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RSS订阅转载 R2018b Matlab激活路径选择
选择“输入许可证文件的完整路径（包括文件名）”，然后点击“浏览”选择下载文件中的“激活文件”文件夹下的“license_standalone.lic”，之后点击完成。激活成功后，将下载文件中“激活文件”文件夹下的“netapi32.dll”复制到“安装目录\bin\win64”目录下。双击快捷方式打开matlab，选择“在不使用internet的情况下手动激活”
2023-08-26 18:46:09
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原创 （normalization)欧氏距离
先归一化，再求理想点，再求归一化的欧氏距离。再求最小距离所在点。总结：归一化是【0，1】的。标准差是【-1，1】的。再求未归一化的欧氏距离，再带入点。
2023-07-03 23:55:30
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原创 进化算法——从入门到入土【变异】
对个体序列中的每一个基因按概率变异，变异后的值为按均值为，方差为的高斯分布选取的一个随机数。如果不希望均值发生变化，则应该将设为0。
2023-06-17 18:43:13
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原创 双目标优化geatpy两种写法
Population种群对象主要拥有以下属性：Encoding（染色体编码方式）、sizes（种群规模）、ChromNum（染色体条数(Population类的对象这里ChromNum固定为1)）、Field（译码矩阵）、Chrom（染色体矩阵）、Lind（染色体长度）、ObjV（目标函数值矩阵）、FitnV（适应度列向量）、CV（违反约束程度值矩阵）、Phen（种群表现型矩阵(等价于决策变量组成的矩阵)）。注意这个名字不能随便更改。后者（aimFunc）是传统的写法，它传入一个种群对象，且不需要返回值。
2023-06-13 14:35:46
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原创 用NSGAII、NSGAIII、MOEA/D优化ZDT1模型，调用geatpy
理论上MOEA/D会比NSGA2快，但由于python语言的限制，MOEA/D的算法设计在python上的执行效率会大打折扣。如果是纯C/C++或者Java等，MOEA/D的高效率才能够真正展现出来。当然，假如在C/C++或Java中采用细粒度的并行来执行进化，那么MOEA/D的执行效率是远远比不上NSGA2的，这是因为MOEA/D的算法设计天然地不支持细粒度的并行。使用Geatpy时可以更加专注于待优化模型的建立，即在做进化算法的应用时，不用管进化算法的细节，而专注于把待优化模型写成一个自定义问题类。
2023-06-13 14:10:06
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原创 增强精英保留策略的遗传算法SEGA
设定了最大进化代数为50，表示算法将进行50代的进化。同时，还设置了日志记录的频率为每隔一代记录一次日志信息。，其中指定了问题的名称、目标维数、最小最大化标记、决策变量维数、决策变量类型、决策变量的上下界以及目标函数的计算方式。，该函数接受一个决策变量向量作为输入，并计算目标函数值和约束条件的值。这段代码使用了Geatpy库来构建一个遗传算法，并应用于一个特定的优化问题。参数，指定了单目标优化陷入停滞的判断阈值和进化停滞计数器的最大上限值。进行计算，并将结果的平方和作为目标函数值。表示不保存绘图日志。
2023-06-12 22:10:35
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原创 python3.6中gurobi的license过期
新的gurobi.lic需要在下载gurobi的网站里面获取新的license。直接替换掉里面的gurobi.lic这个文件。gurobi.lic这个文件需要被替换。替换文件在新下载的win64文件夹里面。这是原有的9.1版本的gurobi。从桌面图标点击并运行即可。旧的gurobipy。
2023-06-11 21:07:49
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原创 anaconda点开后 一直停留在 loading applications
2.在cmd窗口输入命令语句：tasklist | findstr “pythonw” （找到pythonw的PID，如：PID为7212，注意多个pythonw.exe都需要终止）2.打开conda_api.py文件，找到程序data = yaml.load(f)改为 data = yaml.safeload(f)打开任务管理器，没有Anaconda的进程，无法结束进程，此时我们可以选择用CMD命令去结束进程。重新打开Anaconda navigator的时候，出现下图所示，anaconda已经在运行。
2023-06-11 20:55:43
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空空如也
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