pjsfirstlaw

使用模拟退火与禁忌搜索解决Capacitated Facility Location Problem

Capacitated Facility Location Problem

问题描述

Suppose there are n facilities and m customers. We wish to choose:
(1) which of the n facilities to open
(2) the assignment of customers to facilities
The objective is to minimize the sum of the opening cost and the assignment cost.
The total demand assigned to a facility must not exceed its capacity.

数学建模

将上述问题转化为数学模型。

一共可选择开的工厂数目为factory_num
客户的数目为customer_num
每个工厂服务不同的客户的消费不同，使用allocating_cost[i][j]表示工厂i服务客户j的消费
每个用户有不同的需求，用demand[i]表示客户i的需求，
每个工厂有不同的容量，用capacity[i]表示工厂i的容量。
工厂没有服务客户时就不开，否则就要开，用open_list[i]表示工厂i是否开。
如果开，就要有开工厂的消费，用fixedcost[i]表示开工厂i的费用。
每个客户只能由一个工厂服务，即只能由一个工厂处理一个客户的所有需求，用allocating_list[i]表示客户i所选择的工厂。

则这个问题对应的解为
$min\{\sum_{i = 0}^{factory\_num} open\_list[i] * fixed\_cost[i] + \sum_{i = 0}^{customer\_num} allocating\_cost[allocating\_list[i]] \}$

解决方案一：模拟退火法

算法描述

算法的基本思想如下：

初始化：初始温度T充分大，初始解状态S，每个T值的迭代次数L
对k=1…L，做3-6步
产生新的解S’
计算增量Δt’ = C(S’) - C(S)，C(S)为评价函数
若Δt’ < 0则接受S’作为新的当前解，否则以概率exp(-Δt’/T)接受S’为新的当前解
如果满足终止条件则输出当前解为最优解
T逐渐减少，且T->0，然后转到第2步

产生随机初始解

作为一个解的首要条件是能服务全部的客户，因此从客户进行考虑，为全部的客户随机分配一个工厂，如果工厂不能满足，则换一个分配到一个为止。之后再判断每个工厂是否开。

void generate_random_solution(){
	for(int i = 0; i < customer_num; i++){
		while(true){
			int allocated = rand() % factory_num;
			if(capacity[allocated] >= demand[i]){
				allocating_list[i] = allocated;
				open_list[allocated] += 1;
				allocating_list[i] = allocated;
				capacity[allocated] -= demand[i];
				break;
			}
		}		
	}
}

邻域解

同样也是从客户进行考虑，随机选一个客户，然后随机为其换一个工厂服务。换了之后可能出现新的工厂不能满足这个客户，对于这种情况则重新选一个解。

终止条件

对于一个温度，使用一个策略来退出这个温度，这里的策略是重复迭代一定次数。

评价函数

直接用成本来评价这个解。但对于增量来说，这里没有必要全部都要再算一次。只要判断所涉及的两个工厂和两个用户的变化即可，即判断这种操作过后有没有导致工厂新开或者关闭，再算分配的代价的变化。

double calculate_delta_cost(int customer, int factory){
	int result = 0;
	//open new factory
	if(open_list[factory] == 0){
		result += fixed_cost[factory];
	}
	int f = allocating_list[customer];
	if(open_list[f] == 1){
		result -= fixed_cost[f];
	}
	result += allocating_cost[factory][customer] - allocating_cost[f][customer];
	return result;

}

温度的变化

使用函数 $T = 0.99 T$ 来降温，当T小于某一特定值时，算法终止，产生最终解，最小温度定为0.01。

完整代码

#include
#include
#include
#include
#include

using namespace std;
#define FILE_NUM 71
#define T 500
#define T_min 0.01
#define L 10

int factory_num;
int customer_num;
int* capacity;
int* fixed_cost;
double* demand;
double** allocating_cost;

// how many customer to allocate
int* open_list;
// witch factory to allocate
int* allocating_list;

double get_total_cost(){
	double cost = 0;

	for(int i = 0; i < factory_num; i++){
		if(open_list[i] != 0){
			cost += fixed_cost[i];
		}
	}
	for(int i = 0; i < customer_num; i++){
		cost += allocating_cost[allocating_list[i]][i];
	}
	return cost;
}
void generate_random_solution(){
	for(int i = 0; i < customer_num; i++){
		while(true){
			int allocated = rand() % factory_num;
			if(capacity[allocated] >= demand[i]){
				allocating_list[i] = allocated;
				open_list[allocated] += 1;
				allocating_list[i] = allocated;
				capacity[allocated] -= demand[i];
				break;
			}
		}
		
	}
}
double calculate_delta_cost(int customer, int factory){
	int result = 0;
	//open new factory
	if(open_list[factory] == 0){
		result += fixed_cost[factory];
	}
	int f = allocating_list[customer];
	if(open_list[f] == 1){
		result -= fixed_cost[f];
	}
	result += allocating_cost[factory][customer] - allocating_cost[f][customer];
	return result;
}

void accept(int customer, int factory){
	int f = allocating_list[customer];
	capacity[f] += demand[customer];
	capacity[factory] -= demand[customer];
	allocating_list[customer] = factory;
	open_list[f] -= 1;
	open_list[factory] += 1;
}
int main(){
	int file_num = 0;
	ofstream result("SAresult");
	srand((int)time(0));
	while(file_num != FILE_NUM){
		file_num++;
		string file_name = "Instances/p" + to_string(file_num);	
		ifstream file(file_name);
		if(!file.is_open()){
			cout << "open error" << endl;
		}
		file >> factory_num >> customer_num;
		capacity = new int[factory_num];
		fixed_cost = new int[factory_num];

		for(int i = 0; i < factory_num; i++){
			file >> capacity[i] >> fixed_cost[i];
		}
		demand = new double[customer_num];
		for(int i = 0; i < customer_num; i++){
			file >> demand[i];
		}
		//allocating_cost[i][j] means the cost allocating of 
		//customer j to facity i
		allocating_cost = new double*[factory_num];
		
		for(int i = 0; i < factory_num; i++){
			allocating_cost[i] = new double[customer_num];		
		}
		for(int i = 0; i < factory_num; i++){
			for(int j = 0; j < customer_num; j++){
				file >> allocating_cost[i][j];
			}		
		}

		open_list = new int[factory_num];
		allocating_list = new int[customer_num];
		for(int i = 0; i < factory_num; i++){
			open_list[i] = 0;
		}
		
		//Simulated Annealing
		clock_t start = clock();
		generate_random_solution();
		int repeat = 100;
		int t = T;
		double current_cost = get_total_cost();
		double min_cost = current_cost;
		int time = 0;
		while(t > T_min){
			time++;
			int n = 0;
			while(n != repeat){
				int customer = rand() % customer_num;
				int factory = rand() % factory_num;
				//not valid neibor
				if(capacity[factory] < demand[customer]) continue;
				if(allocating_list[customer] == factory) continue;
				n++;
				int delta = calculate_delta_cost(customer, factory);
				if(delta <= 0){
					accept(customer, factory);
				}else{
					if((rand() % 10000) / 10000.0 < exp(-1.0 * delta / t)){
						accept(customer, factory);
					}
				}
			}			
			//cout << get_total_cost() << endl;
			t = 0.99 * t;		
		}
		clock_t end = clock();		
		//get result
		//string file_name = "result/p" + to_string(file_num);
		result << "p" << file_num << ": ";
		result << get_total_cost() << ' ';
		result << (end - start) * 1.0 / CLOCKS_PER_SEC << "s" << endl;
		
		for(int i = 0; i < factory_num; i++){
			result << open_list[i] << ' ';
		}
		result << endl;
		for(int i = 0; i < customer_num; i++){
			result << allocating_list[i] << ' ';
		}
		result << endl;
		
		//release
		delete capacity;
		delete fixed_cost;
		delete demand;
		delete open_list;
		for(int i = 0; i < factory_num; i++){
			delete allocating_cost[i];
		}
		delete allocating_list;
		delete allocating_cost;

	}

	
}

结果

p1: 8916 0.027765s
7 5 8 7 11 0 7 0 5 0 
2 2 1 6 3 8 2 4 4 1 4 8 3 2 8 3 2 0 6 4 3 8 6 4 2 6 1 6 0 1 2 6 0 3 4 4 4 3 0 4 3 8 1 6 4 0 2 0 4 0 
p2: 7949 0.027256s
8 5 5 8 11 0 5 2 4 2 
8 2 1 6 3 8 2 4 4 1 9 0 3 2 8 3 4 0 9 7 3 4 6 4 2 6 3 1 0 1 2 6 0 3 4 4 4 3 0 4 3 8 1 6 7 0 4 0 4 0 
p3: 9575 0.036489s
8 5 5 7 11 0 7 3 4 0 
8 2 1 6 3 8 2 4 4 1 4 8 3 2 0 3 4 0 6 7 3 7 6 4 2 6 1 6 0 1 2 6 0 3 4 4 4 3 0 4 3 8 1 6 7 0 4 0 4 0 
p4: 11046 0.045844s
7 0 6 8 11 9 0 0 5 4 
2 2 5 5 3 8 2 4 4 5 9 8 3 2 8 3 4 0 9 4 3 8 9 4 2 5 3 5 0 5 2 5 0 3 9 4 4 3 0 4 5 8 3 5 4 0 4 0 4 0 
p5: 9037 0.053169s
6 7 6 6 7 0 5 2 7 4 
8 2 1 6 3 8 2 4 2 1 9 8 3 2 8 3 4 0 9 7 3 8 6 4 2 6 1 1 0 1 2 6 0 3 9 4 4 3 8 4 1 8 1 6 7 0 9 0 4 0 
p6: 7892 0.049795s
7 6 5 5 7 4 3 3 7 3 
8 8 1 6 1 8 2 4 4 1 9 8 0 2 8 3 4 0 9 7 3 8 6 4 2 5 1 5 0 5 2 6 0 3 9 4 7 3 0 4 1 8 1 5 7 0 2 0 4 3 
p7: 9843 0.051843s
6 6 5 5 8 5 3 0 7 5 
8 8 1 6 1 8 2 4 4 1 9 8 3 2 8 3 2 0 9 9 3 2 6 4 5 5 1 5 8 5 2 6 0 3 9 4 4 3 0 4 1 8 1 5 4 0 9 0 4 0 
p8: 11378 0.042351s
6 8 5 6 7 0 5 3 7 3 
8 8 1 6 1 8 2 4 4 1 9 8 3 2 8 3 4 0 9 7 3 8 6 4 2 6 1 1 0 1 2 6 0 3 9 4 4 3 0 4 1 8 1 6 7 0 2 3 7 0 
p9: 8576 0.02834s
7 7 5 6 10 0 5 0 7 3 
8 8 1 6 3 8 2 4 4 1 9 8 3 2 8 3 4 0 9 4 3 8 6 4 2 6 1 1 0 1 2 6 0 3 9 4 4 3 0 4 1 8 1 6 4 0 2 0 4 0 
p10: 7772 0.020728s
7 6 5 5 10 4 3 0 7 3 
8 8 1 6 1 8 2 4 4 1 9 8 3 2 8 3 4 0 9 4 3 8 6 4 2 5 1 5 0 5 2 6 0 3 9 4 4 3 0 2 1 8 1 5 4 0 4 0 4 0 
p11: 9128 0.027357s
10 9 4 0 11 0 6 2 8 0 
8 8 1 6 1 8 2 4 4 1 4 8 0 2 8 0 4 0 6 7 1 8 6 4 2 6 1 1 0 1 2 6 0 0 4 4 4 0 8 4 1 8 1 6 7 0 4 0 4 0 
p12: 10449 0.036066s
7 7 6 6 11 0 6 0 7 0 
8 8 1 6 3 8 2 4 4 1 4 8 3 2 8 3 4 0 6 4 3 8 6 4 2 6 1 1 0 1 2 6 0 3 2 4 4 3 0 4 1 8 1 6 4 0 2 0 4 0 
p13: 8280 0.041783s
5 5 0 0 0 0 0 0 0 5 6 0 0 7 4 6 0 6 0 6 
0 1 10 10 1 13 17 13 14 17 15 19 19 10 13 14 15 10 17 9 14 15 15 19 9 1 0 17 1 17 13 15 13 0 1 10 17 19 19 13 9 0 15 0 9 13 14 10 19 9 
p14: 7169 0.031457s
0 0 0 6 0 0 5 0 0 0 5 0 0 6 3 6 6 6 0 7 
16 3 10 10 19 15 17 13 14 17 15 19 19 6 13 3 15 10 17 6 14 15 15 19 6 17 16 17 3 17 13 15 13 16 3 10 3 19 19 13 6 16 16 16 3 13 14 10 19 6 
p15: 8964 0.032357s
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16 3 10 10 19 13 17 13 14 17 15 19 19 6 13 3 15 10 17 6 14 15 15 19 6 17 16 17 3 17 13 15 13 16 3 10 3 19 19 13 6 16 15 16 3 13 14 10 19 6 
p16: 11765 0.041187s
5 4 0 6 0 0 0 5 0 0 7 0 0 6 0 6 0 6 0 5 
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p17: 8455 0.038385s
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p18: 7821 0.033585s
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p19: 9324 0.035205s
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10 1 10 10 1 15 17 13 14 17 15 19 1 6 13 14 15 10 17 6 14 15 15 19 6 1 0 17 1 17 13 15 13 0 1 10 17 19 19 13 6 0 0 0 6 13 14 10 19 6 
p20: 11997 0.02347s
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p22: 7226 0.040295s
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p23: 9105 0.037604s
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p24: 11303 0.041301s
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p25: 13113 0.0407s
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20 25 20 2 20 5 14 24 14 17 24 20 8 20 2 14 14 17 5 11 14 7 24 7 24 20 2 24 5 24 5 25 6 25 20 20 24 24 7 14 0 14 24 14 24 14 7 20 11 8 25 14 14 5 20 20 17 11 0 14 0 5 20 11 11 11 24 0 24 5 7 6 11 0 24 8 24 20 14 24 20 7 20 17 7 17 2 7 20 5 2 24 17 11 17 5 2 7 25 8 20 17 17 25 2 25 7 0 14 8 14 14 2 11 11 11 24 24 24 24 5 8 11 20 20 0 5 24 0 0 0 11 24 25 8 14 0 5 20 17 0 8 20 14 8 11 25 5 2 5 
p26: 11506 0.031927s
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20 11 20 2 8 5 2 24 14 17 9 8 8 20 0 14 14 17 5 11 2 0 5 0 5 8 17 24 24 24 5 25 20 25 20 20 24 24 0 14 0 14 24 8 24 14 0 20 11 8 25 14 14 5 20 20 14 11 11 14 0 5 20 25 11 11 24 0 9 9 8 20 11 0 24 8 9 20 2 9 20 0 20 17 2 17 17 0 20 5 2 24 17 11 0 5 2 14 25 8 8 17 14 25 2 25 0 11 14 8 14 14 17 11 11 25 24 24 24 24 5 8 25 20 20 0 5 24 0 25 0 25 24 24 8 14 17 5 20 17 0 8 20 14 8 25 25 5 2 5 
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p71: 29922 0.024978s
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18 19 21 27 2 12 21 27 27 28 4 28 13 13 28 18 13 20 27 27 18 16 5 24 10 18 27 19 29 2 19 19 4 16 27 6 20 20 24 16 18 20 6 4 20 19 13 21 19 14 24 16 24 16 20 6 18 20 18 25 29 2 18 20 13 25 5 14 28 25 18 12 6 20 23 23 20 23 20 16 10 2 20 25 29 13 6 2 27 25 28 6 25 25 2 13 28 6 17 28 28 21 25 18 4 24 4 24 16 13 19 4 27 12 12 20 28 25 17 20 14 25 17 19 4 16 2 12 19 17 28 24 25 20 23 20 13 13 28 10 12 27 12 25 25 5 24 21 27 25 24 17 23 17 20 28 2 16 13 13 13 27 10 24 5 27 5 4 13 21 5 20 19 14 4 2 24 10 29 10 5 21 2 19 12 20 28 23 17 21 2 21 6 4 25 12 25 21 10 19

解决方案二：禁忌搜索法

算法描述

给定算法参数，随机产生初始解S，置禁忌表为空。
判断算法终止条件是否满足，若是，则结束算法，输出最优解，否则继续以下步骤。
利用当前解的领域函数产生所有领域解，并从中确定若干候选解。
对候选解判断是否能特赦准则，若成立，则用这个解S’替代S为新的当前解，并把S’放进禁忌表，然后更新禁忌表，然后进入步骤2，否则进入步骤5。
判断候选解对应的各对象的禁忌属性，选择候选解中非禁忌对象对应的最佳状态S’为新的当前解，并把S’放进禁忌表，然后更新禁忌表，进行步骤2。

流程图

领域解和候选解

跟前面的一样，把所有的领域解当成候选解，最多有factory_num * customer_num - 1种可能。

禁忌操作

当使用了某个解时，在一段时间内不能再恢复。即把customer i 从 factory 1 分配给 factory 2后，在一段时间内不能把customer i 从 factory 2 分配给factory 1。禁忌表用一个二维数组结构来存，记录着每个操作禁忌的迭代次数。

禁忌表的长度

如果禁忌表长度过小，那么搜索过程就可能进入死循环，整个搜索将围绕着相同的几个解徘徊;相反，如果禁忌表长度过大，那它将在相当大的程度上限制了搜索区域，好的解就有可能被跳过，同时，不会改进解的效果而增加算法运算时间。禁忌表的长度为 $\sqrt{n}$ ，n为领域解的大小。

停止准则

要有停止的准则才能终止算法，这里设为一定次数之后，最优解没有更新。

特赦准则

某个解在禁忌表中，但如果它能产生比历史最优解更好的解时，就依然能使用这个解。

中期记忆与集中搜索（Intensification）

如果当前搜索出现了比较好的解，则进一步对当前区域进行更集中的搜索，这样可以发现更多更好的解。采用的策略是，如果最好的解被更新，就把禁忌表清空。

完整代码

#include
#include
#include
#include
using namespace std;
#define FILE_NUM 71
#define INT_MAX 10000

int factory_num;
int customer_num;
int* origin_capactity;
int* capacity;
int* fixed_cost;
double* demand;
double** allocating_cost;

int** tabu_list;
int** frequence;

// how many customer to allocate
int* open_list;
// witch factory to allocate
int* allocating_list;



double get_total_cost(){
	double cost = 0;

	for(int i = 0; i < factory_num; i++){
		if(open_list[i] != 0){
			cost += fixed_cost[i];
		}
	}
	for(int i = 0; i < customer_num; i++){
		cost += allocating_cost[allocating_list[i]][i];
	}
	return cost;
}

void generate_random_solution(){
	for(int i = 0; i < customer_num; i++){
		while(true){
			int allocated = rand() % factory_num;
			if(capacity[allocated] >= demand[i]){
				open_list[allocated] += 1;
				allocating_list[i] = allocated;
				capacity[allocated] -= demand[i];
				break;
			}
		}
		
	}
}

void update_tabu_list(){
	for(int i = 0; i < factory_num; i++){
		for(int j = 0; j < customer_num; j++){
			if(tabu_list[i][j] > 0){
				tabu_list[i][j]--;
			}
		}
	}
}


double calculate_delta_cost(int customer, int factory){
	int result = 0;
	//open new factory
	if(open_list[factory] == 0){
		result += fixed_cost[factory];
	}
	int f = allocating_list[customer];
	if(open_list[f] == 1){
		result -= fixed_cost[f];
	}
	result += allocating_cost[factory][customer] - allocating_cost[f][customer];
	return result;

}

void accept(int customer, int factory){
	int f = allocating_list[customer];
	capacity[f] += demand[customer];
	capacity[factory] -= demand[customer];
	allocating_list[customer] = factory;
	open_list[f] -= 1;
	open_list[factory] += 1;
}

void clear_tabu_list(){
	for(int i = 0; i < factory_num; i++){
		for(int j = 0; j < customer_num; j++){
			tabu_list[i][j] = 0;
		}
	}
}

int main(){
	int file_num = 0;
	ofstream result("TABUresult");
	srand((int)time(0));
	while(file_num != FILE_NUM){
		file_num++;
		string file_name = "Instances/p" + to_string(file_num);	
		ifstream file(file_name);
		if(!file.is_open()){
			cout << "open error" << endl;
			return -1;
		}
		file >> factory_num >> customer_num;
		capacity = new int[factory_num];
		origin_capactity = new int[factory_num];
		fixed_cost = new int[factory_num];

		for(int i = 0; i < factory_num; i++){
			file >> capacity[i] >> fixed_cost[i];
			origin_capactity[i] = capacity[i];
		}

		demand = new double[customer_num];
		for(int i = 0; i < customer_num; i++){
			file >> demand[i];
		}

		//allocating_cost[i][j] means the cost allocating of 
		//customer j to facity i
		allocating_cost = new double*[factory_num];
		
		for(int i = 0; i < factory_num; i++){
			allocating_cost[i] = new double[customer_num];		
		}
		for(int i = 0; i < factory_num; i++){
			for(int j = 0; j < customer_num; j++){
				file >> allocating_cost[i][j];
			}		
		}

		open_list = new int[factory_num];
		allocating_list = new int[customer_num];
		for(int i = 0; i < factory_num; i++){
			open_list[i] = 0;
		}

		tabu_list = new int*[factory_num];
		frequence = new int*[factory_num];
		for(int i = 0; i < factory_num; i++){
			tabu_list[i] = new int[customer_num];
			frequence[i] = new int[customer_num];
		}
		for(int i = 0; i < factory_num; i++){
			for(int j = 0; j < customer_num; j++){
				tabu_list[i][j] = 0;
				frequence[i][j] = 0;
			}
		}

		//tabu
		clock_t start = clock();
		generate_random_solution();	
		int best_ever = get_total_cost();
		int best_current = get_total_cost();
		int neibor_num = customer_num * factory_num - 1;
		int len = (int)sqrt(neibor_num);
		int repeat = 0;

		while(repeat <= customer_num){
			//generate neibor

			int best_in_neibor = INT_MAX;
			int factory = factory_num;
			int customer = customer_num;
			int f = factory_num;
			int c = customer_num;
			for(int i = 0; i < customer_num; i++){
				for(int j = 0; j < factory_num; j++){
					//invalid solution
					if(capacity[j] < demand[i]) continue;
					if(allocating_list[i] == j) continue;
					int delta = calculate_delta_cost(i, j);
					//find the best in neibor
					if(delta < best_in_neibor && tabu_list[j][i] == 0){
						best_in_neibor = delta;
						factory = j;
						customer = i;
					}else if(best_current + delta < best_ever){
						//best_ever = best_current + delta;
						f = j;
						c = i;
					}

				}
			}
			update_tabu_list();
			if(f != factory_num){
				//aspiration		
				clear_tabu_list();		
				int old_factory = allocating_list[customer];
				tabu_list[old_factory][c] = len;
				frequence[f][c]++;
				accept(c, f);
				best_current = get_total_cost();
				best_ever = best_current;
				//cout << "aspiration" << endl;
				repeat = 0;
			}else if(best_in_neibor != INT_MAX){
				//select the best in the neibor
				int old_factory = allocating_list[customer];
				tabu_list[old_factory][customer] = len;
				frequence[factory][customer]++;
				accept(customer, factory);
				best_current = get_total_cost();
				if(best_current < best_ever){
					repeat = 0;
					best_ever = best_current;
					clear_tabu_list();
					tabu_list[old_factory][customer] = len;
				} 			

			}			
			repeat++;
		}
		//get result
		clock_t end = clock();
		result << "p" << file_num << ": ";
		result << best_ever << ' ';
		result << (end - start) * 1.0 / CLOCKS_PER_SEC << "s" << endl;		
		for(int i = 0; i < factory_num; i++){
			result << open_list[i] << ' ';
		}
		result << endl;
		for(int i = 0; i < customer_num; i++){
			result << allocating_list[i] << ' ';
		}
		result << endl;
		

		
		//release
		delete capacity;
		delete fixed_cost;
		delete demand;
		delete open_list;
		for(int i = 0; i < factory_num; i++){
			delete allocating_cost[i];
		}
		delete allocating_list;
		delete allocating_cost;

	}
	result.close();

	
}

结果

p1: 9324 0.001898s
7 5 7 6 9 3 4 2 5 2 
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改进

禁忌搜索表现得不太好，改进的方案是引入长期记忆与分散搜索（Diversification）。如果在当前搜索区域进行了一定次数的搜索不能发现更好的解，就要采用长期记忆，从新的解开始搜索。在长期记忆中，频率起着非常重要的作用，使用频率的目的就是通过了解同样的选择在过去做了多少次来重新指导局部选择。当在非禁忌移动中找不到可以改进的解时用长期记忆更有效。

两种方案的对比

两种方法都是在局部搜索的基础上改进的，都能接受差解。模拟退火以一定的概率接受差解，而禁忌搜索当解被禁时，就不得不接受差解中最好的解。采用这样的方式，可以跳出局部最优。
可以看出，模拟退火法比基本的禁忌搜索法的表现要好，用时更短。可能是我禁忌搜索的一些策略没用好。

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最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载，遇见几个问题，做如下总结。 1. 上传阻塞，一连串的上传，其中一个就阻塞了，或是用storeFile上传时返回false。查了点资料，说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。看了网上相关介绍，对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊，不太了解被动模
读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * 工厂方法模式：使一个类的实例化延迟到子类 * 某次，我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式（称为模板方法模式更恰当。2012-10-29）： * 有很多不同的产品，它
面试记录语 chenyu19891124 招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样，都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示，就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人，感觉有点小紧张，说话有点打结。在面试完后写面试情况表，下笔真的好难，尤其是要对面试人的情况说明真的好难。今天面试的是自己同事的同事，现在的这个同事要离职了，介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理，期初看了简历觉得应该很适合做配置管理，但是今天面
Fire Workflow 1.0正式版终于发布了 comsci 工作 workflow Google
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流，作者是著名的非也同志，哈哈.... 官方网站是 http://www.fireflow.org 经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了正式版主要变化: 1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法，取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制，使得自由流更加自由 2、增加IT
Python向脚本传参 daizj python 脚本传参
如果想对python脚本传参数，python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢？需要模块：sys 参数个数：len(sys.argv) 脚本名： sys.argv[0] 参数1： sys.argv[1] 参数2： sys.argv[
管理用户分组的命令gpasswd dongwei_6688 passwd
NAME： gpasswd - administer the /etc/group file SYNOPSIS： gpasswd group gpasswd -a user group gpasswd -d user group gpasswd -R group gpasswd -r group gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
郝斌老师数据结构课程笔记 dcj3sjt126com 数据结构与算法
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yii2 cgridview加上选择框进行操作 dcj3sjt126com GridView
页面代码 <?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?> <?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
linux mysql fypop linux
enquiry mysql version in centos linux yum list installed | grep mysql yum -y remove mysql-libs.x86_64 enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql* install mysq
Scramble String hcx2013 String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively. Below is one possible representation of s1 = "great":
跟我学Shiro目录贴 jinnianshilongnian 跟我学shiro
历经三个月左右时间，《跟我学Shiro》系列教程已经完结，暂时没有需要补充的内容，因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧，没有时间解答一些疑问，暂时无法回复一些问题，很抱歉，不过可以加群（334194438/348194195）一起讨论问题。 ----广告-----------------------------------------------------
nginx日志切割并使用flume-ng收集日志 liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理，日志文件将变得越来越大，还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件，不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前，nginx还是会向你重命名的文件写日志，linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
Oracle死锁解决方法 pda158 oracle
　select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
java之List排序 shiguanghui list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector，ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而，它们并没有内置的元素排序支持。　　你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
servlet单例多线程 utopialxw 单例多线程 servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html 和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html Servlet 单例多线程 Servlet如何处理多个请求访问？Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的：1.当web服务器启动的