HashHash散列表(Hash Table)概述散列函数散列冲突复杂度分析工程应用面试实战亚马逊，微软最近面试题，242. 有效的字母异位词腾讯，高盛集团最近面试题，49. 字母异位词分组快慢指针解决链表问题876链表的中间节点剑指 Offer 22. 链表中倒数第k个节点234. 回文链表hash算法的工程应用1、哈希算法1.1、定义及要求应用场景数据加密唯一ID密码校验密码加盐（Salt）
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2024-09-06 10:53:28
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Weighted Sum Approach 该方法给出的表达式为： 首先，λ被称之为权重向量，观察和式，这完全就是m维向量的点乘公式嘛。具体的说，在目标空间中，把算法求出的一个目标点和原点相连构造成一个向量，此时，该方法的做法是将该向量与对应权重向量点乘，由向量点乘的几何意义可知，所得的数为该向量在
原创
2021-07-20 09:20:06
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目录 一、项目源代码总体结构：# 二、RimeWithWeasel核心代码具体分析1.WeaselUI初始化具体分析1.创建输入法界面：2.销毁界面：3.界面显示和隐藏：1 数据隐藏2 节省编译时间3 副作用4 C++11 风格的 PIMPL 一、项目源代码总体结构： 此次主要分析rime输入法
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2024-04-26 20:02:26
49阅读
1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种分布式传感器网络，由大量的无线传感器节点组成，它们可以自组织、自适应、自愈合，通过无线通信协同完成任务。WSN应用广泛，如环境监测、农业、医疗等领域。在WSN中，传感器节点的部署是影响网络性能的重要因素。传感器节点部署不合理，会导致网络覆
原创
2023-06-15 23:55:27
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1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种分布式传感器网络，由大量的无线传感器节点组成，它们可以自组织、自适应、自愈合，通过无线通信协同完成任务。WSN应用广泛，如环境监测、农业、医疗等领域。在WSN中，传感器节点的部署是影响网络性能的重要因素。传感器节点部署不合理，会导致网络覆
原创
2023-07-03 22:21:12
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An Adaptive Constraint Handling Approach Embedded MOEA/D1.摘要本文提出了一个有效的、自适
原创
2022-07-14 18:21:59
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MOEA/D with angle-based constrained dominance principle for constrained multi-objective optimiz多样
原创
2022-07-14 17:38:39
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基于分解的多目标进化算法(multiobjective evolu-tionary algorithm based on decomposition，M
原创
2022-10-16 00:01:20
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文章目录多目标优化概念一. MOEA流程1.目标函数：2.多目标进化个体之间关系3.基于Pareto的多目标最优解集二. MOEA算法1.基于分解的MOEA（MOEA/D）1.1 三类聚合函数1.2 算法框架2.基于支配的MOEA2.1 NSGA-II（将进化群体按支配关系分为若干层）三. MOEA具体工作：四. MOEA需要考虑的问题：五. MOEA研究成果一种求解多目标优化问题的进化算法混合
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2024-02-05 05:04:10
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目录1、MOEA/D的特点2、 MOEA/D的分解策略3、MOEA/D的流程基于分解的多目标进化算法（Multi-objectiveEvolutionary Algorithm Based on Decomposition, MOEA/D）将多目标优化问题被转化为一系列单目标优化子问题，然后利用一定数量相邻问题的信息，采用进化算法对这些子问题同时进行优化。因为Pareto前沿面上的一个解
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2024-05-28 22:09:29
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【学习笔记】基于分解的多目标进化算法中两种归一化方法的同时使用---MOEA/D-2N算法简介对比算法：MOEA/D、MOEA/D-N测试组件：DTLZ、WFG、城市排水规划问题两种归一化操作方法一：非标准化（non-normalization）方法二：自适应归一化（the adaptive normalization ）几种方法的图示MOEA/D-2N算法核心 算法简介Q:在实际应用中，每个目
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2023-10-20 19:37:05
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1. 概述 对一个多目标进化算法的性能进行评价时，一方面需要有一套能够客观地反应 MOEA 优劣的评价工具或方法；另一方面需要选取一组比较有代表性的测试问题，通常选取有已知解的问 (benchmark test problem) 作为测试用例，有关讨论可参见博客。对 MOEA 的评价主要考虑两个指标：一个是 MOEA 的效果 (effectiveness),另一个是 MOEA的效率(efficie
function nsga_2()%% Main Function% Main program to run the NSGA-II MOEA.% R
原创
2022-10-10 15:48:32
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实验目的本次实验以测试函数ZDT1为例，用MOEA/D算法得到最佳帕累托解集。帕累托解在约束空间之内，再也找不到比解A更好的解了，那么A就是其中一个帕累托最优解。ZDT1测试函数是一个两目标问题，其函数如下：MOEA/D算法思想MOEA/D是一种基于分解的多目标进化算法，它将多目标优化问题转化为一系列单目标优化子问题，然后利用一定数量相邻问题的信息，采用进化算法对这些子问题同时进行优化。由于分解操
MOEA/D学习笔记阅读文献：MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition 中文翻译版本：简介基于分解的多目标算法首先是2007年由Qingfu Zhang等人提出。主要思想是将一个多目标优化问题分解为若干个标量优化子问题，并同时对它们进行优化。每个子问题只利用相邻的几个子问题的信息进行优化，使得MOE
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2023-12-19 22:08:37
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【学习笔记】基于分解的多目标进化算法中带Bandits的自适应算子选择——MOEA/D-FRRMAB算法概述相关知识FRRMAB——算法框架信誉分配算子选择MOEA/D-FRRMAB算法伪代码 算法概述算法提出初衷： 在进化算法（EA）中，算法的性能很大程度的取决于参数的设置，而操作算子也可以视为EA中的一个参数。自适应算子选择（AOS）用于根据不同算子在优化过程中的近期表现，在线确定其应用率。
声明本文内容来源于 《多目标进化优化》 郑金华 邹娟著，非常感谢两位老师的知识分享，如有侵权，本人立即删除，同时在此表示，本文内容仅学习使用，禁止侵权，谢谢！注：本文中提到的参数与（决策）变量为同一概念，不作区分；参数向量与决策向量两个概念不作区分1. 概述 许多 MOEA 研究主要使用数值 MOP 函数来展现、评价 MOEA 的性能。在选择具体的 MOP 时，为什么选择这个（些），而不选择那个（
多目标优化（三）简单的 MOEA/D写在前面:① MOEA/D提供了一个简单但是有效的方法，将分解的方法引入到多目标进化计算中。② 分解策略主要使用三种聚合函数：1）权重聚合方法；2）切比雪夫方法；3）基于惩罚的边界交叉方法算法概要：step1：获取算法参数（包括种群大小、迭代终止条件、函数问题参数、生成权重向量、生成邻居矩阵）step2：初始化种群（生成NP个初始解，即每个子问题的初始解，每个子
一、涉及算法Geatpy提供已实现的一些经典进化算法，可以有效解决单目标优化、多目标优化、组合优化、约束优化等问题，其中以“soea”开头的表示单目标进化优化算法；以“moea”开头的表示多目标进化优化算法；“soea”或“moea”字符串后面紧接着带一个“psy”字符串的表示该算法模板支持多染色体、复杂混合编码；带一个“multi”字符串的表示该算法模板支持多种群进化优化。查看详细代码。模块名功
多目标进化算法系列多目标进化算法(MOEA)概述多目标优化-测试问题及其Pareto前沿多目标进化算法详述-MOEA/D与NSGA2优劣比较多目标进化算法-约束问题的处理方法基于C#的多目标进化算法平台MOEAPlat实现MOEAD中聚合函数等高线分析MOEAD中一种使解更均匀分布的聚合函数介绍现实世界中的多目标优化问题往往包含不等式约束和等式约束，对于这类带约束条件的多目标优化问题，需要使用有别
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2023-12-27 10:01:12
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