今天上了一节惊世骇俗的实验课

一个看起来比较小巧,似乎应该比较婉约(应该是闷骚吧)的女学生肆无忌惮的看少儿不宜的电影,我叫她关掉了。

一个看起来比较野蛮(ugly),似乎比较放荡的女学生先是肆无忌惮的谈论清明放假该干什么?一会评述了一下本地的名胜古迹,一会又说要买些泡面到宿舍里过三天,最后是利用身体和她周围的同学掩护了前一个学生继续看少儿不宜的电影,嘿嘿,还在那里描述她看电影的感觉。我觉得很恐怖!

一个女学生嘲笑一个男生说,你老婆回家过清明了吧,你找谁过节啊? 我也觉得很恐怖!

被一个男学生A用肢体威胁,嘿嘿,想不到吧?有个学生有问题,我就去解决,谁知道A站在过道不让,我走到了他面前,闻到了芳香的气息,很想把我的袜子脱下来挂在头上。我很害怕,我侧着身子,卑微了说,请让一下,低着头从他山一样伟岸的身旁走过,用敬畏的目光把他的容颜记在心里。我还是觉得比较恐怖啊!

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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