优化问题概述 遗传算法简介模型引入:函数寻优问题形象理解数学原理/实现过程一些概念编制袋鼠的染色体----基因的编码方式二进制编码法浮点数编码只编码主要特征物竞天择－－适应性评分与及选择函数物竞――适应度函数...形象理解 “袋鼠跳”问题 遗传算法中每一条染色体/个体，对应着遗传算法的一个解决方案，一般我们用适应性函数（fitness function）来衡量这个解决方案的优劣。...数学原理/实现过程 遗传算法的实现过程实际上就像自然界的进化过程那样。首先寻找一种对问题潜在解进行“数字化”编码的方案。...浮点数编码 如果一条基因中含有多个浮点数编码，那么也可以用跟上面类似的方法进行基因交叉，不同的是进行交叉的基本单位不是二进制码，而是浮点数。...遗传算法案例代码求解 https://blog.csdn.net/quinn1994/article/details/80501542 现在我们用 Python 来实现遗传算法（求解例1） 1.种群初始化
问题： 用遗传算法求解函数f(x) = x + 10sin(5x) + 7cos(4x) 在区间[0,9]的最大值。 这个函数的图形为： ?...现在，用遗传算法找到这个点。选择使用Python语言。 基本概念:基因、染色体和种群 一系列个体组成的集合叫种群。每一个个体就是问题的一个解。 个体的特征，是由一系列参数(Gene)决定的。...这里用一个bit表示一个基因 def gen_chromosome(self, length): chromosome = 0 for i in xrange(length):...基因交叉与繁殖 基因交叉是遗传算法里重要的一环。方法是：在染色体上随机选一个交叉点。子代个体的染色体，左边片段来自父亲对应的基因片段，右边片段来自母亲对应的基因片段。...def gen_chromosome(self, length): """ 随机生成长度为length的染色体，每个基因的取值是0或1 这里用一个
来源：Deephub Imba本文约4800字，建议阅读10分钟本文中我们将使用遗传算法在迷宫中找到最短路径。 遗传算法是一种基于达尔文进化论的搜索启发式算法。...实现遗传算法 本文使用python语言来实现遗传算法，并在最后有完整代码链接。 1、导入模块 这里的一个没见过的模块是pyamaze，它主要是python中生成迷宫。...这意味着用这种算法解决更大的迷宫是很有挑战性的。 这是肯定的： 因为遗传算法是模拟的自然选择，有一定的随机性，所以计算量很大，特别是对于大而复杂的问题。...遗传算法也不能找到最优解。 总结 本文我们成功地构建并测试了一个解决迷宫的遗传算法实现。...本文只是对遗传算法原理的一个讲解，可以帮助你了解遗传算法的原理，对于小型数据可以实验，但是在大型数据的生产环境，请先进行优化。
用redis 的 setnx、expire 方法做分布式锁 setnx() setnx 的含义就是 SET if Not Exists，其主要有两个参数 setnx(key, value)。...执行成功后，在 expire() 命令执行成功前，发生了宕机的现象，那么就依然会出现死锁的问题，所以如果要对其进行完善的话，可以使用 redis 的 setnx()、get() 和 getset() 方法来实现分布式锁...用 redis 的 setnx()、get()、getset()方法做分布式锁 这个方案的背景主要是在 setnx() 和 expire() 的方案上针对可能存在的死锁问题，做了一些优化。...下面是用PHP代码实现的Redis分布式锁，关于Redis部分使用的是伪代码，请根据自己的情况用Redis连接对象替代其中的伪代码。...上面代码实现用面向过程的方式是为了能简单明了的描述怎么设置分布式锁，读者可以针对自己的情况执行设计实现代码。
基本步骤与前两篇文章基本类似，不过在本问题中，我们用城市路线中每个城市的经纬度来表示个体(城市路线)的DNA。...import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import time class GeneticAlgorithm(object): """遗传算法...longitudes.shape[],), dtype=np.float64) for i in range(population.shape[]): # 方法一: 用欧氏距离计算...np.sum( np.power(np.diff(longitudes[i]), 2) + np.power(np.diff(latitudes[i]), 2) ) # 方法二: 用球面距离计算...best_person_distance)) if i == self.n_iterations - : print('') print(u'遗传算法找到的基因最好的个体
什么是分布式锁 一个很典型的秒杀场景，或者说并发量非常高的场景下，对商品库存的操作，我用一个SpringBoot小项目模拟一下。...这种时候就需要分布式锁来解决这个问题了。 使用ZooKeeper实现分布式锁 本案例采用zk自己的api实现分布式锁。...ok，zk实现分布式锁就是这么完美！...小结 zk实现分布式锁： 争抢锁，只有一个能获得锁 获得锁的人，如果故障了，死锁->用zookeeper，zk的特征，创建临时节点，产生一个session，它如果挂了，session会消失，释放锁->zk...推荐阅读 用ZooKeeper实现分布式配置中心 ZooKeeper原理-paxos算法，ZAB协议 分布式高可用的ZooKeeper集群搭建与基本操作 Java并发新机制-J.U.C Elasticsearch
遗传算法 遗传算法是用于解决最优化问题的一种搜索算法。从名字来看，遗传算法借用了生物学里达尔文的进化理论：”适者生存，不适者淘汰“，将该理论以算法的形式表现出来就是遗传算法的过程。...这个限制，我们目标是求一个逆映射将这个二进制串映射到 x , y ∈ [ − 3 , 3 ] x,y\in[-3,3] x,y∈[−3,3]即可，为了更一般化我们将 x , y x,y x,y的取值范围用一个变量表示...以下为解码过程的python代码： 这里我设置DNA_SIZE=24（一个实数DNA长度），两个实数 x , y x,y x,y一共用48位二进制编码，我同时将x和y编码到同一个48位的二进制串里，每一个变量用24...作为折中，遗传算法依据原则：适应度越高，被选择的机会越高，而适应度低的，被选择的机会就低。...python实现如下： def crossover_and_mutation(pop, CROSSOVER_RATE = 0.8): new_pop = [] for father in pop: #
ZooKeeper集群主要是帮我们做分布式协调的，今天我们用zk实现分布式配置。...使用zk来做分布式的配置，能够解决这个问题。 ? ZK分布式配置演示 下面演示一下如何code用zk做分布式配置。...基于以上API介绍，我们来实现一个简单的分布式配置。...OK，至此已经体验了zk能够实现分布式配置中心这个功能了。 案例中我是用的是getData，实际场景我们可能更多地用getChildren，获取一系列服务的ip。...其实zookeeper的高可用、快速、一致性等等非常优秀的特点能完美的实现分布式配置中心，也能用它来实现微服务的注册发现。
参阅地址： https://www.jianshu.com/p/ae5157c26af9 代码实现： public class GA { private int ChrNum = 10; //染色体数量...bestgenerations; //所有子代与父代中最好的染色体 private String beststr; //最优解的染色体的二进制码 /** * 初始化一条染色体（用二进制字符串表示
项目介绍 使用Python实现《Flappy Bird》类，主要包括物理引擎和死亡机制以及像素精度碰撞检测 利用N.E.A.T实现神经网络，通过鸟类的每代繁殖，获得一定阈值的适应度，通过神经网络能计算出模拟场景的解决方案...在解释NEAT在我们项目中的实现之前，我想先解释一下神经网络是如何工作的。 神经网络是如何工作的? 本质上，神经网络是分层的。第一层是输入层。...实现Flappy Bird并添加NEAT 首先，导入必要的库。由于在线上找到的所有图像都很小，因此我们将使用pygame.transform.scale2x（）将它们的大小相乘。...您也可能对如何实现鸟类的速度感到困惑。好吧，为此，解决方案是将速度设置为某个值，并使用它来实现公式以计算位移d。
遗传算法程序（一）: 说明: fga.m 为遗传算法的主程序; 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作!...随着种群向前进化，逐步增大变异率至1/2交叉率 p(i)=pMutation; i=i+1; end t=1:eranum; plot(t,Trace(:,1)'); title('函数优化的遗传算法...(2):-1:d(1)); NewPop(PopIn(i),d(2)+1:n)=OldPop(PopIn(i),d(2)+1:n); end end end 遗传算法程序...ScoreBin(ite)=mod(tmpSco,300); end end Scorek(k)=sum(ScoreBin); end ScoreN=ScoreN-Scorek; 遗传算法程序...M-1) if U>c_p(m) & U<c_p(m+1) picked=m+1; break; end end 全方位的两点杂交、两点变异的改进的加速遗传算法
一般情况下我们都用Memcache作为一个分布式的key/value缓存服务器，其实Memcache也可以实一些外门邪道的功能比如作为分布式锁来用。...知道了原理实现起来非常简单，下面是我初步实现的代码。 <?...php /** * 锁服务(用Memcache模拟锁) * Author: tomheng * gist: https://gist.github.com
np.array([123,122,98]).astype(np.int8) #一定一定要astype(np.int8)否则会出错 row = row.tostring().decode("ascii") 代码实现效果...GIF.gif 源代码： import numpy as np TARGET = 'Do you ever loved me' #雾草我居然用这么酸的话当输入？
文章分类在最优化算法： 最优化算法（3）---《基于遗传算法（GA）的TSP（Python实现）》 基于遗传算法（GA）的TSP（Python实现）） 1.项目介绍 基于遗传算法...算法介绍： 遗传算法GA是一种受自然选择和遗传机制启发的优化算法，模拟了生物进化过程中的遗传、变异和选择机制，被广泛应用于解决复杂的优化问题。...实现GA算法求解TSP问题时，需要合理设置算法的参数，如群体大小、交叉率、变异率等。这些参数会直接影响算法的收敛速度和最终结果。...在Python中实现GA算法求解TSP问题时，通过合适的编码方式代表候选解，定义适应度函数评估解的质量，并结合选择、交叉和变异等操作，可以很好地完成TSP问题的求解。...self.select_num = max(floor(self.size_pop * self.select_prob + 0.5), 2) # 父代和子代群体的初始化（不直接用np.zeros
如果分布式环境下多个不同线程需要对共享资源进行同步，那么用Java的锁机制就无法实现了，这个时候就必须借助分布式锁来解决分布式环境下共享资源的同步问题。...分布式锁有很多种解决方案，今天我们要讲的是怎么使用缓存数据库Redis来实现分布式锁。...因此，获取锁的过程可以用如下伪代码实现： function boolean getLock(taskId){ if(existsKey(taskId)){ return false; }else{ setKey...至此，使用Redis实现分布式锁的方案就相对完善了。 总结 上述分布式锁的实现方案中，都是针对单节点Redis而言的，然而在生产环境中，我们使用的通常是Redis集群，并且每个主节点还会有从节点。...关于在Redis集群中如何优雅地实现分布式锁，后续再写文章详述。
前言：分布式环境有很多问题，比如你前一个请求访问的是服务器A，第二个请求访问到了服务器B，就会发生并发重复插入问题，这个时候需要依赖单点来实现分布锁，而redis就是。...); } finally { lock.unlock(); } } } } 如果生产上，我建议用
下文介绍一下如何使用DB来实现分布式锁。...NULL COMMENT '创建时间', UNIQUE KEY `idx_transaction_id` (`transaction_id`) ) transaction_id是事务Id，比如说，可以用...在这种水平切分的多数据库上使用DB分布式锁，可以自定义一个DataSouce列表。...} threadLocalConn.remove(); throw e; } } 缺点 毕竟是利用DB来实现分布式锁...当时考虑使用DB做分布式的一个重要原因是，我们的应用是后端应用，平时流量不大的，反而关键的是要保证库存数据的正确性。对于像前端库存系统，比如添加购物车占用库存等操作，最好别使用DB来实现分布式锁了。
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