醋溜土豆丝

原料:土豆、醋、葱、油、花椒、干红辣椒  

制作过程:  
   
做法: 1, 土豆切丝, 放入凉水中泡半个小时, 沥干水. 葱切段. 2, 锅里放两大勺油烧热. 放一把花椒炸至表面开始变黑, 把花椒捞出.. 3, 放入3,4个干红辣椒, 再把沥干水的土豆丝倒进去, 动作要快, 要不干辣椒会 变黑. 4, 翻几下土豆丝, 放点醋, 放点盐, 继续翻炒, 等土豆丝差不多熟了加入葱段, 鸡精, 拌匀了出锅.
      要点: 1, 土豆丝要切的细而均匀. 切不好的可以利用假期到中餐馆去训练半个月 2, 土豆丝要用凉水泡一段时间, 炒出来才比较脆 3, 炒土豆丝油一定要热, 醋要早放。  
 
特点: 
     色泽明亮,清热爽口

 

基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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