一、LRU算法介绍LRU是Least Recently Used缩写,即最近最少使用,常用于页面置换算法,为虚拟页式存储管理服务。LRU算法提出,是基于这样一个事实:在前面几条指令中使用频繁页面很可能在后面的几条指令中频繁使用。反过来说,已经很久没有使用页面很可能在未来较长一段时间内不会被用到。这个,就是著名局部性原理。此外,LRU算法也经常被用作缓存淘汰策略。二、实现方式最常见实现
转载 2024-01-03 22:29:56
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LRU算法java实现)2019/12/22修正算法导入一、虚拟存储器基本工作情况二、页面置换算法算法分析算法设计一、实现栈:二、实现主类:三、盲目分析四、敲代码算法源码及运行结果算法总结 2019/12/22修正       期末要做课设,回顾之前敲过代码,用随机序列跑程序时候出现了问题,在此说明。  &n
一、apriori算法产生商品之间关联关系关联算法,并根据商品之间关系,找出客户购买行为。Agrawal从数学及计算机算法角度提出了商品关联关系计算方法——Apriori算法。 沃尔玛从上个世纪90年代尝试将Aprior算 法引入到POS机数据分析中,并获得了成功,于是产生了“啤酒与尿布”故事。1.1、如何寻找?在历史购物记录中,一些商品总是在一起购买。但人看上去不是那么直观,而是隐
利用遗传算法来求解VRP问题。遗传算法求解VRP问题技术报告摘要:本文通过遗传算法解决基本无时限车辆调度问题。采用车辆和客户对应排列编码遗传算法,通过种群初始化,选择,交叉,变异等操作最终得到车辆配送最短路径。通过MATLAB仿真结果可知,通过遗传算法配送路径为61.5000km,比随机配送路径67km缩短了5.5km。此结果表明遗传算法可以有效求解VRP问题。一、 问题描述1.问题描
项目地址车辆路径问题 (Vehicle Routing Problem,以下简称VRP问题)最早由Dantzig和Ramser于1959年首次提出,是运筹学中一个经典问题。VRP问题主要研究物流配送中车辆路径规划问题,是当今物流行业中基础问题。VRP问题主要研究对象是以下问题:有一个配送中心,每天需要向若干配送点配送货物,配送中心有若干辆车可用于配送。已知配送中心和各配送点位置,请问如何设
基于python语言,实现经典遗传算法(GA)对车辆路径规划问题(CVRP)进行求解。 目录优质资源1. 适用场景2. 求解效果3. 问题分析4. 数据格式5. 分步实现6. 完整代码参考 1. 适用场景求解CVRP车辆类型单一车辆容量不小于需求节点最大需求单一车辆基地2. 求解效果(1)收敛曲线(2)车辆路径3. 问题分析CVRP问题解为一组满足需求节点需求多个车辆路径集合。假设某物理网络
# 车辆路径规划问题(VRP算法及其Python实现 车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem, VRP)是物流与运输领域中一个经典优化问题。其目标通常是为一个或多个车辆找到最佳行驶路线,以达到最低运输成本或时间,满足客户需求。这类问题在实际应用中非常广泛,尤其是在快递、食品配送和公共交通等场景下。本文将介绍VRP问题基本算法,并提供Python代码示例。 #
原创 8月前
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1、SVD算法实现1.1 SVD原理简单回顾有一个\(m \times n\)实数矩阵\(A\),我们可以将它分解成如下形式\[ A = U\Sigma V^T \tag{1-1} \]其中\(U\)和\(V\)均为单位正交阵,即有\(UU^T=I\)和\(VV^T=I\),\(U\)称为左奇异矩阵,\(V\)称为右奇异矩阵,\(\Sigma\)仅在主对角线上有值,我们称它为奇异值,其它元素均
了解算法之前,我们先看一下什么是算法定义:算法(Algorithm)是指解题方案准确而完整描述,是一系列解决问题清晰指令,算法代表着用系统方法描述解决问题策略机制。也就是说,能够对一定规范输入,在有限时间内获得所要求输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同算法可能用不同时间、空间或效率来完成同样任务。一个算法优劣可以用空间复杂度与时间
车辆路径优化问题变体及数学模型一、旅行商问题(Travelling salesman problem,TSP)TSP问题数学模型TSP问题求解二、车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)三、带容量约束车辆路径优化问题(Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP)CVRP问题求解四、带时间窗车辆路径优化问题(Vehicle Ro
车辆路径问题(VRP)最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出,它是指一定数量客户,各自有不同数量货物需求,配送中心向客户提供货物,由一个车队负责分送货物,组织适当行车路线,目标是使得客户需求得到满足,并能在一定约束下,达到诸如路程最短、成本最小、耗费时间最少等目的。2.1带有容量约束车辆路径问题(CVRP)该模型很难拓展到VRP其他场景,并且不知道具体车辆
原创 2021-07-05 16:44:29
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1.问题描述: 人工智能算法解决VRP问题。。 用禁忌搜寻算法实现VRP问题 或者用启发式算法实现VRP问题 只要不是GA算法
原创 2022-10-10 16:26:53
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# VRP问题及其Python求解算法 ## 一、什么是VRP问题? 车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem, VRP)是一个经典组合优化问题,广泛应用于物流和配送领域。VRP旨在寻找一组最佳配送路径,以最小化运输成本、时间或者距离,同时满足一系列约束条件,例如车辆载重、客户需求等。 ## 二、VRP问题基本概念 VRP问题可以简化为:有一组客户(地点),每
%%清空环境变量 clear all clc %%导入数据 load citys_data.mat %%计算城市间相互距离 n = size(citys,1); D = zeros(n,n); %计算城市两两之间距离 for i =1:n for j =1:n if i~=j D(i,j)=sqrt(sum( ( citys(i,:) - city
一、遗传算法(GA) 基本思想是种群仿照生物遗传进化,通过基因交叉、突变繁衍出子代,形成新种群,然后根据种群中每个个体适应值,淘汰代价较高个体,余下个体继续繁衍。在VRP问题中具体步骤如下: (1)设定种群大小,设定繁衍代数,对所有的配送点编号,每个个体对应于所有配送点一种排序,初始化得到初始种群; (2)通过交叉、变异操作,形成子代,与原来父代形成新种群; (3)根据载货量限制,确定
clc;clear all;close all;rand('seed',1e5);%读取数据data_all=xlsread('data.xlsx');data_ori=xlsread('data_ori.xlsx');%参数设置global omg1;%权重1 时间成本global omg2;%权重
原创 2021-07-09 16:09:18
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一、算法框架设计 %% 参数设置 m = 31; % 蚂蚁数量(建议取城市数平方根) alpha = 1; % 信息素重要度 beta = 5; % 启发式信息重要度 rho = 0.1; % 信息素挥发系数 Q = 100; % 信息素增量常数 max_iter = 200; % 最大迭代次数 c ...
​1 简介1.1  带有容量约束车辆路径问题(CVRP)该模型很难拓展到VRP其他场景,并且不知道具体车辆执行路径,因此对其模型继续改进。1.2 遗传算法2 部分代码ticclearclc%% 用importdata这个函数来读取文件data=importdata('rc208.txt');cap=1000;%% 提取数据信息vertexs=data(:,2:3);
vrp
原创 2021-10-06 14:44:50
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在编程求解VRPTW问题之前,首先要明白并完成VRP问题编程,也就是说VRPTW问题是在VRP问题进一步计算,也就是根据VRP路径进一步计算时间惩罚成本。那么VRP具体是怎么编程?这个我在上一篇博客里有介绍,如果你不会,先把上面一篇博客内容搞明白。那么VRP问题搞明白了之后,VRPTW就十分简单了。也就是像计算汽车载货量一样,对配送时间进行计算,配送时间包括车辆在路径行驶时间,以及车辆在客
查找---BF算法(1)      第一次听说BF算法,是被人称作’男朋友算法’。。。。。。BF算法,即Brute Force算法,为一种暴力算法,至于其他想了解可以自行百度。 算法思想       从上文中所说暴力算法我们就可以了解到BF算法是将所有目标字符串中子串与需查
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