周日上课的闲言碎语

业余班能够坚持学习,确实也是值得肯定的,想起自己当初学习java的时候,也是业余学的,而且是晚班,更是辛苦,经常是上了一天班,就急着往科学馆这班跑,然后老师在上面讲,自己实在坚持不住就睡着了,等下课了,才清醒过来。

培养一批一批软件开发的学生,把软件开发行业都给搞浑了,真的有点不好意思,但是确实也是帮助一些人圆了一个梦想。所以也算是做了些好事情。以前一个很老的老师说过,不要认为你是在谋生,你是在帮助一些人圆梦,这也是比表神圣的事情,想想自己也是很感激教我学java的老师的。

可能他是在谋生,而且现在也一直在用这种方式谋生,但是我却圆了梦,尽管这个梦不是很圆满,但是我做到了改变,走一条自己闯出来的路。

其实做任何事情,坚持是很重要的,如果当初自己没有坚持,也不会真的做起软件开发的行业,尽管现在感觉到,自己做开发已经是力不从心,感觉又将面临一次重新思考,重新定位的过程,感觉做软件就注定就是这样一个不是很平坦的过程。

路不能一直低着头走下去,顾不上思考,适当的停下来,想一想,然后再走会更好,这样才会走的更久,更远,以前常说:既然选择了远方,便只顾风雨兼程,看来需要改一改了。

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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