无题

人之生也柔弱,其死也坚强。人生不过是在风中摇摆,在恍惚间,彷徨时,终于,认清现实,接受命运。承认自己的一无是处,毫无天赋,让时间在思绪万千中流淌而过。一边懊悔以往的不成熟,一边继续着昨天的故事。可是不甘,心中总存在一个飘渺的希望,若一切能从头再来,结局是否会不一样?总是对他人的成就充满羡慕,却不曾体验到什么是毅力。在自己失落的冬季,心悸那种无能为力的处境,在作为一个旁观者,观看舞台上的人绚丽的舞姿,情不自禁跟着起舞,却低头看到了自己衣服破烂的衣角和大大的窟窿。难道这个世界早就注定好要我体验那种无力感吗。最后的20天,就真的结束了,一切是否还有转机呢?我渴望,我不甘!我要给自己一个答复。希望思绪不再烦扰,我希望自己能敞开胸怀,无论结局是什么,坦然接受命运所指的路。

(送给那些正在路上前进的人)

 

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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