优快云搜索频道新版本推出啦

优快云组建产品事业部并自主研发搜索技术,采用lucene建立全文索引,覆盖论坛、博客等内容,日搜索请求超10万次,旨在提升用户体验。

 

http://so.youkuaiyun.com  ---  优快云新版本搜索频道

 

优快云过去没有自己的搜索技术团队,搜索频道使用的是合作伙伴提供的搜索技术支持。一方面搜索内容的更新不及时,另一方面难以根据优快云网站的需求进行更深入的定制开发。因此搜索技术的缺失一直深深的制约了优快云网站的发展,也让我们无法给用户提供更多更好的产品体验,例如无法让用户快速搜索到希望查询的技术文章和内容;例如无法将最好的内容,最相关的文章推荐给希望看到此类内容的用户;例如无法将优快云海量的内容根据用户的需要分门别类的整理出来等等。

 

随着优快云产品事业部的组建,我们也开始建设自己的搜索技术团队,并且开始着手使用lucene来开发自己的搜索平台架构,而优快云新版本搜索频道的推出就是我们搜索技术团队的第一个作品。

 

优快云的搜索底层技术是使用lucene做的全文索引,将优快云所有论坛文章,博客,下载资源和新闻资讯统统进行了分词索引,全部索引文件达到了200GB,数据量非常大。我们基于lucene编写了后台的搜索服务,可以让优快云的各个频道和业务系统直接调用搜索服务来完成内容分类和文章的聚合。而搜索频道的前端则使用Ruby on rails编写,通过REST API调用后端的搜索服务。在优快云新版本搜索推出之后,每天的搜索请求量已经达到了10万以上,随着我们搜索技术架构的进一步完善,将给用户提供更多更好的服务。

 

优快云新版本搜索频道的推出只是万里长征的第一步,目前无论搜索的性能,还是搜索结果的质量还都差强人意,有待我们不断的完善和加强。未来基于搜索技术之上,我们还要给用户提供更多智能化的功能,例如给用户智能推荐他感兴趣的内容,根据文章内容推荐相关其他文章等等。

 

总之,我们将努力提高优快云产品的功能和可用性,持续不断的加强搜索技术上的投入,为优快云的用户不断提供更好的用户体验。同时,我们也希望大家不断给我们提出批评和建议,帮助我们改进优快云网站,让我们大家共同努力,来建设更好的IT技术网站。

 

 

 

--- robbin

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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