最近在学基于正交学习的人工蜂群算法,正交设计中需要建立正交表。
一、什么是正交表
正交表的核心理念是通过合理的实验组合,在有限的实验次数下,尽可能多保证每个因素及其水平的组合在实验中均匀分布。
什么是......
人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)流程和思维导图
一、经典流程
1. 初始化
生成初始种群:随机生成若干个解作为初始种群,每个解表示一个食物源。
初始化参数:包括种群大小、最大循环次数、食物源数目、雇佣蜂数目、观察蜂数目、侦查蜂数目以及限制次数(某......
jquery实现网页中图片水平垂直居中
因为博客上很多小图有时候看不太清,需要放大,一直想解决这个问题,苦于没有时间,今天上午研究了一下,解决方案如下。
当然,目前本站已经加入该功能,大家可以试试,后面有空我再给css加上一个手形的效果
&......
禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)流程和思维导图
一、经典流程
1、初始化:
选择一个初始解 S。
初始化禁忌表和禁忌表的最大长度。
2、生成邻域解:
对当前解 S 进行某种操作(如交换、移动等),生成一组邻域解。
3、选择最优邻域......
模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)流程和思维导图
一、经典流程
1、初始化:
设定初始温度 T 和降温速率 α。
生成初始解 S。
2、迭代过程:
在每个温度下,执行以下步骤:
1)产生新解:
从当前解 S 产生一个新解 S......
粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)流程和思维导图
一、经典流程
1、初始化:
随机初始化粒子的位置和速度。
初始化个体最佳位置(pbest)和全局最佳位置(gbest)。
2、适应度计算:
对每个粒子,根据目标函数计算其适应度值。......
蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)流程和思维导图
一、经典流程
1. 初始化参数和环境
参数初始化:设置蚂蚁数量(m)、信息素重要性参数(α)、启发式信息重要性参数(β)、信息素挥发系数(ρ)、初始信息素量(τ......
免疫算法(Immune Algorithm,IA)流程和思维导图
一、经典流程
1. 初始化种群
初始化种群,即随机生成一组抗体,每个抗体表示一个可能的解。
2. 适应度评估
计算每个抗体的适应度值,适应度函数根据具体问题定义,用于衡量抗体解的优劣。
3. 选择操作......
差分进化算法(Differential Evolution,DE)流程和思维导图
一、经典流程
初始化种群:
随机生成初始种群,种群中的每个个体表示一个候选解。
种群大小为 NP,每个个体为一个 D 维向量。
适应度评估:
计算初始种群中......
遗传算法(Genetic Algorithm, GA)流程和思维导图
一、经典流程
1. 初始化种群(Initialization)
首先,随机生成一个初始种群。每个个体(解)由一组编码(通常是二进制字符串)表示,种群大小为 N。
2. 评估适......
代码分析 PopDec - repmat(obj.O(1:size(PopDec,2)),size(PopDec,1),1); 随机平移种群
一、先看代码
刚刚下载了PlatEMO的代码,学习学习
准备自己新建一个算法和问题试试
先拷贝一个简单的问题,如 CEC2008_F1
有这样一段代码
%% Calculate objec......
使用 ChatGPT 时 Chrome浏览器无法正常显示 LaTex 公式,显示$f_1(x)$ 和 $f_2(x)$
ChatGPT是我现在每天离不开的工具,基本替代了 Baidu 和 Google 的位置。
经常可以用来查一下论文中提到的专业概念,并让ChatGPT提供一些具体的数学例子或者代码,很方便!
值得一提......
优化算法之罚函数,MatLab例子
一、 什么是罚函数?
罚函数是一种在优化问题中处理约束条件的方法。这种方法特别适用于那些直接处理约束较为困难的算法。
罚函数的核心思想是在目标函数中添加一个额外的项,这个额外的项会在解不满足约束条件时......
BERT二分类学习 kaggle nlp-getting-started Natural Language Processing with Disaster Tweets
kaggle项目地址:https://www.kaggle.com/competitions/nlp-getting-started
结果:0.83
直接贴代码
代码结构
完整代码
......
Python Pandas 读取csv常用操作
先列一些最基础的操作,后面如果使用到更复杂的会再补充
一、文件读取,获取列
直接贴代码
import pandas as pd # pip3 install pandas
data_path = ......