资源描述：生产调度问题及其优化算法 (采用遗传算法与MATLAB编程) 信息014 孙卓明 二零零三年八月十四日 生产调度问题及其优化算法 背景及摘要 这是一个典型的Job-Shop动态排序问题。目前调度问题的理论研究成果主要集中在以Job-Shop问题为代表的基于最小化完工时间的调度问题上。一个复杂的制造系统不仅可能涉及到成千上万道车间调度工序，而且工序的变更又可能导致相当大的调度规模。解空间容
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2024-02-20 21:29:47
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阅读《基于混合PSO算法的梯级水库优化调度研究》的感想PS：本文关于模型或者公式细节的解释太少，实在是没有详细的介绍究竟是如何进行的二次寻优，故而借鉴北大核心论文对于DDDP进行进一步学习。摘要部分的阅读1、合作的领域为三峡水电站的梯级调度与洪水的优化调度。（发表时间2007年）猜测是否在相关时间节点三峡水电站出现了泄洪相关问题。调查结果：1949年长江流域遭遇大洪水。长江中下游特别是荆江河段的防
一、UDP与TCP通讯区别UDP 无连接，通讯不需要建立连接；它支持一对一，一对多，多对一和多对多的交互通信；TCP尽量保持数据交互，但不能保证交互可靠；UDP 实时信好，效率高，适用于对高速传输和实时性有较高的通信或广播通信。TCP 面向连接，点到点通讯，通讯前需要建立连接，也就是常说的3次握手；TCP传送的数据，无差错，不丢失，不重复，且按序到达，效率没有UDP高，但它可靠;UDP 占用系统资
背景在抖音的技术博客 中，其介绍了通过修改消息队列顺序实现冷启动优化的方案，不过并未对其具体实现展开详细说明。 本文是对其技术方案的思考验证及实现。 详细代码见github: https://github.com/Knight-ZXW/AppOptimizeFramework模拟劣化场景我们首先模拟一个会影响冷启动的耗时消息场景, 在demo中，插入一个耗时消息到 startActivity对应的
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2024-08-05 19:28:11
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# 实现 k8s 混合调度
在 Kubernetes 中，混合调度（Mixed-Scheduling）允许将部分 Pod 调度到非 Kubernetes 集群中运行，这为用户提供了更灵活和多样的部署选择。本文将介绍如何实现 k8s 混合调度，帮助刚入行的开发者快速上手。
## 流程
下表展示了实现 k8s 混合调度的主要步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1
原创
2024-03-26 10:50:18
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# 实现组合优化 Python
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在 Python 中实现“组合优化”。首先，让我们来了解整个流程。
```mermaid
journey
title 整个流程
section 创建数据集
section 初始化参数
section 定义目标函数
section 定义约束条件
section 使用优化算法
原创
2024-05-07 07:43:55
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# 组合优化在Python中的实现指南
在开发过程中，组合优化是非常重要的一个领域，常用于解决一些资源分配、调度、路径优化等问题。本文主要介绍一个初学者如何使用Python实现组合优化。我们将依靠几个基本的步骤来指导你完成这一目标。
## 流程概述
首先，我们将通过一个清晰的流程表格让初学者了解整个任务的步骤。
| 步骤编号 | 步骤描述 | 代码示例
在现代生产与配送体系中，实现高效的联合调度问题，不仅关乎企业的时间与成本，更直接影响到客户的满意度。而鲸鱼算法作为一种新型的优化算法，凭借其追踪与包围的机制，在解决这类问题时展现出独特的优势。本篇博文将详细探讨如何用Python实现鲸鱼算法来解决生产配送联合调度问题，具体从背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化、扩展讨论等多个方面进行深入剖析。
### 背景描述
随着市场竞争的加剧，
优 化 问 题 无 约 束 优 化 问 题 简单组合优化问题 组合优化 组合优化又称为离散优化，它的目标是从组合问题的可行解集中求出最优解，通常可描述为：令Ω＝{s1，s2，…，sn}为所有状态构成的解空间，C(si)为状态si对应的目标函数值，要求寻找最优解s*，使得对于所有的si∈Ω，有C(s*)＝minC(si)。组合优化往往涉及排序、分类、筛选等问题，它是运筹学的一个重要分支。 典型的组合
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2023-10-19 22:08:50
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优化算法数学建模问题总共分为四类： 1. 分类问题 2. 优化问题 3. 评价问题 4. 预测问题一、粒子群算法（PSO）算法对于Hepper的模拟鸟群(鱼群)的模型进行修正，同遗传算法类似，也是一种基于群体叠代的，但并没有遗传算法用的交叉以及变异，而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。 PSO的优势在于简单，容易实现，无需梯度信息，参数少，特别是其天然的实数编码特点特别适合于处理实优化问题
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2023-09-16 12:57:23
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前言为迎合“建立及健全应对自然灾害和社会安全等方面的社会预警体系，形成统一指挥、功能齐全、运转高效的应急机制，提高保障公共安全和处置突发事件的能力，使政府全面履行职能”条例，提高了官方及各行业部门对紧急、突发事件的快速反应和抗风险的能力，建设一套完整的综合指挥调度系统并为公众提供更快捷的紧急救助服务。!在这里插入图片描述(https://s2.51cto.com/images/blog/20220
原创
精选
2022-07-27 16:12:40
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摘要
在前一篇博文实时操作系统的任务睡眠中提到，FreeRTOS在任务调度的流程中，会用一个循环遍历的方法查找最高优先级就绪态任务，这是一种较为简单的方案，有较大的优化空间。本文先对FreeRTOS的任务调度算法进行分析，接着借鉴了UCOSII系统的两级查表方法，对该流程进行优化，最后用两种方法测试同一测试用例，可以清楚的看到优化的效果。 FreeRTOS任务调度算法分析 FreeRT
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2024-02-28 09:52:08
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kalveh: 一直搞不太清楚，博弈过程中是不是一定要有最优化？个人感觉，最优化过程中通常只需要把约束条件描述清楚，把目标函数定义好，就可以进行求解；而博弈过程中，则需要了解对方可能采取的策略，再和己方的策略进行组合，从中选择最符合己方利益的策略，也就是所谓的占优策略。这种方法在博弈的参与方确定（最好再假定其可以采取的策略也已知）的情况下，比较容易应用，也好理解；
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2023-09-08 15:20:10
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1 组合优化组合优化是研究工程中存在大量有限个可行解的问题，这些问理论上可以用枚举法实现，但是一般的实际工程规模都很大，可行解的数量非常巨大，所以枚举法并不适用。组合优化中最重要的问题就是如何利用已有知识来减小问题空间，进而有效的处理组合爆炸。目前常用的优化算法有智能优化算法、启发式算法、以及精确算法。精确算法适用于求解小规模问题，所以在实际工程中并不适用。智能优化算法包括遗算法、模拟退火算法等，
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2023-11-25 14:13:54
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## 港口调度优化Python实现
### 1. 简介
港口调度优化是一个涉及到多个船只和码头之间的调度问题，目标是通过合理的调度算法来优化港口的作业效率和资源利用率。本文将介绍如何使用Python来实现港口调度优化。
### 2. 流程概述
下面是港口调度优化的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 建立数学
原创
2023-10-12 11:04:43
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# 使用 Python 实现子集组合优化
## 一、课程简介
在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 实现子集组合优化。这一技术常用于解决诸如背包问题、选购问题等实际应用场景。我们的目标是生成一个给定集合的所有可能子集，并从中找到一个优化的结果。
## 二、整体流程
为清晰展示整个操作流程，我们可以将任务分为以下几步：
| 步骤 | 描述
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &nb
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2024-07-19 10:59:09
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# 组合优化算法及其在Python中的应用
组合优化是运筹学中一个重要的研究领域，目的是在给定的约束条件下，从一个组合中找到最佳的解决方案。在处理诸如旅行商问题（TSP）、背包问题等问题时，组合优化算法通常表现出色。本文将讨论组合优化的基本概念，并通过Python示例来演示其实际应用。
## 旅行商问题（TSP）
旅行商问题是一个经典的组合优化问题，描述了一名销售员需要访问一组城市并返回起点
原创
2024-09-24 08:02:59
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# 动态组合优化在Python中的实现
动态组合优化是一种求解组合优化问题的有效方法，特别适用于涉及动态决策过程的场景。针对初学者，以下是一个详细的流程和代码示例，帮助你理解如何使用Python实现动态组合优化。
## 1. 流程概述
下面是实现动态组合优化的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ----------- | ----
# 组合优化：Python 的强大工具
组合优化是运筹学中的一个研究领域，旨在通过寻找所有可能组合中最佳的一个或几个组合，以解决复杂问题。应用范围广泛，包括物流、金融、人工智能等领域。文章将介绍组合优化的基本概念，应用场景，以及如何使用 Python 进行求解。
## 1. 组合优化的基本概念
组合优化问题通常涉及到一个有限的元素集合，然后我们需要根据特定的约束条件找到最优组合。典型的问题包
