seo优化网站源码，安装基本步骤： 1、传到空间 2、输入安装地址：http://域名/install/index.php（如果出现“dir”，请按照下面的图文或视频安装教程） 数据表前缀：dede_ （不要修改） 3、安装完成后 进入后台：/dede 还原数据（系统——数据库备份/还原——数据还原（右上角）——开始还原数据） 4、数据还原后修改密码（默认账户密码都是admin） 5、更改系统配置，把域名换成你的域名，然后在生成（重要） 6、生成全站-每次修改都要生成（生成——一键更新网站——更新所有——开始更新——更新系统缓存——开始执行。）

基于Hadoop的K-Means聚类算法优化与实现，陈萍，何健伟，本文针对传统K-Means聚类算法不适合海量大数据挖掘，并且对异常离群点数据非常敏感，结合Hadoop云计算平台以及MapReduce并行编程框架，��

matlab解决路径优化代码二元结构的拓扑优化（TOBS） Matlab代码，用于通过TOBS方法使用二进制设计变量和顺序整数线性编程进行拓扑优化。 作者： Raghavendra Sivapuram（加利福尼亚大学）， Renato Picelli（圣保罗大学）， 数值特征： 问题线性化； 移动限制（限制放松）； 灵敏度过滤； 整数编程*。 *此代码使用Matlab的混合整数线性规划求解器“ intlinprog”。 为了获得更好的性能，我们建议使用CPLEX库，该库可从IBM网站免费下载。 安装CPLEX之后，安装路径是： % Add CPLEX library. addpath( ' /opt/ibm/ILOG/CPLEX_Studio1271/cplex/matlab/x86-64_linux ' ); addpath( ' /opt/ibm/ILOG/CPLEX_Studio1271/cplex/examples/src/ ' ); 和 % options.Optimizer = 'cplex'; options.Optimizer = ' intlinprog ' ; 必须

随着绿色物流的兴起,电动车辆应用研究引起人们的极大关注.电动车辆路径优化问题(Electric vehicle routing problem,EVRP)是电动车运行管理和物流优化中的核心问题之一.对此,首先介绍电动车辆路径问题的研究现状;然后,从充电优化、路径优化和车队配置优化的不同侧重角度,着重介绍3种路径优化分支,并对各种求解方法进行分类对比讨论;最后,对电动车辆路径优化的未来发展趋势进行展望.

大众866C升级0478最新固件 原版固件 普锐866C、866BG、682G通刷正式版！！！修复各种BUG缺陷，优化主机运行速度，减少主机发热，优化蓝牙链接，修复倒车影像慢的问题，增加Carplay和Carlife的稳定性，优化GPS信号 mib车机_Preh_866C/877C/682G/866BG_固件0478 适合车机：3Q0035866.C/3Q0035877.C/5C0035682G/3G0919866BG

天牛须搜索算法（beetle antennae search，BAS）算法是2017年提出的一种 基于天牛觅食原理的适用于多目标函数优化的新技术，其生物原理为：当天牛觅食时，其并不知道食物在哪里，而是根据食物气味的强弱来觅食。天牛有两只长触角，如果左边触角收到的气味强度比右边大，那下一步天牛就会向左边飞，反之则向右飞。依据这一简单原理天牛就可以有效找到食物。与遗传算法、粒子群算法等类似，BAS 不需要知道函数的具体形式以及梯度信息，就可以自动实现寻优过程，且其个体仅为一个，寻优速度显著提高。 算法步骤如下： （1）创建天牛须朝向的随机向量且做归一化处理 式中： rand()为随机函数； ||rands()||表示空间维度。 （2）创建天牛左右须空间坐标 （3）根据适应度函数判断左右须气味强度，即f(x_l)和f(x_r)的强度， 函数f()为适应度函数。 （4）迭代更新天牛的位置 式中： 表示在第 i次迭代时的步长因子；sign()为符号函数。 核心代码

该工具适用uniy5及以上版本，低版本未测试，提供unity内存使用的查看，可准确定位哪些资源占用内存过高，方便优化开发者调整项目。

建立了双端基于电压源型换流器的高压直流输电(VSC-HVDC)系统的小信号模型；利用特征根分析法，基于线性化状态空间模型，将与系统特征根直接相关的振荡模式和衰减模式的罚函数作为目标函数；提出了基于粒子群优化算法的VSC-HVDC系统的控制参数优化策略，对整个系统的控制参数同时进行整体优化。仿真结果验证了小信号模型的正确性；优化后的系统在小扰动、大扰动、潮流反转及故障情况下均具有较高的控制精度，整个系统的稳态与暂态特性均得到较大改善。

最优化方法实验之外点法 #include #include #define MAXDEM 10 struct MODEL { double (*g[10])(double *); double (*f)(double *); int stNum; } Model; double f(double x[]) { return x[0]+x[1]; } double g1(double x[]) { return -x[0]*x[0]+x[1]; }

程序名称：考虑不确定性的含集群电动汽车并网型微电网随机优化调度 实现平台：matlab-yalmip-cplex/gurobi 代码简介：微电网是指集成了多种分布式电源、储能和负荷的一类小型发–配–用电系统，通过内部各单元的协调运行，可实现高度自治及对配电网的友好接入，是提高可再生能源渗透率的有效手段。本代码涉及的并网型微电网包括分布式电源（汽轮机），需求响应负荷（可平移负荷），可再生能源（光伏），固定负荷，储能设施，集群电动汽车以及与配网交互功率部分。首先考虑负荷与光伏的不确定性，利用拉丁超立方抽样算法生成与削减得到典型场景。其次在分时电价引导下，以总运行成本最低为优化目标，建立基于场景法的随机优化调度模型。本代码为原创代码，注释详细，且将目标函数与约束写成紧凑形式，简洁工整，易于拓展修改，适合新手入门与提高。附带参考文献。