02 2023 档案
摘要:前端 快速搭建vue项目可参考此处 var code = “a55526e8-b87b-4ff9-a8f4-43b93512a6f2” request.js 使用axios请求,提供request服务 import axios from "axios" const service = axios.c
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摘要:在项目中将Redis服务封装成服务类。使得代码简洁,开发难度降低。(此处以Python为实现语言,思路大致相同) import redis class RedisServer: # redis port redis_port = 6379 # redis host redis_host = 'loc
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摘要:前端根据后端暴露出的接口发送请求拿到数据,js对数据进一步处理,渲染展示,一气呵成。 前端 request.js 使用axios请求 import axios from "axios" const service = axios.create({ baseURL: "/api", timeout:
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摘要:在退火算法解决简单优化问题一文中提到在一般智能算法应用于实际问题时,需要着重注意以下几个方面,并根据具体问题决定实现思路。 构造初始解目标函数最优产生新解(重点) 目标函数 即商人行进耗费也可称之为适应度。根据邻接矩阵以及行进路径得到行进耗费 function [tsp_ans] = calcula
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摘要:在pso应用于离散优化例如tsp时,由于其算法本身是针对连续区间的,因此需要对其进行改造。本文针对pso中更新粒子所用到的基本交换子的构造进行简单记录。 在连续区间的pso中在更新位置时,会有一个向此时最优位置靠拢的操作。但需要注意的是针对连续区间的靠拢操作对于离散的tsp并不适用,故采取BBS来代
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摘要:退火算法基本思想在此不再赘述,可参考本文。模板如下: T0 = 1000; % 初始温度 T = T0; % 迭代中温度会发生改变,第一次迭代时温度就是T0 maxgen = 500; % 最大迭代次数 Lk = 500; % 每个温度下的迭代次数 alpfa = 0.95; % 温度衰减系数 %%
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