NSGA-II基于Pareto占优关系对种群中的个体分级，在每一级中计算每个个体在种群中的密度指标，根据占优关系和密度指标对种群中全部个体排序，然后选择相对较好的个体进入下一代迭代循环。常用的密度指标评估方法有拥挤距离(crowding distance)，k-最近邻(k-nearest neighbor), epsilon占优(epsilon-domination) 、网格(gading)等。N
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2023-10-15 10:08:50
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多目标优化问题NSGAii实例讲解多目标优化问题NSGAii概念介绍首次接触多目标优化问题，以NSGA2为例介绍自己的理解，如有不妥之处，欢迎大家批评指正. NASG II主要由两部分组成，一是非支配排序，二是拥挤距离测算。非支配排序的目的是将群体分级，拥挤距离排序的目的是对同一级别中的个体进行排序。最终选择级别高，拥挤距离大的个体作为下一代。 本文先对概念进行解释，在下一篇中将结合具体实例进行介
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2024-06-04 19:45:20
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文章目录scipy.optimize.minimize()的用法函数形式：参数介绍：一个无约束的优化问题例子：目标函数：雅可比矩阵hessian矩阵H*p矩阵求解method='nelder-mead'(Nelder-Mead Simplex algorithm)method='BFGS'(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno algorithm)method='Ne
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2023-07-04 22:58:37
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参考文献：《Yao-Nan Wang, Liang-Hong Wu, Xiao-Fang Yuan: Multi-objective self-adaptive differential evolution with elitist archive and crowding entropy-based diversity measure》MOSADE要点：采用结合帕累托最优的自适应差分进化算法解决
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2024-08-02 18:27:35
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人员拥挤检测系统通过Python网络模型算法技术，人员拥挤检测系统对校园/厂区/车间/港口/街道等场景的监控画面区域实现7X24小
原创
2024-09-02 17:40:25
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把查询离线会让复杂度变得非常优秀,因为每一条边只被查询一次。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn=2e4+50,maxm=1e5+40; int fa[maxn]; long long cnt[maxn]; int ...
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2021-09-08 11:50:00
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一、成功路上需要选择但会选择的人不多 常常是因为别人和他说了，这个行业不错，这个行业挺赚钱的，很多人因此而进入了这个行业，或者叫进入了某家公司，开始从事属于他自己的事业，殊不知，这并非你本人的意愿，你并不知道如何选择。成功路上，很大一部分跟风者因此被淘汰，成为行业过客。准确地说，这部分人自己淘汰了自己。 二、成功需要贵人指引但有导师的人不多 许多人之所以没有成功，是不知道如何去做，不知道自
原创
2014-08-12 21:55:28
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实现效果： 实现代码： >2 >3
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2019-03-22 17:10:00
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成功路上并不拥挤，因为能够坚持下来的人实在太少。成功的历程的确很艰辛，在心态及体能上，！因为在现实生活中，我们看到的很多成
原创
2023-07-03 16:41:34
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上述材料说明了城市道路拥挤问题。道路拥挤现象在我国很多大型城市都存在，道路拥挤会导致能耗增多，等待时间增长，延误工作等。
不过不很好的解决这些问题，将影响构建和谐社会，增加能耗，但是可以通过一些措施来解决:
一要优先解决交通拥挤的地段。可以向社会公开征集道路改造方案以及组织专家论证，集思广益，对交通拥挤地段
原创
2009-04-18 21:47:42
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Python Numpy计算各类距离1.闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)2.欧氏距离(Euclidean Distance)3.曼哈顿距离(Manhattan Distance)4.切比雪夫距离(Chebyshev Distance)5.夹角余弦(Cosine)6.汉明距离(Hamming distance)7.杰卡德相似系数(Jaccard similarity coeff
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2023-08-23 17:01:28
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最近项目需要做近似文本的对比，看到最小编辑距离能够一定程度来区分文本相似度，下面是两段代码：def normal_leven(str1, str2):len_str1 = len(str1) + 1len_str2 = len(str2) + 1# 创建矩阵matrix = [0 for n in range(len_str1 * len_str2)]# 矩阵的第一行for i in range(
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2023-10-20 23:15:13
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1 什么是编辑距离在计算文本的相似性时，经常会用到编辑距离（Levenshtein距离），其指两个字符串之间，由一个字符串转成另一个所需的最少编辑操作次数。在字符串形式上来说，编辑距离越小，那么两个文本的相似性越大，暂时不考虑语义上的问题。其中，编辑操作包括以下三种：插入：将一个字符插入某个字符串删除：将字符串中的某个字符删除替换：将字符串中的某个字符串替换为另一个字符为了更好地说明编辑距离的概念
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2023-06-26 14:43:34
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在项目管理领域，PMP（项目管理专业人士）认证一直被视为行业的黄金标准。持有PMP认证的项目管理人员不仅具备了全球公认的项目管理知识体系，还展现了他们在实际项目中应用这些知识的专业能力。然而，获得PMP认证并不是一劳永逸的事情，为了保持认证的有效性，持证者需要在每三年的周期内获得60个PDU（专业发展单元）。这一要求确保了PMP持证者能够持续更新自己的知识，与项目管理领域的最新发展保持同步。
关
原创
2024-01-31 12:05:55
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一、距离测定原理 1、伪距测量 伪距测量是利用全球卫星定位系统进行导航定位的最基本的方法，其基本原理是：在某一瞬间利用GPS接收机同时测定至少四颗卫星的伪距，根据已知的卫星位置 和伪距观测值，采用距离交会法求出接收机的三维坐标和时钟改正数。伪距定位法定一次位的精度并不高，但定位速度快，经几小时的定位也可达米级的若再增加观 测时间，精度还可
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2023-09-09 21:18:20
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Python程序员面试算法宝典---解题总结: 第5章 字符串 5.19 如何求字符串的编辑距离
题目:
编辑距离又称为Levenshtein距离，是指两个字符串之间由一个转成另一个所需的
最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符、
插入一个字符、删除一个字符。请设计并实现一个算法来计算两个字符串
的编辑距离，并计算
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2024-02-24 16:50:25
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以上代码里的两个函数都为包装函数，最终的计算都是需要调用下面的函数 assign_crowding_distance (population *pop, int *dist, int **obj_array, int front_size) 。 其中，加入一定的判断过程，对一个层里面只有两个个体的情
原创
2022-05-17 20:34:10
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一直让我困惑的问题是：abc与ca之间的编辑距离究竟等于几？问了很多同学和网友：大家的普遍观点是：如果在编辑距离定义中指明相邻交换操作为原子操作，那么应该等于2；反之，如果在编辑距离定义中为定义相邻交换操作为原子操作那么应该等于3。为了更好地阐明这个问题，先给出编辑距离的两种定义形式 1.Levenshtein distance(以下简称L氏距离)。 此距离由Levenshtein 于1965年定
各种相似度计算的python实现前言在数据挖掘中有很多地方要计算相似度，比如聚类分析和协同过滤。计算相似度的有许多方法，其中有欧几里德距离、曼哈顿距离、Jaccard系数和皮尔逊相关度等等。我们这里把一些常用的相似度计算方法，用python进行实现以下。如果是初学者，我认为把公式先写下来，然后再写代码去实现比较好。欧几里德距离几个数据集之间的相似度一般是基于每对对象间的距离计算。最常用的当然是欧几
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2023-11-28 13:20:33
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一、欧几里得距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最常见的距离度量，衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离。公式如下： 因为计算是基于各维度特征的绝对数值，所以欧氏度量需要保证各维度指标在相同的刻度级别，比如对身高（cm）和体重（kg）两个单位不同的指标使用欧式距离可能使结果失效。 Python实现如下： imp
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2023-11-10 03:16:27
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