文章目录前言排序模板排序算法归并排序KMP图邻接表Floyd 算法DijkstraBellMan-Ford 算法SPFA 算法Prim 算法Kruskra 算法染色法Hunger算法 前言翻了翻自己以前写的一些博文，发现的话，还是有一些误区没有写好的，所以的话这里的重新写一下，然后的话，这里的话我们就直接提供Python版本的一个代码，C++ 的先前的博文都有了，那么这篇博文的话也是这个代码颇多
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2024-06-10 10:37:52
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在解决优化问题时，粒子群算法（PSO）是一个经典的智能优化方法。然而，原始的粒子群算法有时无法满足特定问题的约束条件。在这篇博文中，我们将探讨如何在Python中对粒子群算法进行约束处理。通过以下几个部分的详细讲解，我们将逐步剖析这个问题。
### 问题背景
在实际应用中，许多优化问题都有一定的约束条件。例如，在投资组合优化中，投资比例需要在一定范围内；在路径规划中，路径不可穿越某些禁区。假设
# 使用Python实现带约束条件的粒子群算法
粒子群算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，广泛应用于函数优化、参数调整等问题。本文将介绍如何使用Python实现带有约束条件的粒子群算法。我们将通过具体的步骤和代码来实现这一目标。
## 流程概述
在实现带约束条件的粒子群算法时，我们可以按以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必
# Python 加约束代码实现指南
在软件开发过程中，约束条件的添加是一个非常重要的环节。约束可以帮助我们确保数据或对象的有效性，在数据处理、数据库操作、用户输入等场景中都是不可或缺的。本篇文章将详细讲解如何在Python中实现加约束的代码，尤其是面向新手的开发者。
## 一、实施步骤
在实现“Python加约束代码”的过程中，可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
|---
这篇相当于是对前三篇的总结，基本效果如下： 在初试PyOpenGL一 (Python+OpenGL)讲解Pyopengl环境搭建，网格，球体，第一与第三人称摄像机的实现。在初试PyOpenGL二 (Python+OpenGL)基本地形生成与高度检测 里以用高程图生成地形以及以球体做三人称漫游。初试PyOpenGL三 (Python+OpenGL)GPGPU基本运算与乒乓技术&nbs
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2023-11-09 15:23:40
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文章目录一、再谈print和import1. 打印多个参数2. 导入时重命名二、赋值魔法1. 序列解包2. 链式赋值3. 增强赋值三、代码块：缩进的乐趣四、条件和条件语句1. 这正是布尔值的用武之地2. 有条件地执行和if语句3. else子句4. elif子句5. 代码块嵌套6. 更复杂的条件6.1 比较运算符(1) 相等运算符：==(2) 相同运算符：is(3) 成员资格运算符：in(4)
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2023-10-27 09:30:40
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SVM目前被认为是最好的现成的分类器，SVM整个原理的推导过程也很是复杂啊，其中涉及到很多概念，如：凸优化问题、拉格朗日乘子法、对偶问题，slater条件、KKT条件还有复杂的SMO算法！相信有很多研究过SVM的小伙伴们为了弄懂它们也是查阅了各种资料，着实费了不少功夫！本文便针对SVM涉及到的这些复杂概念进行总结，希望为大家更好地理解SVM奠定基础。 一、凸集和凸函数在讲解凸优化问题之前我们先来了
1 通过设计器增加约束创建CK check（检查）约束点击表右键→设计→任意位置点击右键→check（检查）约束→CK_表名_列名→表达式 （len）tsname>=2 and len(tsname)<=5创建主键PK约束主键唯一且不能为空,右键→设置为主键，可以选中多行设置为主键创建主外键约束FK（foreign key constraint）–引用别的就是外键表，被引用的就是主键表
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2024-07-18 13:32:47
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无约束优化方法是优化技术中心极为重要也是最基本的内容之一。无约束优化问题的数学模型为： 无约束优化方法不仅可解决设计中无约束优化问题，更重要的是通过对无约束优化方法的研究，给求解约束优化方法提供良好的概念和理论基础，而且约束优化问题通过数学处理可化为无约束优化问题，利用无约束优化方法来求解。所以无约束优化方法在优化设计中有十分重要的作用； 根据确定搜索方向所使用的信息和方法，无约束优化方法可以分为
算法描述粒子群算法思想来源于实际生活中鸟捕食的过程。假设在一个n维的空间中，有一群鸟（m只）在捕食，食物位于n维空间的某个点上，对于第i只鸟某一时刻来说，有两个向量描述，一个是鸟的位置向量，第二个是鸟的速度。假设鸟能够判断一个位置的好坏，所谓“好坏”，就是离食物更近了还是更远了。鸟在捕食的过程中会根据自己的经验以及鸟群中的其他鸟的位置决定自己的速度，根据当前的位置和速度，可以得到下一刻的位置，这
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2023-10-16 21:33:16
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一、主键约束它能够唯一确定一张表中的一条记录，也就是我们通过给某个字段添加约束，就可以使得该字段不重复且不为空。在该例子中，字段为id和name。对字段id进行添加逐渐约束：create table user(
id INT primary key,
name VARCHAR
);
insert into user values(1,"张三");
//添加主键之后，就不能添加id
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2023-10-19 07:11:15
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约束分类实体完整性(主键)主键设置可以划分为两种第一种 : 创建表语句时,添加主键约束 第二种 : 创建表完成之后,通过alter添加主键约束下面是使用方式第一种 : 创建表语句时,添加主键约束 create table person(
id int ,
name varchar(20),
primary key (id,name)
);
create table person1(
i
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2024-04-28 10:08:08
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# Python加不等式约束回归
在机器学习和数据分析中，回归分析是一种常见的统计方法，用于预测一个或多个连续因变量与一个或多个自变量之间的关系。在实际应用中，有时我们需要对回归模型添加额外的约束条件，比如不等式约束，以更好地满足实际问题的需求。本文将介绍如何使用Python进行不等式约束回归，并提供代码示例。
## 不等式约束回归原理
不等式约束回归是在传统回归分析的基础上增加了不等式约束
原创
2024-07-08 05:02:04
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# Python中损失函数的光滑约束实现方案
在深度学习与机器学习中，损失函数是模型训练的核心内容，它用来衡量模型预测与真实值之间的差距。然而，在某些情况下，过于复杂的损失函数可能会导致模型对训练数据的过拟合。因此，加入光滑约束（Smoothness Constraint）是一种常用的正则化策略，旨在控制模型复杂性，从而提高模型的泛化能力。
## 光滑约束的背景
光滑约束通常涉及对模型参数的
ALTER TABLE cuCustomerBrandsADD CONSTRAINT DFsCusColorCode UNIQUE (sCusColorCode)
原创
2024-05-24 15:28:31
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粒子群算法(PSO)的C++实现粒子群算法(PSO----Particle Swarm Optimization)是常用的智能算法之一，它模拟了 鸟群觅食 行为，是一种具有随机性的 仿生算法 。PSO算法在无约束条件函数最优化问题上具有全局搜索能力强，局部收敛能力较强的优点。本篇博文目的在于：记录基本的PSO算法原理。利用C++将PSO抽象算法本身加以实现，构建适合一类函数优化问题的PSO算法类。
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2024-07-16 14:19:02
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损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：其中，前面的均值函数表示的是经验风险函数，L代表的是损失函数，后面的ΦΦ是正则化项
前一段师姐帮学姐用 粒子群算法计算带线性等式约束的最优问题。matlab自带的粒子群算法并没有这个功能，所以对原有的粒子群增加了两个步骤来进行线性等式约束。 没理解基础粒子群算法的童鞋请先去别的文章处弄懂，我是在这里看的 推荐一下 增加的两个步骤。 1. 引入惩罚因子，在离线性等式较远的地方让他适应度（函数值）无穷大（我找的
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2024-01-25 21:50:25
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0.什么是KKT条件本文从本科高数（微积分）中的有条件极值的Lagrange乘数法入手，一步步推导到KKT条件. 但在讲述推导过程之前，我想先给出KKT条件：对于具有等式和不等式约束的一般优化问题KKT条件给出了判断是否为最优解的必要条件，即：1. 等式约束优化问题（Lagrange乘数法）对于这部分内容，其实本科高数课程中已学过，因此本文直接给出结论，并补充一些我的理解与总结，它能帮助理解不等式
Python的流程控制语句包括：if条件语句、while循环语句、for循环语句、range函数以及break、continue、pass控制语句。这些语句在Python中的语义和在其他语言中是一样的，所以这里就只说它们的写法。if语句if语句是最常用的条件控制语句，Python中的一般形式为：if 条件一:
statements
elif 条件二:
statements
else:
sta
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2023-10-10 09:30:24
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