混合解码-放大转发协议的改进中继选择策略

人工智能-机器学习-面向对象软件回归测试选择策略研究.pdf

【网服品牌】社媒内容趋势洞察与达人选择策略.pdf

样品前处理SPE的选择策略与典型应用

针对蚁群算法存在停滞现象的缺点,提出一种动态调整的选择策略以强化其全局搜索能力.改进的选择策略通过适当刺激蚂蚁尝试具有较弱信息素解,以提高所得解的全局性.给出了新算法仿真实验步骤,并将改进后的蚁群算法与传统蚁群算法分别应用于旅行商问题(TSP)进行仿真实验.仿真结果表明,改进后的算法具有优良的全局优化性能,可抑制算法过早收敛于次优解,有效防止了停滞现象,收敛速度也大大加快.

多元标定中基于变量空间连续收缩的混合变量选择策略https://doi.org/10.1016/j.aca.2019.01.022 近红外光谱多元分析中的变量选择方法概述https://doi.org/10.1016/j.trac.2019.01.018 在本研究中，我们提出了一种基于变量空间连续收缩的混合变量选择策略，这是变量组合种群分析（VCPA）的核心思想。 基于VCPA的混合策略在第一步中不断地将变量空间从大到小收缩，并在修改后的VCPA的基础上进行优化。 然后，它采用迭代保留信息变量 (IRIV) 和遗传算法 (GA) 在第二步中进行进一步优化。 它充分利用了 VCPA、GA 和 IRIV，弥补了它们在变量数量多时的不足。 三个 NIR 数据集和三个变量选择方法，包括两种广泛使用的方法（竞争性自适应重加权采样、CARS 和遗传算法-区间偏最小二乘法、GA-iPLS）和一种混

一种基于组合赋权法的Web服务选择策略.pdf

COMSOL求解器选择策略.pdf

近年来，状态转移算法 (STA) 已成为一种用于全局优化的新型元启发式方法。 在以前的版本中，连续 STA 中的变换算子的参数保持恒定或周期性地减少。 在这个改进版本中，考虑了STA的最优参数选择。

在做性能测试时，网络上关于如何选择一款性能测试工具的方法很多，主要是从：并发能力、资源监控、是否开源、是否支持录制、是否支持分布、实现语言、社区活跃度、脚本的维护、易用性、可扩展性、压测平台编码量等方面对比。但几乎没有人提到性能测试工具的仿真度能力，他是性能测试工具应当具备的基础特征能力。仿真度就是性能测试工具模拟客户端向服务端下发请求与客户端的相似程度的能力。仿真度越高，测试获得的结果越可信。 本文宗旨是选择几款常用的性能测试工具进行仿真度对比测试，以此来帮助软件测试人员在工作中如何选择一款适合自己工作需要的性能测试工具。