约束，顾名思义为数据表在加上约束后会有一定的限制。一：四种约束的介绍：（1）主键约束：主键约束总共有两大特点：1：不能重复2：不能为空我们要如何理解这两个特点呢？如下图：idnameage1001linweiqi191001linweiqi120如果说 设id这个列名为主键，则如图所示的就不被允许，因为’id‘列中出现了重复的1001违背了不能重复的原则。idnameage1001lin
代码：# -*- coding: utf-8 -*-
'''
Created on 2018年5月15日
@author: user
@attention: gama function
'''
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.special import gamma, factorial
def te
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2023-05-31 22:53:32
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目前为止，我们使用函数时所用的参数都是位置参数，即传入函数的实际参数必须与形式参数的数量和位置对应。而本节将介绍的关键字参数，则可以避免牢记参数位置的麻烦，令函数的调用和参数传递更加灵活方便。 关键字参数是指使用形式参数的名字来确定输入的参数值。通过此方式指定函数实参时，不再需要与形参的位置完全一致，只要将参数名写正确即可。因此，Python 函数的参数名应该具有更好的语义，这样程序可以
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2024-01-30 01:23:38
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1 为什么用MATLABMATLAB的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox,IPT）封装了一系列不同图像处理需求的标准算法，它们都是通过直接或间接调用MATLAB中矩阵运算和数值运算函数来完成图像处理任务。2 MATLAB R2011a简介2.1文件操作函数1.addpath函数1.addpath函数
向path变量中加入指定的目录路径，其原型如下。
addpath('
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2023-09-29 10:15:12
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# Python GA 包: 用遗传算法解决优化问题
## 引言
遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种受自然选择和遗传学机理启发的优化算法。它被广泛应用于求解复杂的优化问题，如在工程、经济、计划和设计等领域中的问题。在Python中，我们可以使用GA包来实现遗传算法，从而解决各种优化问题。
## GA 包简介
GA 包是一个功能强大且易于使用的Python库，它实
原创
2024-02-04 06:26:31
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遗传算法(genetic algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。下面我将分享自己在做GA模型的心得与困惑。 先来整理一下GA的基本步骤：随机生成一定数量的种群。对种群的个体进行编码与评估。选用合适的方法对现有种群中的个体做出选择。对选择出来的个体进行“交叉”并获得新的个体。对下一代进行”突变“操作。 第
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2023-06-29 21:21:02
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?本文以一个案例题目出发，详细描述了遗传算法过程，并做了两个实验复现题目?实验一：纯手打原生代码复现案例?实验二：使用第三方库scikit-opt复现案例一、Introduction遗传算法源自自然界生物的遗传和进化过程：通过染色体之间的选择、交叉和变异来形成。同时符合自然界优胜劣汰的规则。因此遗传算法本质上是一种全局优化搜索算法，即已知评价方程和参数范围，求解目标函数最优解。二、 Princip
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2023-11-06 22:48:08
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本文是偏应用的简要总结，避开了很多科学背景（进化论、染色体、基因型、表现型...），自己认为遗传算法的科学背景内容有点多，而且对于利用遗传算法解决问题并没有很大帮助。关于遗传算法的科学背景和具体代码，网上有很多，不重复写了。本文没有代码，而是展示一个实例中的代码运行产生的中间结果，用于辅助理解算法流程。本文分为四个部分： 第一部分，算法简要流程 第二部分，简单实例，按照第一部分的流程整理的代码运行
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2023-06-14 20:48:23
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在图像处理中，以Dennis Gabor命名的Gabor滤波器是一种用于纹理分析的线性滤波器，本质上是指在分析点或分析区域周围的局部区域内，分析图像中是否存在特定方向的特定频率内容。Gabor滤波器的频率和方向表示被许多当代视觉科学家认为与人类视觉系统的频率和方向表示相似。它们被发现特别适合于纹理表征和辨别。 在空间域，二维Gabor滤波器是由正弦平面波调制的高斯核函数(见Gabor变换)。 一些
遗传算法（GA）详解遗传算法主要作用是求解最优解，例如求函数极值，或是飞机巡航问题中的最短巡航路线的求解等，其作用与模拟退火算法的作用较为相似。本文将从GA算法的原理，结构与两个实践应用进行比较详细的讲解（受篇幅限制，本文先对第一个实践进行详细讲解），本文代码采用Python.算法原理： 遗传算法既然有遗传二字，那自然与遗传有关了。首先兔兔在下面列出了所用到的遗传学的一些术语： 染色体chromo
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2023-10-19 05:30:27
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B站同步视频：https://www.bilibili.com/video/BV1JS4y1h7YR/遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。它最早由美国密执安大学的 Holland 教授提出，起源于 60 年代对自然和人工自适应系统的研究。 70 年代De Jong基于遗传算法的思想在计算机上进行了大量的纯数假函数优化计算实验。在一系列研究工作的基础
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2023-06-14 20:48:12
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持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。2. 动图演示3. Python 代码实现def bubbleSort(arr):
for i in range(1, len(arr)):
for j in range(0, len(arr)-i):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j
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2023-08-15 17:20:54
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1.概述遗传算法，模拟达尔文进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，一种选择不断选择优良个体的算法。谈到遗传，想想自然界动物遗传是怎么来的，自然主要过程包括染色体的选择，交叉，变异，这些操作后，保证了以后的个体基本上是最优的，那么以后再继续这样下去就可以一直最优了。解决的问题： 主要还是解决优化类问题，尤其是那种不能直接解出来的很复杂的问题。2.技术2.1遗传编码（1）二进制编码二进
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2023-11-01 15:41:20
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遗传算法GA遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。生物在自然界中的生存繁衍，显示了其对自然环境的优异的自适应能力。遗传算法所借鉴的生物学基础就是生物的进化和遗传。生物在其延续生存的过程中，逐渐适应其生存环境，使得其品质不断得到改良，这种生命现象称为进化(Evolutio
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2023-10-23 23:13:21
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Pygame 致力于 2D 游戏的开发参考pygame菜鸟入门指南 文章目录一、下载安装 Pygame二、Pygame 常用模块三、常用模块的常用方法四、知道什么是surface五、使用surface.convert()六、脏矩形动画七、硬件surface弊大于利八、不要纠缠于细枝末节九、Rect是你的好朋友十、不要对像素级的碰撞检测费心十一、管理好事件子系统十二、色键 vs Alpha十三、简单
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2023-09-12 21:02:02
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独白 最近了解到一种算法叫遗传算法，对其比较感兴趣，研究了一下，是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体
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2023-07-04 20:42:15
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# 使用遗传算法解决旅行商问题（TSP）
旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一经典的优化问题，旨在寻找一个最短路径，使得旅行商可以遍历所有城市并返回起点。随着城市数量的增加，该问题的计算复杂性迅速上升，使得穷举搜索的方法难以适用。幸运的是，遗传算法（GA）作为一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，可以有效地解决该问题。
## 遗传算法基本原理
遗传
原创
2024-09-03 04:29:03
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# GA算法与Python的结合：探索旅行商问题
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传学原理的优化算法。它在解决复杂的优化问题中表现出色，常被应用于路径规划、机器学习等领域。本文将带您通过Python实现经典的旅行商问题（TSP），探讨GA的基本思想与实际应用。
## 旅行商问题（TSP）
旅行商问题的目标是找到一个最短的路径，使得旅行商可以访问每个城
关于解决“GA算法 TSP问题 Python”的博文
旅行商问题（TSP）是计算机科学与运筹学中的经典问题之一，旨在寻找一条经过所有城市且返回起点的最短路径。在实际应用中，TSP问题广泛存在于物流、旅游规划等领域。遗传算法（GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，适用于求解复杂的优化问题，包括TSP。
以下将详细探讨如何利用GA算法解决TSP问题，并提供相关的源码和案例分析。
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带时间窗的车辆路径规划问题（VRPTW） 车辆路径规划问题是运筹学中经典的NP难问题，本文将选取其变种问题，结合实际生产中遇到的配送问题进行综合考虑，给出了相应的解决算法。一、VRP问题车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem，VRP)一般指的是：对一系列发货点和收货点，组织调用一定的车辆，安排适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，在满足指定的约束条件下（例如：货
