展开

关键词

优化——人工蜂群(ABC)

一、人工蜂群的介绍    人工蜂群(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化,其直观背景来源于蜂群的采蜜行为 人工蜂群属于群智能的一种。 二、人工蜂群的原理    1、原理        标准的ABC通过模拟实际蜜蜂的采蜜机制将人工蜂群分为3类: 采蜜蜂、观察蜂和侦察蜂。 在标准的ABC中,采蜜蜂利用先前的蜜源信息寻找新的蜜源并与观察蜂分享蜜源信息;观察蜂在蜂房中等待并依据采蜜蜂分享的信息寻找新的蜜源;侦查蜂的任务是寻找一个新的有价值的蜜源,它们在蜂房附近随机地寻找蜜源 观察蜂根据采蜜蜂所提供的信息采用一定的选择策略选择蜜源,根据第一个公式更新蜜源信息,同时确定蜜源的花蜜量; 确定侦查蜂,并根据第三个公式寻找新的蜜源; 记忆迄今为止最好的蜜源; 判断终止条件是否成立; 三、人工蜂群用于求解函数优化问题 double calculationFitness(double);计适应值void CalculateProbabilities();计轮盘赌的概率void evalueSource();评价蜜源

5.7K41

优化——人工蜂群(ABC)

一、人工蜂群的介绍 人工蜂群(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化,其直观背景来源于蜂群的采蜜行为,蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动 人工蜂群属于群智能的一种。 二、人工蜂群的原理 1、原理 标准的ABC通过模拟实际蜜蜂的采蜜机制将人工蜂群分为3类: 采蜜蜂、观察蜂和侦察蜂。整个蜂群的目标是寻找花蜜量最大的蜜源。 在标准的ABC中,采蜜蜂利用先前的蜜源信息寻找新的蜜源并与观察蜂分享蜜源信息;观察蜂在蜂房中等待并依据采蜜蜂分享的信息寻找新的蜜源;侦查蜂的任务是寻找一个新的有价值的蜜源,它们在蜂房附近随机地寻找蜜源 则标准的ABC将优化问题的求解过程看成是在?维搜索空间中进行搜索。每个蜜源的位置代表问题的一个可能解,蜜源的花蜜量对应于相应的解的适应度。一个采蜜蜂与一个蜜源是相对应的。与第? 标准的ABC将新生成的可能解?与原来的解?作比较,并采用贪婪选择策略保留较好的解。每一个观察蜂依据概率选择一个蜜源,概率公式为 ?其中,?是可能解?的适应值。

4K100
  • 广告
    关闭

    50+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的50+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    优化——人工蜂群(ABC)

    一、人工蜂群的介绍    人工蜂群(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化,其直观背景来源于蜂群的采蜜行为 人工蜂群属于群智能的一种。 二、人工蜂群的原理    1、原理        标准的ABC通过模拟实际蜜蜂的采蜜机制将人工蜂群分为3类: 采蜜蜂、观察蜂和侦察蜂。 在标准的ABC中,采蜜蜂利用先前的蜜源信息寻找新的蜜源并与观察蜂分享蜜源信息;观察蜂在蜂房中等待并依据采蜜蜂分享的信息寻找新的蜜源;侦查蜂的任务是寻找一个新的有价值的蜜源,它们在蜂房附近随机地寻找蜜源 则标准的ABC将优化问题的求解过程看成是在?维搜索空间中进行搜索。每个蜜源的位置代表问题的一个可能解,蜜源的花蜜量对应于相应的解的适应度。一个采蜜蜂与一个蜜源是相对应的。与第? 标准的ABC将新生成的可能解?与原来的解?作比较,并采用贪婪选择策略保留较好的解。每一个观察蜂依据概率选择一个蜜源,概率公式为 ?其中,?是可能解?的适应值。

    70130

    Codeforces #567 ABC

    A. 个数就不说了,第二个值 有多余的凑起来能再买一个就把还需要钱少的输出否则为0

    21720

    Python -- abc module

    今天,我们要讲的是python的ABC 模块 这个模块是用来定义一个抽象类。具体的概要介绍可以浏览PEP 3119。 register 首先注册一个abc的虚拟子类from abc import ABCMeta  class MyABC:     __metaclass__ = ABCMeta  MyABC.register __subclasshook__ (subclass)(这个方必须定义)检查子类是否被确认为ABC的子类。你也可以自己定制一个issubclass方,这样就不需要再调用register()了。 这个方可以返回Ture,False或NotImplemented。如果返回的是TRUE,这个子类就被认为是ABC的子类了。如果返回FALSE,这个子类就不被认为是ABC的子类。 如果是NotImplemented 请检查 子类的继承关系和语

    22020

    SAP库存管理之ABC分类

    ABC分类(Activity Based Classification)   ABC分类又称帕累托分析或巴雷托分析、柏拉图分析、主次因分析ABC分析、分类管理、重点管理ABC管理abc管理、巴雷特分析,平常我们也称之为“80对20”规则。 ABC分类是由意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托首创的。 1951年,管理学家戴克(H.F.Dickie)将其应用于库存管理,命名为ABC。1951年~1956年,约瑟夫·朱兰将ABC引入质量管理,用于质量问题的分析,被称为排列图。 1963年,彼得·德鲁克( P.F.Drucker)将这一方推广到全部社会现象,使ABC成为企业提高效益的普遍应用的管理方。  此规则通过对同一类问题或项目进行排序,来认明其中少数争议较大的。

    59611

    mac删除自带的 ABC 输入

    ) ,它禁止让软件以 root 身份来在 mac 上运行,并且对于目录 System 、sbin、usr(不包含usrlocal) 仅仅供系统使用,其它用户或者程序无直接使用,下面记录一下禁用 SIP 的方。 2 delete关闭 SIP 重启完成后,先将输入切换为系统自带的 ABC 输入,然后打开终端输入以下命令。 依次点开 Root - AppleEnabledInputSources ,会看到一列 item ,找到其中 KeyboardLayout Name 为 ABC 的那一列,将整列 item 删掉,然后 com.apple.HIToolbox.plist 接着重启电脑,打开键盘设置,就可以看到系统自带的 ABC 输入已经被删掉了。

    2K31

    Python 模块:abc

    抽象基类可以通过从 ABC 派生来简单地创建,这就避免了在某些情况下会令人混淆的元类用,例如:from abc import ABC class MyABC(ABC): pass注意 ABC 的类型仍然是 使用 ABCMeta 作为元类创建的类含有如下方:register(subclass) 将“子类”注册为该抽象基类的“抽象子类”,例如:from abc import ABC class MyABC( 为了对这些概念做一演示,请看以下定义 ABC 的示例:from abc import ABC, abstractmethod class Foo: def __getitem__(self, index 注意,这不会使 get_iterator 作为 Foo 的实例方可用,因此它是单独提供的。此外,abc 模块还提供了装饰器:@abc.abstractmethod 用于声明抽象方的装饰器。 ,它应该作为最内部的装饰符应用,如下面的用示例所示:from abc import ABC, abstractmethod class C(ABC): @abstractmethod def my_abstract_method

    37720

    ABC: Always Be Coding

    Again, ABC. This article is also a good, thorough primer.Re-invent the wheel.

    28210

    python abc模块

    因为Python没有提供抽象类,需要使用抽象类需要使用abc模块abc很简单主要是3个:    ABCMeta,abstactporperty,abstractmethod from abc import ABCMeta @abstractporperty def map_data(self):    pass @abstractmethod def find(self):    pass子类中必须重写抽象方.

    31510

    ABC成本在企业物流成本核和管理中的应用

    ABC成本概述 ABC成本的产生,最早可以追溯到20世纪杰出的会计大师,美国人埃里克•科勒(Eric•Kohler)教授。 作业成本在过去10年中受到了广泛的关注,新型的咨询公司已经扩展了作业成本的应用范围并研发出相应的软件。ABC成本引人了许多新概念,图2显示了作业成本计中各概念之间的关系。 以活动为基础的成本分析(ABC是被认为确定和控制物流费用最有前途的方 第一, 传统的成本计造成了所谓的物流费用冰山说。 ABC成本应用于物流成本核作业成本的理论基础 其理论基础是:产品消耗作业,作业消耗资源并导致成本的发生。 表1为公司实施ABC成本提供了标杆,公司可以比较与最好做的差距,明确目标。 表1 ABC成本实施的层次?

    65560

    SQL 使用like '%ABC' 和 like '%ABC%'的优

    一、col_name like %ABC时的优化方? where object_name like ‘DBA%;百分号在前面,不能使用索引:select object_name from t1 where object_name like %LIB;解决方create 二、col_name like %ABC%时的优化方?一般认为这种情况是不能使用索引的,但还是有一些优化方可以使用。 有三种情况:1、ABC始终从字符串开始的某个固定位置出现,可以创建函数索引进行优化2、ABC始终从字符串结尾的某个固定位置出现,可以创建函数组合索引进行优化3、ABC在字符串中位置不固定,可以通过改写SQL substr(object_name,1,length(object_name)-4)) like reverse(%TAB_COL);情况3、这种情况需要like的字段上存在普通索引,主要在SQL的写上做改进

    90680

    Power BI中帕累托ABC分析的制作

    我们经常提起的帕累托分析,实际上是从维弗雷多·帕累托人名得来的,其最主要的原理就是我们熟知的28则,其主要思想是在任何大系统中,约80%的结果是由该系统中约20%的变量产生的。 表格还是比较简单的吧,销售收入这种是基础度量,基本上都会,那就聊下累计城市分类占比的计吧。 要计这个累计指标,首先得计各自占比的百分比,通常通过公式DIVIDE(,CALCULATE(,all(城市分类表)))公式也相对简单,也就是求当前销售收入除以总的销售收入。? 然后就是计累计收入占比的公式了,此时可以借鉴使用var变量命令来进行计。 这样就完成了数据值的计,最后只需要把所对应的度量值放入到对应的视觉对象中即可,最终完成效果图。如果觉得有帮助,那麻烦您进行转发,让更多的人能够提高自身的工作效率。

    63020

    JS高级测试: window.isNaN(“abc”) 和Number.isNaN(“abc”)的结果分别是?

    1.3K10

    学习SQL【7】-函数

    二:术函数术函数是最基本的函数,也就是我们常用的四则运:+(加)-(减)*(乘)(除)为了学习术函数,我们首先得创建一种示例用表:--创建SampleMath表 --DDL:创建表 CREATE ,使用方直接看例子: --计数值的绝对值 SELECT m, ABS(m) AS abs_col FROM SampleMath;执行结果: m | abs_col----------+------ MOD—-求余MOD是计余数的函数,使用方如下:--计(n p)的余数 SELECT n, p, MOD(n, p) AS mod_col FROM SampleMath;执行结果:n “%”来计余数。 : str1 | up_str------+-------- abc | ABC ABC | ABC aBC | ABC(3 行记录)REPLACE—-字符串的替换REPLACE函数的语:REPLACE

    467120

    人工智能的ABC

    前段时间读了李开复的《人工智能》,对于有关什么是AI,李开复给出了五种定义,我更加认可第四种:AI 就是会学习的计机程序AI终究还是程序,而程序能干什么,干的怎么样是取决于不同的的。 Algorithm,是AI的第一个要素。这一轮的人工智能的复兴离不开“机器学习”,尤其是“深度学习”。接下来,让我们看看,计机程序是怎么“学习”的。 计机程序要成为AI,首先需要经历一个“学习”的过程,这个学习,就是用“训练数据集”来训练计机程序,通过“训练”,计机程序就会总结出数据中的规律和特征,这个过程被称为“建模”,计机总结出的规律被称为 所以,深度学习需要大量的计能力。这种能力,被称为计力。计力,capacity of Calculation,是AI的最后一个要素。 对于绝大多数组织来说(巨头或纯科研组织除外),A()基本上是公开的,C(计力)可以随时在各种“云”买到,那么决定生死的就只有B(大数据)了。

    44820

    python抽象基类abc

    python中并没有提供抽象类与抽象方,但是提供了内置模块abc(abstract base class)来模拟实现抽象类。可以通过abc将基类声明为抽象类的方式,然后注册具体类作为这个基类的实现。 import abc class PluginBase(object): __metaclass__ = abc.ABCMeta @abc.abstractmethod def load(self, input abc.abstractmethod def save(self, output, data): Save the data object to the output. return通过@abc.abstractmethod将方声明为抽象方 中的具体方尽管具体子类必须实现抽象类中的所有抽象方,但是,抽象类中也可以包含具体方。 input)print输出结果如下:base class reading datasubclass sorting data抽象属性可以通过@abstractproperty定义抽象属性:import abc

    31310

    Codeforces 1323 div2题解ABC

    则有, d×kd 这个矩形的个数就是 (Ai−d+1) *(Bi−kd+1) ,对k的每一个因子d计后求和即可。 解答: 然后排序后二分输出。

    6810

    C# 搜索 Bdf

    本文主要讲C#搜索。Bdf 是一个模糊的,用在用户在找一个他不确定的文本。判断文本和匹配的字符是否有相同顺序,如果有,那么就是匹配。 数据“aaacbc”,匹配“abc”,也是匹配,因为数据按照“abc”的顺序,不管数据有多长,只要数据存在和匹配相同的顺序,那么就匹配。 本文主要讲C#搜索。 ## Bdf 是一个模糊的,用在用户在找一个他不确定的文本。 判断文本和匹配的字符是否有相同顺序,如果有,那么就是匹配。 数据“aaacbc”,匹配“abc”,也是匹配,因为数据按照“abc”的顺序,不管数据有多长,只要数据存在和匹配相同的顺序,那么就匹配。

    37010

    2016年第七届Java B组蓝桥杯省赛真题

    每天更新一届真题,敬请期待 蓝桥杯历年真题及详细解答 目录 第一题:煤球数目第二题:生日蜡烛第三题:凑式第四题:分小组第五题:抽签第六题:方格填数第七题:剪邮票第八题:四平方和第九题:取球博弈第十题: 现在起来,他一共吹熄了236根蜡烛。 请问,他从多少岁开始过生日party的? 请填写他开始过生日party的年龄数。 注意:你提交的应该是一个整数,不要填写任何多余的内容或说明性文字。 题目分析 题目代码 ----第三题:凑式题目描述 B DEFA + --- + ------- = 10 C GHI(如果显示有问题,可以参见【图1.jpg】)这个式中A~ I代表1~9的数字,不同的字母代表不同的数字 比如: 6+83+952714 就是一种解, 5+31+972486 是另一种解。这个式一共有多少种解?注意:你提交应该是个整数,不要填写任何多余的内容或说明性文字。 我们标记运动员为 A,B,C,… I 下面的程序列出了所有的分组方

    17410

    相关产品

    • IP 虚拟人

      IP 虚拟人

      IP 虚拟人(IP Virtual Human,IVH)运用了语音交互、数字模型生成等多项 AI 技术,让 IP 虚拟人的口型与发音一致、表情及动作自然拟人。IP 虚拟人支持 AI 合成虚拟形象播报视频和实时语音交互两大类使用场景,其中虚拟形象播报能力支持输入文本生成 AI 合成的音视频文件,广泛运用于媒体、教育、会展服务等场景;语音交互场景支持与用户进行实时语音互动,广泛运用于客服、助理等场景。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券