来自于剑桥大学教授YangXinshe的萤火虫算法Matlab源码,适合各种寻优问题的建模,内含代码的详细说明
2024/11/19 12:58:06 6KB 群智能算法 萤火虫算法
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高温作业专用服装在高温环境下工作时会发挥很大的作用,为了降低成本,缩短研发周期,本文针对高温作业专用服装各层厚度最优问题,做了深入研究。
利用热传导方程,通过迭代的方法建立温度分布模型。
基于此模型,考虑环境温度、热传导速率限制等约束条件,建立目标优化模型。
可以得到最优厚度,从而降低高温作业服饰设计成本。
针对问题一中温度分布问题,本文根据能量守恒定律和傅里叶定律推导出热传递方程,建立热传递模型。
分析了实际情况下四层组织材料之间的热交换边界条件及初值,建立了不同材料的温度分布模型,该模型可以求解不同时间下不同位置的温度。
利用温度分布模型,计算温度分布,生成Excel文件。
针对问题二中Ⅱ层最优厚度问题,基于问题一中的Ⅱ层的温度分布模型,推导出目标函数,考虑环境温度、Ⅱ层与Ⅲ层接触面温度范围等约束条件,建立非线性目标优化模型。
利用MATLAB编程求得Ⅱ层的最优厚度为15.6mm。
针对问题三中Ⅱ层、Ⅳ层最优厚度问题,本问题是一种具有双层递阶结构的系统优化问题,该类问题解本题的思路为先求解上层最优解,后求得下层最优解,该问题中Ⅱ层为上层、Ⅳ层为下层。
根据不同层次建立目标函数,通过迭代温度分布方程,得到皮肤层温度分布模型,利用该模型计算出皮肤温度范围,作为约束条件,建立双层模型,追求设计高温作业专用服装最低成本。
本文采用全局最优解算法,利用MATLAB编程,求得II层和IV层的最优厚度分别为10.5mm和6.4mm。
2024/10/24 7:44:54 509KB 数学建模
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针对多目标寻优问题,根据自己问题的需要可以对源程序进行编写,达到自己的设计目的。
2024/1/29 1:13:28 1KB pso算法
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使用卷积神经网络,对问题进行特征提取,匹配语料库中最优问题并给出回答
2023/11/8 8:20:25 2.33MB CNN QA
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lingo是求解最优问题的有效软件,不仅可以求一般的线性规划和非线性规划,还可以求无目标函数的动态规划问题,该论文给出了求解代码!
2023/9/14 22:17:40 1.49MB LINGO 运筹优化 动态规划 求解代码
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在MTALBA下编写的基本鱼群算法代码,可以很好的解决函数寻优问题。
是入门学习鱼群算法的好资料。
2023/8/25 12:54:19 2KB 鱼群算法 matlab 代码
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习题包括了无约束,有约束,始端终端固定,始端固定终端自由,tf自由等各种问题的最优问题,有详细的解答。
2023/8/3 20:03:38 198KB 最优控制 习题 答案
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我的思路是这样的:最速下降法能找出全局最优点,但在接近最优点的区域内就会陷入“齿型”迭代中,使其每进行一步迭代都要花掉非常久的时间,这样长久的等待是无法忍耐的,不信你就在我那个程序的第一步迭代中把精度取得很小如:0.000000001等,其实我等过一个钟都没有什么结果出来。
再者我们考究一下牛顿迭代法求最优问题,牛顿法相对最速下降法的速度就快得多了,而且还有一个好处就是能高度逼近最优值,而不会出现死等待的现象。
如后面的精度,你可以取如:0.0000000000001等。
但是牛顿法也有缺点,就是要求的初始值非常严格,如果取不好,逼近的最优解将不收敛,甚至不是最优解。
就算收敛也不能保证那个结就是全局最优解,所以我们的出发点应该是:为牛顿法找到一个好的初始点,而且这个初始点应该是在全局最优点附近,这个初始点就能保证牛顿法高精度收敛到最优点,而且速度还很快。
思路概括如下:1。
用最速下降法在大范围找到一个好的初始点给牛顿法:(最速下降法在精度不是很高的情况下逼近速度也是蛮快的)2。
在最优点附近改用牛顿法,用最速下降法找到的点为牛顿法的初始点,提高逼近速度与精度。
3。
这样两种方法相结合,既能提高逼近的精度,还能提高逼近的速度,而且还能保证是全局最优点。
这就充分吸收各自的优点,扬长避短。
得到理想的结果了。
2021/8/24 8:13:46 3KB matlab 最速下降法 牛顿法
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有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的功能会比期望差很多。
数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的功能。
如果数据倾斜没有解决,完全没有可能进行功能调优,其他所有的调优手段都是一个笑话。
数据倾斜是最能体现一个spark大数据工程师水平的功能调优问题。
数据倾斜如果能够解决的话,代表对spark运行机制了如指掌。
数据倾斜俩大直接致命后果。
1数据倾斜直接会导致一种情况:OOM。
2运行速度慢,特别慢,非常慢,极端的慢,不可接受的慢。
我们以10
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本程序处理旅游全国的路径最优问题,方法采用的是遗传算法,语言是MATLAB,其中旅游的节点是各个省会城市,即走遍全国所有省会城市(台北除外,台湾也是中国国土,但暂时不去)。
文件的输入还需要自己去获取各个省会城市的经纬度坐标。
2021/3/12 19:05:48 3KB TSP 旅游全国 遗传算法
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡