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基于CTDEMAPPO的无线通信资源分配强化学习实现摘要本文提出了一种基于集中训练分散执行(CTDE)框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)方法,用于解决无线通信网络中的资源分配问题。我们设计了一个多基站协作环境,其中每个基站作为独立智能体,通过分布式决策实现网络吞吐量最大化。实验结果表明,MAPPO算法在频谱效率和用户公平性方面显著优于传统启发式算法。1.引言1.1研究背景随着5G/6G通信技
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海马优化算法优化支持向量回归(SVR)模型项目一、项目概述本项目将实现海马优化算法(SeahorseOptimizationAlgorithm,SOA)优化支持向量回归(SVR)模型的全过程。海马优化算法是一种新型元启发式算法,模拟海马的智能行为(包括移动、捕食和繁殖),能有效解决复杂优化问题。SVR作为强大的回归模型,其性能高度依赖参数选择(C、ε、γ)。本项目将结合SOA和SVR,在Pytho
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超参数调整专题2三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法学习优化算法的思路(避免浪费无效时间)作业:今天以自由探索的思路为主,尝试检索资料、视频、文档,用尽可能简短但是清晰的语言看是否能说清楚这三种算法每种算法的实现逻辑,帮助更深入的理解。ps:我之前写论文也用过这几种算法,也是纯借鉴对于实际实现逻辑没有了解过。遗传算法基于自然选择和遗传机制的优化算法,孟德尔随机化,模仿生物进化过
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野燕麦优化算法:一种基于自然启发的元启发式优化方法引言野燕麦优化算法(WildOatOptimization,WOO)是一种新兴的元启发式优化算法,灵感来源于野燕麦种子在自然环境中的传播机制。近年来,随着优化算法在计算机视觉、机器学习等领域的广泛应用,基于自然现象的元启发式算法受到越来越多研究者的关注。本文将详细介绍野燕麦优化算法的基本原理、实现方法,并探讨如何将其与OpenCV在Python环境
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1.背景和意义hsysys是一款在化工领域,能进行稳、动态的流程模拟软件,实现设计、运行的优化。之前的研究,都是手动使用hysys,利用灵敏度进行工艺优化分析,后来,接触到RTO实时优化(仿真模型在线化,实现不同工艺条件下的最佳调控变量),因此,如果变量过多,通过手动改变工艺参数,肯定就不现实了。假设我们基于工厂工艺开发了一套仿真模型,将仿真模型部署到服务器上,该如何实现工艺寻优呢?传统的RTO实
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超参数调整专题2三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法学习优化算法的思路(避免浪费无效时间)三种算法都是优化器,用来求最佳参数的组合,使得指标达到最优,区别在于每一个算法的策略有所区别。下表是总体介绍。遗传算法策略是以适应度为评价指标(可以是一些结果方面的指标),通过选择,交叉和变异三种操作,生成子代,作为新的种群去替换旧的种群(保留适应度高的个体),循环往复,知到适应度收敛或者
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常见的几种优化算法:遗传算法粒子群优化模拟退火核心思想:这些启发式算法都是优化器。你的目标是找到一组超参数,让你的机器学习模型在某个指标(比如验证集准确率)上表现最好。这个过程就像在一个复杂的地形(参数空间)上寻找最高峰(最佳性能)。启发式算法就是一群聪明的“探险家”,它们用不同的策略(模仿自然、物理现象等)来寻找这个最高峰,而不需要知道地形每一处的精确梯度(导数)。遗传算法灵感来源:生物进化,达
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DAY12未来几天都是五一假期,适当降低内容难度和工作量,祝大家节日快乐!超参数调整专题2三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法学习优化算法的思路(避免浪费无效时间)作业:今天以自由探索的思路为主,尝试检索资料、视频、文档,用尽可能简短但是清晰的语言看是否能说清楚这三种算法每种算法的实现逻辑,帮助更深入的理解。个人理解:这些算法都是网格搜索的优化版本。从最初的遍历硬拆解最优超参数
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三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法模拟退火算法(SimulatedAnnealing)是一种受金属退火过程启发的全局优化算法,通过模拟降温过程中的热力学平衡来避免陷入局部最优。以下是其核心实现逻辑:1.算法核心思想允许以一定概率接受比当前解更差的解,随着温度降低逐渐减少这种概率,从而平衡全局探索(高温阶段)和局部收敛(低温阶段)。2.实现步骤(1)初始化参数初始温度(T):较
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超参数调整专题2三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法学习优化算法的思路(避免浪费无效时间)作业:今天以自由探索的思路为主,尝试检索资料、视频、文档,用尽可能简短但是清晰的语言看是否能说清楚这三种算法每种算法的实现逻辑,帮助更深入的理解。今天介绍下遗传算法,在你以后的论文写作中可以水一节,胆子大的人可以水一章。这些算法仅作为了解,不需要开始学习,如果以后需要在论文中用到,再针对性
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一、神圣宗教算法(DRA)优化BP代理模型1.DRA的核心原理DRA是一种模拟宗教社会层级互动的元启发式算法,通过“追随者学习”、“传教士传播”和“领导者引导”三种行为模式优化搜索过程。在BP神经网络优化中,DRA通过以下步骤调整网络权值和阈值:追随者学习:随机选择种群中的个体(BP参数组合)进行局部探索。传教士传播:将优秀个体的参数(高精度模型)扩散至其他个体。领导者引导:保留全局最优解(当前最
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粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)是一种启发式算法,灵感来源于鸟群或鱼群中个体协同行为。PSO通过模拟群体中个体间的合作与信息共享来搜索问题的解空间,尤其适用于全局优化问题。实现PSO算法的基本步骤如下所示。(1)初始化粒子群:在解空间中随机生成一定数量的粒子,每个粒子表示一个可能的解,具有位置和速度。这些粒子的初始化可以是随机的或基于先验知识的。(2)定义适
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灰狼优化算法(GWO)综述:原理、应用与改进研究摘要灰狼优化算法(GreyWolfOptimizer,GWO)是一种基于灰狼群体捕食行为的元启发式算法,自2014年提出以来,因其结构简单、参数少且收敛性能优异,被广泛应用于工程优化、人工智能和工业控制等领域。本文系统阐述了GWO的生物学原理、数学模型及核心公式,总结了算法在参数自适应、混合策略、混沌初始化等方面的改进研究,并提供了完整的MATLAB
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一、引言:组合优化问题的挑战与机遇在物流调度、金融投资、芯片设计等领域,组合优化问题(CombinatorialOptimization)因其高复杂度和NP-Hard特性,一直是学术界和工业界的核心挑战。例如,一个包含100个城市的旅行商问题(TSP),其可能的路径组合高达1015510155种,即使用超级计算机也需要数年才能穷举所有解。传统启发式算法(如遗传算法、模拟退火)虽能提供近似解,但面对
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文章目录1.引言2.流水车间调度问题案例3.基于NEH启发式算法获取可行解4.将启发式可行解转化为变量值进行热启动1.引言在计算科学当中,启发式方法是一种用于找到给定问题可行方案的技术,这类方法的特点是通用性强,且找可行方案的速度快,但是启发式方法不能保证获得最优解。另一类的精确方法,则能在求解时间充裕前提下保证最优解,但是计算成本可能极高。两类方法各有优势,在实际应用当中,需要根据具体的应用场景
- 最新智能优化算法: 贪婪个体优化算法(Greedy Man Optimization Algorithm,GMOA)求解23个经典函数测试集,MATLAB代码
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一、贪婪个体优化算法贪婪个体优化算法(GreedyManOptimizationAlgorithm,GMOA)是HamedNozari与HosseinAbdi于2024年提出的一种新型受生物启发的元启发式算法,它模拟了抵抗变化的竞争个体的行为。GMOA引入了两个独特的机制:MMO抵抗机制,防止过早替换解;周期性寄生虫清除机制,促进多样性并避免停滞。该算法旨在解决传统优化算法中的过早收敛和缺乏多样性
- 群体智能优化算法-爱情进化算法 (Love Evolution Algorithm, LEA,含Matlab源代码)
HR Zhou
算法matlab开发语言群体智能优化优化
摘要爱情进化算法(LEA)是一种基于心理学刺激-价值-角色理论(Stimulus-Value-RoleTheory)所提出的新型元启发式算法。该算法将“恋爱中的人”抽象为种群个体,通过对个体“幸福度(Happiness)”的定义和动态更新,模拟了从“相遇->价值交流->角色平衡”三个阶段不断逼近全局最优解的过程。LEA在高维连续优化与工程应用等场景下可实现对搜索空间的充分探索与精细开发。本文结合算
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der丸子吱吱吱
智能优化算法ALO算法
目录引言背景2.1蚁狮优化算法的起源2.2自然启发式算法的背景2.3ALO的发展与应用原理3.1蚁狮的生物行为3.2ALO的数学建模3.3算法流程与关键步骤实战应用4.1函数优化问题4.2工程优化案例4.3组合优化与约束优化代码实现与结果分析5.1Python代码实现5.2实验设计与结果分析5.3性能评估与优化建议学习资源6.1工具推荐6.2网站与文献资源6.3ALO与AI结合的方法结论1.引言在
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开源关注简介免费源码pdf
MarkerMarker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。支持多种文档类型(针对书籍和科学论文进行了优化)支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理Marker是一个由深度学习模型组成的管道:提取文本,必要时进行OCR处理(启发式算法,surya,tesseract
- 群体智能优化算法-GOOSE优化算法(含Matlab源代码)
HR Zhou
算法matlab开发语言群体智能优化优化
摘要GOOSE(GooseOptimizationAlgorithm)是一种基于大雁(Goose)在自然界中觅食与捕猎行为所启发的元启发式算法。它借助大雁的飞行速度、加速度、随机跳跃等策略,以实现对搜索空间进行全局探索和局部开发。通过设置自由落体速度(FreeFallSpeed)、声音传播距离(SoundDistance)与时间平均(TimeAverage)等多种机制,GOOSE在处理复杂的高维非
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
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springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
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java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
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java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
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下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
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算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
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快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
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C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
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PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
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无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
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Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
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javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
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动画
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<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
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java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
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加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
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阿尔萨斯
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android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt