一看草稿里文章都堆积几十篇了，清理库存1~一直都想把关于python的知识点总结一下，因为基础不牢，地动山摇啊。切忌眼高手低，好记性总是不如烂笔头，趁着十一假期，就把平常参考资料中的琐碎知识点总结总结。别人有大众的菜鸟教程，我这也算是自己的菜鸟教程吧。。。。。2 、Python基础语法2.1缩进规则行尾的“：”表示下一行代码缩进的开始。缩进只使用空白实现，必须使用4个空格来表示每级缩
NSGA相比于普通遗传算法，该算法在选择算子执行之前根据个体之间的支配关系进行了分层。其选择算子、交叉算子和变异算子与简单遗传算法没有区别。而NSGAII和NSGA相比，它使用了精英策略，即将父代种群与其产生的子代种群组合，共同竞争产生下一代种群，有利于保持父代中的优良个体进入下一代，并通过对种群中所有个体的分层存放，使得最佳个体不会丢失，迅速提高种群水平；提出了拥挤度和拥挤度比较算子，代替了需要
1.nsgaⅢ算法总框架nasga3算法框架分为三个部分： （1）初始化种群，随机产生种群规模为N的父代种群pt （2）更新种群，pt种群通过交叉变异产生新的规模为N的子代种群qt（SBX，多项式变异） （3）选择操纵，通过选择机制从rt=pt∪qt（种群规模为2N）选出优秀的规模为N的种群1.1更新操作1.SBX 2.多项式变异1.2 选择机制1.第一步采用非支配排序将种群RT分成不同的非支配曾
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2024-06-05 14:03:10
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2.使用Python解释器2.1 调用解释器Python解释器通常安装/usr/local/bin/python3.7 在那些可用的机器上; 放入/usr/local/binUnix shell的搜索路径可以通过输入命令来启动它：python3.7shell指令，由于选择解释器所在的目录是一个安装选项，其他地方也是可能的; 请咨询您当地的Python大师或系统管理员。
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2023-12-01 11:14:07
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NSGA3处理离散变量代码python
在项目中，我遇到了一个有趣的挑战：使用非支配排序遗传算法III（NSGA-III）处理离散变量。这个问题不仅影响了算法的性能，还使得最终的优化结果大打折扣。我们这一部分将通过详细分析问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化来深化理解。
### 问题背景
当我开始使用NSGA-III进行多目标优化时，期望能够处理多种类型的变量，包括连
（ 安装软件一定看官方文档，别自己瞎鼓捣，浪费时间；官方文档在实际安装中出现问题了，再寻求博客等第三方找线索，但也不是盲目的操作。）ns-3 官方链接：https://www.nsnam.org/wiki/Installation切记：不要改ubuntu下的下载链接镜像sources.list，可以一步一步执行完成依赖环境的安装备注：pip无法定位，通过sudo apt install pytho
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2024-01-29 12:13:50
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5种内置数据结构：列表、元组、字典、集合、字符串。列表、字典、字符串三种被称为线性结构。针对线性结构的操作有：切片、封包和解包、成员运算符、迭代。针对数据结构的操作有解析式：解析式分为列表解析、生成器解析、集合解析和字典解析。后面三种是Python3.x特有的。基本框架如下：一、列表：Python中最具灵活性的有序集合对象类型列表可包含任何种类的对象：数字、字符串、字典、集合甚至其他列表，这个特性
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2023-12-04 17:53:22
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1、NSGA-II算法原理NSGA-II算法全称非支配排序遗传算法II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II， NSGA-II）。该算法是由 NSGA 改进而来的，用于解决复杂的、多目标优化问题。NSGA-II在NSGA的基础上引入了非支配排序、拥挤度、拥挤度比较算子和精英策略。下面将详细介绍非支配排序、拥挤度、拥挤度比较算子和精英策略三种方法。(1
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2024-09-10 11:39:39
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目录1.VGG网络简介一.VGG概述 二.VGG结构简介2.VGG的优点3.VGG亮点所在计算量感受野1.VGG网络简介一.VGG概述VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的模型，该模型在2014ImageNet图像分类与定位挑战赛 ILSVRC-2014中取得在分类任务第二，定位任务第一的优异成绩。VGGNet突出的贡献是证明了很小的卷积，通
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2023-08-18 15:39:52
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在现代优化问题中，遗传算法与多目标优化越来越受到关注。NSGA-III（非支配排序遗传算法第三版）作为一种流行的多目标优化算法，其有效处理连续变量非常好，而对离散变量的支持则相对薄弱。本文将详细探讨如何将离散变量列表与NSGA-III结合，进行目标编码优化。
## 问题背景
在许多实际应用中，优化问题不仅涉及连续变量，还往往包含离散变量。例如，在配置机器学习模型的超参数、选择适当的特征或者进行
文章目录前言一、什么是NSGA-II？二、学习NSGA-II1.快速非支配排序算法2.密度估计3.拥挤比较算子4.主循环5.代码6.总结 前言NSGA-II适用于复杂的多目标优化问题，是K-Deb教授在2000年在一篇paper《MOEAs — A fast and elitist multi-objective genetic algorithm: nsga2》提出。Keywords： opt
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2023-11-30 12:53:29
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定位元素时经常会出现定位不到元素，这时候我们需要观察标签的上下文，一般情况下这些定位不到的元素存放在了frame或者放到窗口了，只要我们切入进去就可以很容易定位到元素。处理frame时主要使用到switch_to.frame()（切入frame也可以些写成switch_to_frame，不过这个已经用的很少了）和switch_to_defau
什么是 CGICGI 目前由 NCSA 维护，NCSA 定义 CGI 如下：CGI(Common Gateway Interface),通用网关接口,它是一段程序,运行在服务器上如：HTTP服务器，提供同客户端 HTML 页面的接口。网页浏览为了更好的了解 CGI 是如何工作的，我们可以从在网页上点击一个链接或 URL 的流程：1、使用你的浏览器访问 URL 并连接到 HTTP web 服务器。2
多目标优化是一种优化问题，其中需要优化多个目标函数。在实际问题中，往往存在多个相互关联的目标需要同时优化，因此多目标优化方法可以提供更全面的解决方案。在多目标优化问题中，最常用的算法之一是非支配排序遗传算法（NSGA-II）。
NSGA-II是一种基于遗传算法的多目标优化算法。它通过将解空间中的个体按照非支配关系进行排序，并利用遗传算法的操作来生成新的解，并保持种群的多样性。本文将介绍NSGA-
原创
2023-12-07 08:27:38
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2.使用Python解释器2.1调用解释器Python解释器安装目录一般是/usr/local/bin/python3.3。将/usr/local/bin写入Unix shell的搜索路径，就可以在shell里输入命令“python3.3”启动解释器。（在Unix平台上，Python3.x解释器默认名字不是python，这样就不会与Python2.x冲突。）安装时可以选择解释器的安装目
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2024-02-18 13:21:14
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pytorch版本的SRCNN代码一共分为６个.py文件，结构如下：datasets.pymodels.pyprepare.pyutils.pytest.pytrain.py 以上文件不分先后，执行时通过import…或者from…import…语句进行调用。以下解释import部分均省略，个别例外。prepare.py readme.md中给出了不同放大倍数下的训练数据，验证数据和测试数据的
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2023-09-09 20:50:42
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博主毕设用到了，记录下来防忘记，比较具体，也分享给需要学习的同学。1995年，Srinivas和Deb提出了非支配遗传（Non-dominated Sorting Genetic Algorithms，NSGA）算法[42]。NSGA算法是以遗传算法为基础并基于Pareto最优概念得到的。NSGA算法与基本遗传算法的主要区别是其在进行选择操作之前对个体进行了快速非支配排序，增大了优秀个体被保留的概
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2023-08-18 15:40:12
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????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文内容如下：??? ⛳️赠与读者??做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得
1. 非支配排序遗传算法(NSGA)1995年，Srinivas和Deb提出了非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithms，NSGA)。这是一种基于Pareto最优概念的遗传算法。(1) 基本原理NSGA与简单的遗传算法的主要区别在于：该算法在选择算子执行之前根据个体之间的支配关系进行了分层。其选择算子、交叉算子和变异算子与简单遗传算法没有区
3501 使用的选项无效。
3503 命令包含无效的参数个数。
3504 命令运行完毕，但发生一个或多个错误。
3505 使用的选项数值不正确。
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