6、医疗排班与网络路由算法解析

最新推荐文章于 2025-10-30 23:39:17 发布
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分类专栏： 智能计算前沿探秘 文章标签： 改良和谐搜索算法 护士排班问题 混合ACO/PSO算法
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医疗排班与网络路由算法解析

1. 改良和谐搜索算法在护士排班问题中的应用

1.1 实验环境与数据集

为了研究改良和谐搜索算法（MHSA）在护士排班问题（NRP）中的有效性，实验在特定环境下进行。使用的是安装了Microsoft Visual C++ 6.0的WinXP系统，运行于配备Core™处理器2.66GHz和2GB RAM的英特尔机器上。实验采用了INRC2010提供的护士排班数据集，其中Sprint组包含33个问题实例，具体分为10个早班冲刺、10个晚班冲刺、10个隐藏冲刺和3个提示冲刺。

特征 早班 晚班 隐藏 提示
护士数量 10 10 10 10
技能数量 1 1 1 1
班次数量 4 4 3, 4 4
合同数量 4 3
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医疗多模态共情推理与学习一体化网络构成初探
AllenLV的博客
05-31 3352
医疗多模态共情推理与学习一体化网络代表着新一代医疗AI范式的演进方向。通过深度融合认知共情与情感共情，构建多模态数据协同理解与推理能力，该系统有望弥合技术能力与临床需求之间的鸿沟。核心技术突破在于多模态融合架构、共情推理机制和动态学习框架的协同创新，使AI不仅能“看懂”影像、“听懂”主诉，更能“理解”患者作为人的整体状态。
自适应网络在AI算力网络与通信中的云计算应用
AI天才研究院
07-04 1006
在人工智能与云计算飞速发展的今天，我们正面临一场无声的革命——AI算力需求呈指数级增长与传统网络架构固有的刚性之间的矛盾日益凸显。本文将深入探讨自适应网络如何成为解决这一矛盾的关键技术，它就像一个"智能高速公路系统"，能够实时感知AI算力需求的变化，动态调整网络资源，确保数据流如同在智能高速公路上行驶的车辆一样高效、安全、畅通。我们将从概念解析、技术原理、实际应用到未来展望，全方位剖析自适应网络如何重塑AI算力网络与通信的云计算应用，为读者提供一个既有深度又易于理解的技术全景图。
多输入多输出 | Matlab实现ABC-BP人工蜂群算法优化BP神经网络多输入多输出预测
Matlab_dashi的博客
09-19 740
本文探讨了利用人工蜂群算法(ABC)优化BP神经网络，解决多输入多输出预测问题的方法。首先简要介绍了BP神经网络和ABC算法的基本原理，阐述了其在多输入多输出预测领域的应用优势。接着，详细阐述了ABC-BP算法的实现步骤，包括网络结构设计、参数初始化、蜜蜂群体初始化、寻优过程和输出预测。最后，利用Matlab编程工具实现了ABC-BP算法，并通过实例验证了该算法在多输入多输出预测中的有效性。1. 引言随着科学技术的发展，人们对复杂系统进行预测的需求日益增加。
【故障诊断】基于天鹰优化算法AO优化长短记忆网络LSTM实现故障诊断附matlab代码
matlab_dingdang的博客
07-18 901
导语：在追求工业智能化和高效率的今天，故障诊断技术显得尤为重要。本文将介绍一种震撼的技术革新——基于天鹰优化算法（AO）优化的长短记忆网络（LSTM）在故障诊断领域的应用，带你领略AI技术如何令故障预测精确度实现质的飞跃。正文：【第一章：长短记忆网络（LSTM）基础解析】长短记忆网络，作为一种特殊形式的循环神经网络（RNN），因其独特的设计结构，在处理时间序列数据方面展现出了显著的优势。
【故障诊断】基于鹈鹕优化算法POA优化长短记忆网络LSTM实现故障诊断附matlab代码
matlab_dingdang的博客
07-18 834
导语：在工业自动化和智能制造领域，故障诊断技术的进步对于保障系统稳定运行至关重要。近年来，人工智能算法尤其是基于生物启发式优化的神经网络模型在故障预测与诊断中展现出巨大潜力。今天，我们将深入探讨一种创新的故障诊断模型——基于鹈鹕优化算法（POA）增强的长短时记忆网络（LSTM），并解析其如何提升故障诊断的准确性与效率。第一章：故障诊断技术的现状与挑战在现代工业系统中，故障诊断技术面临着数据量大、故障类型多样以及实时性要求高等挑战。传统的诊断方法如阈值判断、信号处理等，在处理复杂系统时往往力不从心。
BO-CNN贝叶斯算法优化卷积神经网络时间序列预测
Matlab_dashi的博客
03-27 495
时间序列预测在金融、气象、交通等诸多领域扮演着至关重要的角色。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）凭借其强大的特征提取能力，在处理时间序列数据方面展现出独特的优势。然而，传统CNN模型依赖于人工经验进行参数调优，效率低下且容易陷入局部最优解。为了解决这一问题，将贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）算法引入CNN的优化过程，构建基于BO-CNN的贝叶斯算法优化卷积神经网络时间序列预测模型，成为一个极具前景的研究方向。
基于鱼鹰优化算法优化径向基神经网络( OOA-RBF)回归预测附Matlab代码
qq_59747472的博客
10-18 931
在工业参数预测（如设备能耗、产品质量指标）、环境监测（如 PM2.5 浓度、水温变化）等回归场景中，数据常呈现出 “非线性关联强、局部特征显著、动态波动大” 的特点。传统径向基神经网络（RBF）虽能通过径向基函数拟合非线性关系，但模型核心参数（径向基函数中心、宽度、输出层权重）依赖人工经验或梯度下降法优化，易陷入局部最优，导致回归精度受限。
基于金枪鱼群优化算法优化广义回归神经网络预测(TSO-GRNN)附Matlab代码
m0_60703264的博客
10-30 535
在时间序列预测（如电力负荷、空气质量、金融指数）、回归分析（如工业产品质量预测、环境因子关联分析）领域，广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network, GRNN） 凭借无需复杂迭代训练、非线性拟合能力强、泛化性能优的特性，成为常用预测工具。然而，GRNN 的预测精度高度依赖光滑因子（Spread） 这一核心参数 —— 光滑因子过小会导致模型过拟合（训练误差小但泛化误差大），过大则会使模型欠拟合（无法捕捉数据非线性特征）。
基于冠豪猪算法优化时间卷积网络(CPO-TCN)的数据多变量时序预测附Matlab代码
m0_60703264的博客
09-01 1243
在工业生产、能源调度、金融市场等领域，多变量时序数据蕴含着复杂的动态关联与潜在规律，精准预测这类数据对决策优化至关重要。传统时间卷积网络（TCN）虽在时序建模中表现出色，但网络超参数（如卷积核大小、通道数、 dropout 率等）的选择依赖经验试错，易导致模型陷入局部最优，影响预测精度。2025 年，受冠豪猪 “防御 - 觅食” 行为启发的冠豪猪优化算法（CPO）凭借强全局搜索能力，为 TCN 超参数优化提供了新方案。本文将详细拆解 CPO-TCN 模型的构建逻辑、优化过程及在多变量时序预测场景中的应用。
自动排班系统源代码实现与三层架构解析
在此层，系统会根据不同的年份、员工值班需求以及特定的规则（比如周末需要安排更多班次）来自动执行排班算法。 - **数据访问层**：位于app_data文件夹中的数据库脚本，负责与数据库交互，包括执行查询、插入、更新...
医护人员排班系统设计与Springboot+Vue毕业源码解析
- 排班系统应具备用户认证、排班日历、冲突检测、自动排班算法等功能。 - 本案例中，系统设计应该实现了护士和医生的不同排班需求，并提供管理员角色用于审核和调整排班。 - 系统还需要有良好的用户权限管理，...
贪心算法详解[项目源码]
11-24
贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择，以期最终获得全局最优解的启发式算法。其核心思想是“走一步看一步，每步都选最好的，不回头”。与动态规划不同，贪心算法不依赖历史决策，通过局部最优积累直接推导全局最优。适用贪心算法的问题必须满足贪心选择性质和最优子结构性质。文章详细介绍了贪心算法的定义、适用条件、解题步骤，并通过经典问题（如活动选择、哈夫曼编码、Dijkstra算法、Kruskal算法）的C++实现进行说明。最后对比了贪心算法与动态规划的差异，并总结了贪心算法的优缺点及应用场景。
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
11-24
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模与仿真展开，重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建与控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导，建立其在三维空间中的姿态与位置动态模型，并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置，并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制与轨迹跟踪。此外，文章还提到了多种优化与控制策略的应用背景，如模型预测控制、PID控制等，突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师；尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标：①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学与科研实践；②为无人机控制系统设计（如姿态控制、轨迹跟踪）提供仿真验证平台；③支持高级控制算法（如MPC、LQR、PID）的研究与对比分析； 阅读建议：建议读者结合文中提到的Matlab代码与仿真模型，动手实践飞行器建模与控制流程，重点关注动力学方程的实现与控制器参数调优，同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
Lua脚本语言学习笔记[项目源码]
11-24
本文介绍了Lua脚本语言的基本概念、优势及实际应用。首先解释了脚本语言的定义，即解释运行而非编译的计算机语言，以文本形式保存并在调用时解释或编译。接着详细阐述了使用Lua的四大优势：提高工作效率、增强创造性、增加扩展性以及其轻量级特性。此外，文章还提供了在Windows上配置Lua运行和开发环境的步骤，包括安装LuaForWindows、配置IDE目录以及编写和运行简单的Lua脚本。最后，通过示例代码展示了如何在C/C++程序中与Lua脚本交互，包括调用Lua函数和处理返回值，为开发者提供了实用的技术指导。
SpringBoot Ftp 文件下载客户端工程源码
11-24
基于SpringBoot3开发的Ftp文件批量全自动下载客户端源码。 使用Java语言开发，命令行程序，可作为在后台运行，基于配置文件fprc.yml配置运行时参数。 经过7X24小时测试，可保证持久运行。 能够在
html5游戏源码点击夜空欣赏烟花
11-24
html5游戏源码点击夜空欣赏烟花
OSPF虚电路与路由过滤实验[项目代码]
11-24
该实验详细介绍了如何通过OSPF虚电路连接不连续的区域0以及将非骨干区域连接到区域0的配置方法。实验场景模拟了公司网络合并后，通过虚电路实现网络互联，解决不连续区域0和区域3与区域0无直接连接的问题。配置步骤包括设备IP地址设置、多区域OSPF配置、虚电路建立以及路由过滤控制。特别强调了使用固定地址作为Router-ID，并通过ACL实现特定网段路由信息的发布控制，确保R1能学习到10.0.4.0/24网段路由，而其他设备无法获取。实验内容全面，涵盖了OSPF虚电路和路由过滤的核心技术点。
loadstring用法解析[项目代码]
最新发布
11-25
本文介绍了Lua中loadstring函数的用法，通过具体代码示例展示了如何利用loadstring加载并执行字符串形式的Lua代码。作者首先提到在项目中未实际使用loadstring导致印象不深，但在面试中被问到后进行了记录。示例中演示了两种用法：一是加载并执行返回table的字符串代码，二是加载并执行定义函数的字符串代码。第一个示例展示了如何通过loadstring加载包含table定义的字符串并访问其中的数据，第二个示例则展示了如何加载包含函数定义的字符串并调用该函数。这些示例清晰地展示了loadstring在动态执行Lua代码方面的实用性。
基于SpringBoot的智能停车收费管理系统-支持封闭车场和路边车场管理-包含云端后台管理场端监控和PDA路边停车功能-涵盖车场管理收费规则月租户管理订单记录报表统计等.zip
11-24
Exception异常处理实战案例基于SpringBoot的智能停车收费管理系统_支持封闭车场和路边车场管理_包含云端后台管理场端监控和PDA路边停车功能_涵盖车场管理收费规则月租户管理订单记录报表统计等.zip基于SpringBoot的智能停车收费管理系统_支持封闭车场和路边车场管理_包含云端后台管理场端监控和PDA路边停车功能_涵盖车场管理收费规则月租户管理订单记录报表统计等.zip
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