针对小型生产企业生产单元设施布局重构问题,建立了以物料搬运成本、单元重构成本、生产时间损失成本之和最小为目标,综合考虑了预算约束、空间约束、时间约束的多目标优化模型。以U型生产单元为例,采用蚁群算法和模拟退火算法相结合的混合蚁群算法求解模型,通过实证分析,验证了模型和算法的有效性和可行性,并与解决设施布局问题常用的遗传算法进行对比,进一步验证了该混合蚁群算法的优越性。为生产企业在接到新订单时合理安排生产计划提供决策支持。

在MAS（多agent系统）中，由于任务的复杂性和agent求解问题能力的不同，任务和agent不再是传统的一对一的关系。为解决MAS的任务分配问题，提出了任务与agent之间多对多的任务分配模式。首先建立了任务分配的数学模型，并导出分配优化的目标函数；其次利用混合蚁群算法快速收敛和分布式求解的特点实现任务分配的组合优化。对实验仿真的结果分析表明，多对多的任务分配模式能够明显提升多agent系统的性能。

ziclust:零膨胀聚类的混合模型

基于混合耦合和交叉耦合的70 MHZ〜270 MHZ电动可调LC带通滤波器

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Consolas 是商业字体，专门为微软设计，微软不少产品上都有，所以很可能你的系统上已经有了。需要anti-aliasing。如果不是商业的，我可能就把它放第一了。Consolas仅含英文字母部分，这里提供的是雅黑中文+Consolas英文的混合体，即使代码里有中文注释显示效果也能很好的！

一个简单的程序，但是很实用，适合C语言初学者

“森创”三相混合式步进电机细分驱动器SH32206.pdf 介绍了关于“森创”三相混合式步进电机细分驱动器SH32206的详细说明，提供驱动器的技术资料的下载。

果蝇优化算法的基本原理是初始化种群的中心位置，利用敏锐的嗅觉进行搜索，即根据中心位置随机产生多个邻域解。计算各可行解的味道浓度，即适应度值，然后利用视觉从中选择较好的解，更新替换中心位置，然后进行迭代寻优，以更好的靠近食物源。 FOA在整个迭代寻优过程中，所有个体都聚集到本次迭代的最优个体附近，只向当前最优果蝇个体学习，极易是算法陷入局部最优。要克服早熟的问题，必须提供一种机制可以跳出局部最优，在其他解空间中继续搜索。

目前商用的推荐机制都为混合式推荐，将用户属性、项目属性、用户操作行为、聚类算法、基于用户、基于项目、基于内容等混合推荐。本文主要介绍混合推荐的推荐原理、推荐过程、代码实现。 一、基于用户/项目的混合协同过滤推荐算法推荐原理 混合推荐可使用的数据包括： 1、用户属性：用户位置、用户性别、用户年龄等属性信息； 2、项目属性：项目类别、项目添加时间、项目内容等属性信息； 3、用户操作行为：用户评分、收藏记录、浏览记录、观看时长、购买记录等操作行为； 混合推荐方法可以是先将数据进行聚类（用户聚类、项目聚类等），可进行多次聚类，聚类算法常用的有KMeans聚类、Canopy聚类、KMeans+Canop