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原创 雪浪云算力开发者大赛
各车间存在上下游关联关系，每个车间有自己的优化排序目标，需要综合考虑多种复杂的排序规则及工艺约束，制定合理的混流装配排序计划，通过对车身序列进行排序优化，从而保证生产物料消耗的均衡性以及各个生产工位的负荷均匀化等。注：喷漆顺序为先喷车顶再喷车身，若一辆车车顶与车身颜色不同，则认为需要颜色切换，即需要额外清洗喷头，若一辆车车身颜色与下一辆车车顶颜色不同，也认为需要颜色切换。的思考，对于同一批车辆，焊装、涂装和总装耗时是固定的，不同点在于焊装车间的设备切换时间和涂装车间的清洗喷头时间。
2023-05-12 09:20:07
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原创 关联规则挖掘之FPGrowth算法实现
1 关联规则挖掘之FPGrowth算法实现Apriori算法通过利用频繁集的两个特性，过滤了很多无效集合，提高了算法效率。但是算法每一次对频繁项集的筛选都需要扫描一次原始数据集，对于大规模数据集Apriori的算法效率不尽如人意。FPGrowth算法由韩家炜[1]等人于2000年提出，其中FPTree是使得这一算法相比Apriori等算法较为高效的关键数据结构，FPTree将数据库中的所有事务(Transactions)高度压缩成树的路径，所有的频繁项(Frequent Items, FIs)都成为树
2022-04-02 19:02:49
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原创 Apriori
1 关联规则挖掘1.1 理论定义支持度(support)：数据集中包含该项集的数据所占数据集的比例，度量一个集合在原始数据中出现的频率；置信度(confidence)：针对关联规则定义如confident(A→B)=support(A∪B)support(A)confident(A\rightarrow B) = \frac{support(A \cup B)}{support(A)}confident(A→B)=support(A)support(A∪B)，可以理解为在事件A发生的条件下，
2022-03-28 16:19:21
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原创 对数几率回归
对数几率回归1.线性回归模型y=wTx+b(1)y=w^T x+ b \tag{1}y=wTx+b(1)www : w=w1,w2,⋯ ,wdw=w_1,w_2,\cdots,w_dw=w1,w2,⋯,wd 系数项xxx : x=x1,x2,⋯ ,xdx={x_1,x_2,\cdots,x_d}x=x1,x2,⋯,xd 样本属性值bbb : 截距项2.对数线性回归将输出标记的对数作为线性模型逼近的目标。ln y=wTx+b(2)ln \,y = w^T x +
2021-08-05 22:45:48
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原创 爬取天天基金排行榜上的基金信息
爬取基金排行榜上的基金信息1、首先我们通过天天基金网首页进入基金排行榜，其URL=http://fund.eastmoney.com/data/fundranking.html，页面内容写如下：开放基金排行榜下分为股票型、混合型、债券型、指数型、QDII、LOF和FOF六种类型的基金排行以及全部基金共同的一个排行。上图表示全部基金在2020-07-28到2021-07-28一年中按照近6月的收益率降序排列的结果。下面我们以全部为例分析怎么爬取排行榜中的基金信息。2、通过按键F12进入网页开发者模式
2021-07-28 17:04:42
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原创 MVRPTW
一、问题简介MTVRPTW问题，该问题的图论描述如下：G(N,A)G(N,A)G(N,A)表示一个无向图，N={0,1,⋅⋅⋅,n}N=\{0,1,\cdot\cdot\cdot,n\}N={0,1,⋅⋅⋅,n}表示无向图的节点集合，节点0表示中心货物配送中心，是车辆出发和返回地点，要求所有的车辆从配送中心出发，最后回到配送中心，每辆车可以跑多个车程；节点1,⋅⋅⋅,n1,···,n1,⋅⋅⋅,n表示客户节点，每个客户i∈Ni\in Ni∈N有货品配送需求量qiq_iqi，每两个节点之间有两条弧线相连，
2020-10-23 20:24:42
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原创 模拟退火求解TSP附python源码
文章目录1 模拟退火算法1.1 算法流程1.2 生成新解1.3 主函数2 算例分析（以berlin52为例）2.1 探究初始解对SA求解结果的影响2.2 探究初始温度对算法结果的影响（以下分析初始解均是随机生成）2.3 探究降温系数对算法结果的影响2.4 总结3 附python源码(完整版)1 模拟退火算法1.1 算法流程Step1 初始化：设定初始温度T0T_0T0，每个温度下的迭代次数L，给定初始解M，终止条件(温度下限)；Step2: 产生新解McM_cMc;Step3: 计算增量ΔT=
2020-07-03 19:21:37
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原创 遗传算法求解TSP问题python实现
文章目录1 遗传算法总体设计2 算子设计2.1 选择算子2.2 交叉算子2.3 变异算子2.4 将种群的个体按照里程排序，并返回当前种群中的最优个体及其里程2.5 设置种群数,变异概率及其进化次数2.6 主函数3 实验结果分析4 附python源码（完整版）1 遗传算法总体设计Step1: 初始化参数(种群数、进化次数、变异概率，此次实验并未用到交叉概率，交叉由保留的父代随机进行）；Step2: 初始种群由贪婪算法求得的个体以及其他随机生成的个体构成，评价每一个个体的适配值（路径里程决定）；
2020-07-01 16:30:45
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原创 禁忌搜索算法求解TSP问题python实现
文章目录1 禁忌搜索（Tabu Search)1.1 TS相关术语介绍1.2 算法流程1.3 算例分析2 TS设计2.1 编码原则2.2 数据准备2.3 初始路径的生成2.3.1 随机生成2.3.2 改良圈算法2.3.3 贪婪算法2.4 交换法则2.5 邻域设计2.6 接受准则2.7 新回路的生成2.8 禁忌搜索2.9 绘图3 实验结果分析4 附python源码(完整版)M = 10Mcosts = [0]*MTcosts = [0]*Mfor j in range(M):Mcosts[j],Tcosts[
2020-06-30 21:27:41
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原创 多服务台仿真实验
1 Python仿真1.1 模型假设顾客的到来随仿真时间的停止而停止；排队长度有时间限制；到达系统的顾客按先到先服务原则依次进入服务；服务员在仿真过程中没有休假；顾客到达时排成一队，当有服务台空闲时进入服务状态；顾客到达间隔时间服从负指数分布；顾客所需的服务时间服从负指数分布；各服务台服务无相互影响且平均服务时间相同；注：当顾客平均到达率为常数λ\lambdaλ的到达间隔服从指数分布时，单位时间内到达的顾客数kkk服从泊松分布，即单位时间内到达kkk位顾客的概率为Pk=λke−λk
2020-06-10 16:24:09
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原创 PID算法
PID（比例-积分-微分）算法是一种在控制理论中广泛使用的反馈控制算法，用于实现对系统输出的精确控制。PID 控制器通过调整输入信号来控制一个过程，以便使输出值尽可能接近期望的设定点。
2024-08-25 12:03:29
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原创 方形件组批优化
方形件组批优化问题第十九届中国研究生数学建模竞赛背景介绍智能制造被“中国制造2025”列为主攻方向, 而个性化定制、更短的产品及系统生命周期、互联互通的服务模式等成为目前企业在智能制造转型中的主要竞争点。以离散行业中的产品为例，如电子器件、汽车、航空航天零部件等，这些产品均是依赖于机械设计、可分散加工、可灵活组装且同类产品款式极多。对于此类产品，客户可能提出的产品需求难以穷举、订单规模难以预测且产品质量要求极高。此时“个性化定制”的服务需求则要求企业具有高效快速的需求分析及产品设计能力、具有
2022-10-16 17:24:42
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原创 SSA时间序列分解
奇异谱分析（SSA)根据观测到的时间序列构造轨迹矩阵，并对轨迹矩阵进行分解和重构，从而提取出代表原时间序列不同成分的信号，如长期趋势信号、周期信号、噪声信号等，从而进一步对分解得到的信号进行分析。算法流程Step1:根据原始时间序列构建轨迹矩阵XXXStep2:对矩阵X进行奇异值分解：X=∑i=1rσiUiViTX=\sum_{i=1}^{r} \sigma_i U_i V_i^TX=∑i=1rσiUiViTStep3:按奇异值生成rrr个子矩阵:Xi=σiUiViTX_i = \sigma
2022-05-11 10:26:21
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原创 经典瓶颈模型
经典瓶颈模型经典瓶颈模型描述了通勤者在早上通勤时的出发时间选择。每天早上，NNN个同质通勤者从家出发，经过瓶颈容量为sss的高速公路上班。为了简化分析，假设所有通勤者都希望在相同的首选到达时刻t∗t^*t∗到达工作地点。假设从家到工作地点的自由流动旅行时间为零，通勤者在离开家后立即到达瓶颈并在离开瓶颈后立即到达工作地点（这种情况除非在工作地点居住哈哈）。当到达瓶颈的速度超过瓶颈的容量时，就会出现排队。那些早到或晚到的人同样会面临早到成本和迟到成本。通勤者通过权衡瓶颈排队成本和早到成本与迟到成本来选
2021-09-28 11:30:30
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原创 霍特林模型
0 霍特林模型在Hotelling模型中，产品在物质性能上是相同的，但在空间位置上有差异。因为不同位置上的消费者要支付不同的运输成本，他们关心的是价格与运输成本之和，而不单是价格。1 情形1 商店位于两个端点假定有一个长度为1的线性城市，消费者均匀地分布在[0,1]区间，分布密度为1。假定在这个城市中有两个商店，分别位于城市的两端，商店1在x=0x=0x=0，商店2在x=1x=1x=1，出售物质性能相同的产品。假定每个商店提供单位产品的成本为ccc，消费者购买商品的旅行成本与
2021-09-27 09:15:27
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原创 约瑟夫环数学推导及其算法实现
1 问题来源据说著名犹太历史学家Josephus有过以下的故事：在罗马人占领乔塔帕特后，39 个犹太人与Josephus及他的朋友躲到一个洞中，39个犹太人决定宁愿死也不要被敌人抓到，于是决定了一个自杀方式，41个人排成一个圆圈，由第1个人开始报数，每报数到第3人该人就必须自杀，然后再由下一个重新报数，直到所有人都自杀身亡为止。然而Josephus 和他的朋友并不想遵从。首先从一个人开始，越过k-2个人（因为第一个人已经被越过），并杀掉第k个人。接着，再越过k-1个人，并杀掉第k个人。这个过程沿着圆圈
2021-09-09 16:29:54
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原创 编程实现对率回归，并给出西瓜数据集 3.0α 上的结果.
1数据集编号,密度,含糖率,好瓜1,0.697,0.46,是2,0.774,0.376,是3,0.634,0.264,是4,0.608,0.318,是5,0.556,0.215,是6,0.403,0.237,是7,0.481,0.149,是8,0.437,0.211,是9,0.666,0.091,否10,0.243,0.267,否11,0.245,0.057,否12,0.343,0.099,否13,0.639,0.161,否14,0.657,0.198,否15,0.36,0.
2021-08-12 11:26:30
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原创 常用矩阵运算
给定矩阵Am×nA_{m\times n}Am×n和矩阵Bm×nB_{m \times n}Bm×nA=(a11a12…a1na21a22…a2n⋮⋮⋱⋮am1am2…amn)B=(b11b12…b1nb21b22…b2n⋮⋮⋱⋮bm1bm2…bmn)A=\left(\begin{array}{l}a_{11}&a_{12}&\dots&a_{1n}\\a_{21}&a_{22}&\dots&a_{2n}\\\vdots&\vdots
2021-08-11 22:02:27
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原创 1.2CREATIVE PROBLEMS
1.2.15 File input. Develop a possible implementation of the static readInts() method from In (which we use for various test clients, such as binary search on page 47) that is based on the split() method in String.import edu.princeton.cs.algs4.In;public
2021-08-09 17:48:20
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原创 1.2.11_14
1.2.11 Develop an implementation SmartDate of our Date API that raises an exception if the date is not legal.1.2.12 Add a method dayOfTheWeek() to SmartDate that returns a String value Monday, Tuesday, Wednesday, Thursday, Friday, Saturday, or Sunday, g
2021-08-08 17:03:06
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原创 1.2.10
1.2.10 Develop a class VisualCounter that allows both increment and decrement operations. Take two arguments N and max in the constructor, where N specifies the maximum number of operations and max specifies the maximum absolute value for the counter. A
2021-08-08 11:29:28
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原创 1.2.3
1.2.3 Write an Interval2D client that takes command-line arguments N, min, and max and generates N random 2D intervals whose width and height are uniformly distributed between min and max in the unit square. Draw them on StdDraw and print the number of p
2021-08-07 21:05:26
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原创 1.2.2
1.2.2 Write an Interval1D client that takes an int value N as command-line argument, reads N intervals (each defined by a pair of double values) from standard input, and prints all pairs that intersectimport java.util.Scanner;import edu.princeton.cs.a
2021-08-06 22:03:05
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原创 Exercise1.2.1
1.2.1 Write a Point2D client that takes an integer value N from the command line, generates N random points in the unit square, and computes the distance separating the closest pair of points.图片来源:《Algorithms 4 Edition》import edu.princeton.cs.algs4.
2021-08-06 20:42:33
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原创 极大似然估计
0.极大似然估计**理解：**确定合适的参数使得模型对样本的解释性最强。似然的过程就是由样本实际推测模型参数的过程。以下我们分别考虑总体属于离散型和连续型两种情况下的似然函数及其求解方法。1.离散型若总体XXX属于离散型，其分布律P{X=x}=p(x;θ)P\{X=x\}=p(x;\theta)P{X=x}=p(x;θ)，θ∈Θ\theta\in \Thetaθ∈Θ的形式为已知。其中xxx是已知的样本值。θ\thetaθ为待估参数，Θ\ThetaΘ是θ\thetaθ可能取值的范围。
2021-08-04 10:32:33
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原创 在VScode中引用自定义模块问题
1. Python中lib、package和module的关系module:以.py为结尾的文件都是模块。package:就是一个带__init__.py的文件夹**（必须有！！！）**和其他一些.py文件组成，其中__init__.py可以是空文件，也可以含有Python代码。lib:在Python中，具有某些功能的模块和包都可以被称作库，库中可以包含包、模块和函数。2.引用自定义模块2.0文档结构2.1 test1包中module1模块class T1(object): def
2021-07-26 20:26:53
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原创 三维装箱模型
航空集装器装箱优化模型1.问题描述设要求把n种数量有限的货物装入m种类型的集装器中各类型集装器若干，集装器的最大载重量和容积分别位M、V，第i种货物的数量、三维尺寸和重量分别为nin_{i}ni、li×wi×hil_{i} \times w_{i} \times h_{i}li×wi×hi、mim_{i}mi求在满足一定现实约束的条件下，尽可能实现使用集装器的占地面积小。同时考虑以下5种约束条件。（1）体积约束：单个集装器装载货物的总体积不得大于集装器的最大装载体积。（2）方向约束：在装载
2021-05-06 18:19:18
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原创 差分进化
差分即进化算法（Differential Evolution）由 Storn和 Price 于1997年提出，算法包含三个参数：种群大小NP,变异放缩因子F,交叉概率CR。用向量xi=[xi1,xi2,…,xi,dim]x_i = \left[x_{i1},x_{i2},\dots,x_{i,dim}\right]xi=[xi1,xi2,…,xi,dim]表示目标函数的一组候选解，通过不断的变异、交叉和选择在有限的迭代次数内得到满意解。算法流程图如下：1. 初始化随机生成初始种群xij=xj
2021-05-05 21:03:16
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原创 10 Java数据结构
10 Java数据结构10.1数组数组的个数是确定好的，只能线性存放数组定义和初始化int a[];//a 还没有new操作 实际上是null,也不知道内存位置int[] b;//b 还没有new操作 实际上是null,也不知道内存位置(常用)int[] c = new int[2];//c有2个元素，都是0c[0] = 10; c[1] = 20;//逐个初始化int d[] = new int[]{0,2,4};//d有3个元素，0,2,4，同时定义和初始化int d1[] = {
2020-09-12 18:41:59
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