滞的存在,被控量不能及时地反映系统所承受的扰动,从而产生明显的超调,使得控制系统的稳定性变差。本文充分利用粒子群优化算法收敛速度较快和混沌运动遍历性的优点,提出了一种基于混沌优化思想的混沌粒子群优化算法来直接辨识含有滞后环节的被控对象的闭环传递函数,而不用将其转化为状态方程。将闭环时滞系统的传递函数通过z变换转化为离散的差分方程,对于滞后环节的处理,用一阶Pade近似。利用CPSO的全局优化能力来极小化误差准则函数,从而获得模型参数的估
2022-05-06 17:20:45 828KB 工程技术 论文
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大数据-算法-集群环境下的并行内点最优化算法研究与实现.pdf
2022-05-06 10:04:57 2.68MB 算法 big data 文档资料
六、桌面云解决方案 123. [基础]FusionAccess软件架构 类别 组件 说明 终端接入 HDP Client HDP(Huawei Desktop Protocol)客户端,安装在需要接入虚拟桌 面的终端上 接入和访问 控制层 WI(Web Interface) Web 接口 WI 为最终用户提供 Web 登录界面,在用户发起登录请求时,将用户 的登录信息(加密后的用户名和密码)转发到 AD 上进行用户身份 验证;用户通过身份验证后,WI 将 HDC 提供的虚拟机列表呈现给用 户,为用户访问虚拟机提供入口。 UNS(Unified Name Service) 单一名称服务 UNS 支持通过统一的域名访问具有不同 WI 域名的多套 FusionAccess 系统。减少用户在不同的 WI 域名间进行的切换和跳 转。 vAG(Virtual Access Gateway) 虚拟接入网关 vAG 的主要功能是桌面接入网关和自助维护台网关。当用户虚拟机 出现故障时,用户无法通过桌面协议登录到虚拟机,需要通过 VNC 自助维护台登录虚拟机进行自助维护。 vLB(Virtual Load Balance) 虚拟负载均衡器 终端通过接入层的 vLB(Virtual Load Balance)功能和 vAG (Virtual Access Gateway)功能,接入到用户虚拟机中。vAG 作 为接入网关,用于桌面协议 HDP 的接入和自助维护接入;vLB 则用 于多个 WI 的负载均衡。 LB(Load Balance)功能的主要作用是在用户访问 WI(Web Interface)时,进行负载均衡,避免大量用户访问到同一个 WI。 LB 功能可以通过 SVN 来提供,也可以通过部署 vLB 的方式来实现。
2022-05-05 19:43:22 3.9MB 面试
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此代码是关于自适应突变策略与参数的差分进化算法(HSDE),该算法与于2016提出的,在测试单目标性能上是非常不错的。文献来源于:A new differential evolution algorithm with a hybrid mutation operator and self-adapting control parameters for global optimization problems
本资源为基于MATLAB的灰狼优化算法学习,为作者在学习过程中写的第一个灰狼优化算法的实例,本实例初始化一个单变量函数,然后求在取值区间的最小值。本资源共包括四个文件,其中main.m为主文件,将四个文件放在同一个文件夹下,直接巡行main文件即可显示最终的运行结果,并绘制每次迭代的最优适应度。f_getfitness.m与f_fit.m为运行中main.m需要调用的子函数,Grey Wolf Optimizer.pdf为灰狼优化算法的原理文件,为发表时的英文版本
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【智能优化算法】基于帝国竞争算法求解单目标优化问题附matlab代码.zip
2022-05-05 11:27:11 661KB matlab
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大数据-算法-高维粒子群优化算法.pdf
2022-05-05 09:07:04 1.45MB 算法 big data 文档资料