粒子群优化算法实现容易、精度高、收敛快，在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法通用性较好，适合处理多种类型的目标函数和约束，并且容易与传统的优化方法结合，从而改进自身的局限性，更高效地解决问题。...2 算法的MATLAB实现 基本粒子群算法使用固定长度的二进制符号串来表示群体中的个体，其等位基因是由二值符号集 { 0 , 1 } \{0,1\} { 0,1} 所组成。...用ASCII保存粒子位移的数值 用ASCII保存粒子速度的数值 end 在MATLAB中，编程实现的基本粒子群算法基本函数为PSO，其调用格式如下： [xm, dv] = PSO(fitness,...在粒子群算法中，要想获得精度高的解，关键各个参数之间的合理搭配。...基于的混合粒子群算法是借鉴遗传算法中杂交的概念，在每次迭代中，根据杂交率选取指定数量的粒子放入杂交池内，池内的粒子随机两两杂交，产生同样数目的子代粒子( n n n)，并用子代粒子替代父代粒子( m m
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是20世纪90年代兴起的一门学科，因其概念简明、实现方便、收敛速度快而为人所知。...粒子群算法的基本思想是模拟鸟群随机搜寻食物的捕食行为，鸟群通过自身经验和种群之间的交流调整自己的搜寻路径，从而找到食物最多的地点。...粒子群算法是一门新兴算法，此算法与遗传算法有很多相似之处，其收敛于全局最优解的概率很大。...粒子群算法中所涉及到的参数有： 种群数量：粒子群算法的最大特点就是速度快，因此初始种群取50-1000都是可以的，虽然初始种群越大收敛性会更好，不过太大了也会影响速度； 迭代次数：...如果想看粒子群算法中粒子的搜索过程的可以将代码中注释掉的三行代码放上去。
，PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出，该算法对于Hepper的模拟鸟群(鱼群)的模型进行修正，以使粒子能够飞向解空间，并在最好解处降落，从而得到了粒子群优化算法。...同遗传算法类似，也是一种基于群体叠代的，但并没有遗传算法用的交叉以及变异，而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索 PSO的优势在于简单，容易实现，无需梯度信息，参数少，特别是其天然的实数编码特点特别适合于处理实优化问题...在d维空间中，有m个粒子，在某一时刻时， 粒子i的位置为： 粒子i的速度为： 粒子i经过的历史最好位置： 种群所经过的历史最好位置： PSO的关系公式 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...t时刻到t+1时刻的速度： 下一时刻位置： 以求解函数最小值为例： 种群产生：随机产生处在[-10, 10]范围内的随机点，速度初始的为[0,1] 在本例中，适应度就是函数值，适应度越小越好。...在粒子群算法中，适应度不一定要越大越好，而是确定适应度的好坏，只需要根据是适应度好坏确定最佳位置。 在迭代过程中，会有粒子跑出范围，在这种情况下，一般不强行将粒子重新拉回到初始化解空间。
本文将介绍粒子群优化算法的基本原理、算法流程以及应用领域，并探讨其在进化算法中的重要性和优势。...粒子群优化算法原理 粒子群优化算法的基本原理是通过模拟鸟群、鱼群等群体行为的方式，在搜索空间中寻找最优解。算法中的每个粒子表示一个解，粒子通过不断调整自身的位置和速度来搜索最优解。...粒子群优化算法在进化算法中的重要性和优势 粒子群优化算法作为一种经典的进化算法，在进化算法中具有重要的地位和优势：高效性：粒子群优化算法以其简单的原理和高效的搜索能力，在很多问题中具有较好的性能。...算法参数少：粒子群优化算法的参数较少，易于调整和使用。 结论： 粒子群优化算法作为一种模拟自然界群体行为的进化算法，在进化算法中具有重要的地位和优势。...在未来的研究和应用中，粒子群优化算法有望继续发挥重要的作用，并与其他进化算法相互结合，进一步提高优化算法的性能和效果。
粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得最优解。...这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。 2.2 通俗点的描述 如同前面的描述，PSO模拟的是鸟群的捕食行为。...2.3 再再再通俗点的描述 粒子群算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。如上面的情景。一群鸟在寻找食物，在这个区域中只有一只虫子，所有的鸟都不知道虫子在哪。...Part3 粒子抽象 3.1 关于速度和位置 粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢和方向。...Part 5 代码实例讲解 5.1 先来看个简单的实例 在这个例子中，我们选取了一个求解函数y=-x*(x-2) 在[0,2]上最大值（最大值在x=1取到，为1）的粒子群算法。
（这是培根《论读书》中的句子，原句记不得了，意思大概没错，不要打我...） 2、简述粒子群算法 粒子群算法其实一种最优化算法，大概思路是，先往一个n维空间里面随机撒上一堆粒子。...能到这里的看官，恭喜你获得新成就“超快滑屏” （开个玩笑，这里的实现粒子群算法用代码很短，略神奇是不是？）。 下面是本文真正想说的事情 （到这里才开始啊(？Д？≡？Д？)）...3、4个小生物，仅仅是粒子群算法中的4种策略而已 物理老师再次敲黑板：这是个必考题（：-D） 粒子就这样在空间中震荡，其速度由3个因素决定： 因素1、上一时刻速度。...老鼠嗅嗅，他能够及早嗅出变化的气息。对应粒子群算法中，c2比较大，也就是因素3比较强，因此一旦某个粒子发现更优的点，会迅速扑过去。 老鼠匆匆，他能够迅速行动。...对应粒子群算法中，c1比较大，也就是因素2比较强，这就表现为，该粒子在个体最优点周围撞来撞去，没准就撞进了旁边的一组三体星（走错片场了，是撞进另一堆奶酪中） 小矮人哼哼，拒绝变化。
文末可以留言了 PSO算法算是寻优算法中比较简单的一种，其大概思想是： 现在我们计算： 的最大值，每一个变量的取值范围都是(1，25)。...利用 求出100个粒子各自的适应度，也就是将 代入上述函数，求出 。然后在100个粒子中选出适应度最大的粒子，作为初始的最优粒子。...注意更新过程中要随时判断当前每个粒子的 和 是否还在初始时预设的范围内，比如我们规定 向量中每个数不能超过25，如果某一次更新后 中有一项大于25，则我们令其为25。...因此，PSO算法的核心其实就是两个更新公式： 其中 都是初始时候预设好的； 表示0到1间的随机实数； 表示上一轮更新结束后该粒子的最大适应度（每一轮更新后每个粒子的最大适应度会相应变化）；...表示上一轮更新结束后所有粒子的最大适应度，也即所有 中的最大值。
流就是流动的数据，一切数据传输都是流，无论在平台内部还是平台之间。但有时候我们需要将一个整体数据拆分成若干小块（chunk），在流动的时候对每一小块进行处理，就需要使用流api了。 比如流媒体技术。...但是我们今天来手写一个新的流类型：段落流。 在计算机世界中，一行就是一个段落，一个段落就是一行，一个段落chunk就是一个不包含换行符的字符串。...科普： 在文本中拖拽有3种行为：直接按住拖拽是以单个字符为单位选中文本；双击并按住拖拽会以单词为单位进行选择；单机三次并按住拖拽会议一行为单位进行选择。...nodejs标准库内置的readline模块就是一个可以从可读流中逐行读取的接口。...通过这种算法，段落流每次都能从外存文件中读取一行，最重要的是，消耗的内存完全不受文件大小的影响。
之前分享过如何粒子群算法优化模糊控制器的参数等，一些前文链接 粒子群优化算法-Python版本和Matlab函数调用 粒子群优化算法（PSO） PSO（粒子群算法）在处理连续问题上有着较强的能力，因此很适合用来做参数优化...在本次分享中，选择输入信号为阶跃输入用来衡量PID控制效果。...PSO的适应函数选用综合指标来衡量设计效果，由于是数字控制器，我们选用求和而不是积分的方式： 在特定的问题中，这个适应函数也可以按照实际需求修改，比如分析超调量、稳定时间等，具体问题具体分析 PSO的主函数和之前的案例类似...实现了m文件和simulink传递参数，其中y_out是simulink输出的目标变量，为啥这儿需要一个try呢，因为这个优化的过程中，可能参数设置不合理，会抛出simulink报错，故增加一个try避免代码异常出错提前结束优化过程...simulink模型用一个简单的pid控制带时延的传递函数 仿真结果类似这样，因为迭代次数很少，设计中可以加大，得到更优的结果
本来自己想先使用Java来写一个版本，然后根据语法转义写成Python版本的，结果发现实际去做的时候有很多不同之处，首先就是Python中没有直接的数组的结构，入手点就不同，然后是API的使用程度上来看...，发现Python中真是丰富，几乎都不需要再额外定制一些函数就可以轻松得到想要的结果。...Python版本的初版如下，我在考虑是否要引入第二维度作为参考，根据额外的维度来达到一种弹性的调度策略。...min_group_no] += val print("array_group",array_group) print("array_sum_group",array_sum_group) 先看看目前的实现结果吧...('array_sum_group', [12951, 12951, 12951, 12951]) 如果元素为1000，并行度为10，结果还不赖，达到了自己的初步预期了。
今天下午抽空写了下并行调度算法的Java版本，是想把这个思路先实现了，后面改写Python版作为参考，调试这个版本之后，再来写Python版，发现差别还不小。...Java版本的目前支持动态赋值，目前的元素个数是10个，可以根据情况修改，并行度是4，可以根据情况修改。...，整体的思路是生成随机数的数组，然后对数组排序，然后对数组做数据处理，每次添加新元素都需要对每组累计值做一个排序，累计值最小的可以添加新的元素，直至元素被添加完。...所以自己在逻辑的部分写了两个函数来单独处理： 一个是得到累计值最小的数组，得到数组的下标 另外一个是查找数组中元素的最大下标，比如数组有3个元素，那么最大下标就是2（数组从0开始） test 18 28...getMaxIndex:1 value:41 28,41,128 new value:18 getMinGrpNo:1 value:112 getMaxIndex:1 value:33 18,33,130 当然上面的实现
阅读更多 MD5算法在JavaScript中的实现 http://forum.cdmcs.com/viewtopic.php?
AI科技评论消息，用于在TensorFlow中构建并行强化学习算法的高效基础架构范例TensorFlow Agents日前开源，这个项目是由谷歌的两位研究员James Davidson、Vincent...如果想要重新开始运行之前的任务，可以在最后的指令中增加--timestamp=标志，并提供你运行的目录名中的时间戳。...执行 这次的发布还包括OpenAI Gym环境下的一个批处理接口，它能与TensorFlow无缝集成，实现高效的算法。...如果有多个独立的环境在外部进程中，它们将能被并行处理。...观察值、最后的动作、奖励和完成的标记中的batch都存储在变量中，并作为可用的张量。
这里提一下，我维护的几三个记录个人学习笔记以及社区中其它大佬们的优秀博客链接的仓库都获得了不少star，感谢读者们的认可，我也会继续在开源社区多做贡献。...flash-linear-attention中的Chunkwise并行思路，由于之前没有认真看过这个Chunkwise的算法所以读起来有点困难，这里需要用普通并行以及RNN递归的视角去看待才能理解这个算法流程...Attention的实现的，因为它拆散了gemm无法在Tensor Core上运行。...贴一下作者之前在我写的那个Linear Attention CUDA实现文章下的截图，也算是第一次从评论区学到了一个很棒的算法，respect。 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 0x4....总结 本文解读了一下flash-linear-attention中的Chunkwise并行算法，希望对从事Linear Attention研究或者工程优化的读者拓宽视野有帮助。
为了说明算法工作，实现了QuadArt的最大递归功能，使用这个shell命令创建了10个不同递归深度的不同图像：for i in {1..10}; do ....简单来说，QuadArt算法 尽管程序QuadArt占用了181行代码，但用于生成QuadArt的实际递归算法只能在8行中描述 class QuadArt: ......使用基于四叉树的递归算法，知道递归深度1最多可运行4次，深度2最多运行16次，依此类推。因此考虑到这个想法，实现了对算法的补充，以在程序执行时在终端中显示加载条。...：在中显示圆圈wand。...Quadtree Photo Stylizer的方法，以及如何实现它，或者启发并创建自己的算法来设置照片风格。
免疫算法不需要集中控制，可实现并行处理。...粒子群算法是基于群智能理论的优化算法，通过群体中粒子间的合作与竞争产生的群体智能指导优化算法。与其他算法相比，粒子群算法是一种高效的并行搜索算法。...从这个例子上看，粒子群算法在效率上和免疫算法的几乎相同。整体上来看的话，与免疫算法相比，粒子群算法具有较快的计算速度和更好地全局搜索能力，是一种高效的并行搜索算法。...免疫算法不需要集中控制，可实现并行处理。...与其他算法相比，粒子群算法是一种高效的并行搜索算法。实践证明，它适合在动态、多目标优化环境中寻优，与传统优化算法相比，具有较快的计算速度和更好地全局搜索能力。 参考文献 [1] 蔡自兴，王勇.
激光SLAM算法在自动驾驶中的应用与实现 引言 随着人工智能和自动驾驶技术的发展，激光SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法成为了实现高精度定位和环境建模的重要工具之一...本文将深入探讨激光SLAM在自动驾驶中的应用，重点关注其在环境感知与路径规划中的关键作用。我们将详细介绍激光SLAM的基本原理，并结合代码实例进行解析。...代码实例：激光SLAM的简单实现 下面通过一个简单的Python示例演示激光SLAM的基本实现过程。我们使用Python中的numpy和matplotlib库来模拟激光雷达扫描数据和地图构建。...在本节中，我们将继续展示几个关键的代码示例，以更详细地说明激光SLAM算法的实现过程和应用。...本文详细介绍了激光SLAM的基本原理、在自动驾驶中的应用、面临的挑战及其应对策略，并通过多个代码实例展示了激光SLAM在动态环境中的实现过程和优化方法。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 标准粒子群算法及其改进算法 首先在这里介绍一下，这个里主要介绍粒子群算法以及一个改进的二阶振荡粒子群算法。...这一群鸟的运动都是随机的，这类似于一种穷举法。 标准粒子群算法 粒子群算法一般用来找一个函数的最优值。这个函数一般就是适应度函数。 函数中未知量的个数就是这个查找的空间维度。...在我最开始的测试过程中限制速度和位置是使程序变慢了的，但是我一开始的思路出了问题，到很后面才改正过来也么有再去测试这个，所以就不加评论了。...因此，在算法中加入振荡 收敛，是跳出局部最优解，提高粒子群算法搜索性能和精度较有效的方法。...[1] 改进标准粒子群算法的思想 胡建秀，曾建潮通过在标准二阶粒子群算法速度迭 代方程中引入二阶振荡环节的方法改进算法，来增加粒 子的多样性，提高算法的全局搜索能力，是改进位置函 数搜索区域较好的改进方法
非阻塞算法 （nonblocking algorithms） 一个线程的失败或者挂起不应该影响其他线程的失败或挂起的算法。...，利用CPU的CAS指令，同时借助JNI来完成Java的非阻塞算法。...AQS，非阻塞数据结构和原子变量类（java.util.concurrent.atomic包中的类），这些concurrent包中的基础类都是使用这种模式来实现的，而concurrent包中的高层类又是依赖于这些基础类来实现的...频繁使用的内存会缓存在处理器的L1，L2和L3高速缓存里，那么原子操作就可以直接在处理器内部缓存中进行，并不需要声明总线锁，在奔腾6和最近的处理器中可以使用“缓存锁定”的方式来实现复杂的原子性。...对于Inter486和奔腾处理器,就算锁定的内存区域在处理器的缓存行中也会调用总线锁定。 以上两个机制我们可以通过Inter处理器提供了很多LOCK前缀的指令来实现。
在公司里做项目，我们往往需要花费数个月去落地，而面试中完成算法题最多只限制在半小时内，虽然时间区间不同，但本质上都是在考察一个人在一个固定的时间内完成某个任务的能力。...，如果能快速地完成 coding，在笔试中或许也能够通过。...很多人说面试造火箭，入职拧螺丝，以此来讽刺面试中算法面是不必要的，我是不赞同的。抛开面试，算法能力也的确是工作中帮助了我。...，我了解到了跳表的实现，这方便了我去理解 Redis 的 Set 结构；熟练地解决贪心和 DP 等问题，也潜移默化地影响着我在工程项目中的代码逻辑。...先说实习生面试吧，算法主要考察的是简单题，主要以贪心、数据结构、模拟为主，可以说非常友好了，主要考验学生对于基础知识的掌握程度，但也要求候选人能够在较短时间内完成，否则很难在整体面试中获得 A 评价。
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