2017.07.16 流水帐系列

作者昨天花费一整天的时间测试了一个小型 Arduino 系统。尽管没有完整的代码,系统在连接所有组件后能够正常运行。然而,在考虑测量电流是否超出推荐范围时遇到了困难,并且 Arduino 在尝试测量过程中出现了故障。
说好的每日流水帐,昨天就给断了。。
why? 打球打嗨了。orz..
今天就做了一件正事儿。测试硬件。早上几个小时,下午晚上又是继续。虽然只是个很小的arduino系统,而且还没有完整的代码。好在连接好各部件后能正常工作。除了报销几个小灯泡。
等到晚上突发奇想是不是该算下电流会不会超过推荐值(20-40mA)。结果万用表忘了怎么用。去年的拿手技能如今竟然完全忘记了。。  之后莫名其妙的,arduino冒烟了。好吧,还是不测了。
希望pcb一次过。抓紧时间学英语,写代码了。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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