这是一个测试版本。 它通过了两个测试用例并返回了正确的结果。 更多的测试应该有助于改进这个代码。 在不断改进中欢迎您的建议。
2023-02-14 18:02:54 2KB matlab
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真
2023-02-13 23:38:56 999KB matlab
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不平衡学习:一种解决机器学习中不平衡数据集问题的Python程序包
2023-02-13 20:23:36 314KB python data-science machine-learning statistics
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DialogFragment的使用及利用自定义interface点击事件并解决旋转屏幕点击事件失效问题
2023-02-13 19:06:12 17.35MB Dialog Fragment
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TortoiseSVN(解决服务端较低时,高版本客户端无法查看日志问题) 压缩包含安装包和汉化补丁包。
2023-02-13 16:32:33 23.58MB Tortoi 解决无法查看
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热轧实施计划中最优倒垛问题的整数规划模型及遗传算法rar,钢铁工业 生产调度 板坯倒垛 整数规划 改进遗传算法
2023-02-12 18:52:44 498KB 技术案例
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针对热轧批计划问题进行了MTSP(多旅行商问题)建模,并对该问题设计了混合遗传算法,经某大型钢厂实例数据进行了仿真测试。计算结果表明,该算法给出了较优的轧制批计划方案,解决了热轧轧制批计划的编制问题
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将热轧批量计划问题作为一个约束满足问题处理,建立不确定计划数的VRPSTW约束满足模型.在求解过程中,先用约束满足的一致性技术过滤变量的值域,收缩搜索空间;然后用变量选择和值选择构造轧制计划的解.为变量赋值之后,实施约束传播,保证每块板坯只被访问一次并动态禁止子回路.在已有的解的基础上,应用基于禁忌的k-opt互换改进解的质量.数据实验证明模型和算法是有效的.

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热轧板坯的出库问题是连铸-热轧生产中一个重要的组合优化问题, 然而在学术界还很少见到对该问题的研究. 对此, 提出了热轧板坯出库问题总移动次数的一个下界, 开发了一个极小化总移动次数的树搜索算法. 该算法包括一个生成初始解的贪婪算法和一个基于复合移动的递归搜索. 大量的实验和分析表明, 该树搜索算法能在较短的时间内给出板坯出库问题的满意解, 具有重要的理论意义和应用价值.

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针对钢铁热轧生产操作优化问题, 建立热轧操作优化模型. 该模型的难点是, 模型具有高度非线性的特征, 难以获得最优解. 考虑模型数学表达式的结构特点, 将操作优化模型等价转化为超越几何规划模型, 由于获得的模型 存在对数项, 无法直接有效求解, 利用模型的结构特点, 通过数学变换和理论分析, 转化为凸规划模型, 从而利用凸规划软件获得最优解, 为操作优化问题获得全局最优解提供一种新方法.

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