医院门口的救护

前天,在某国郊区的路上看到两位年青人(估计也是路过)蹲在路边正在紧急呼叫救护车。 在他们中间,坐着一位正在发病的白发老人。 “这两位年青人真不错! 不过这边偏僻, 估计救护车得一会才能到, 希望救护车早些到吧”。没走过50米, 前面迎来救护车紧急呼叫声,从我身边一下子就过去了,发现了老人,立刻关掉喇叭,在老人边停了下来。

 

 

越是不好,越应该能唤醒更多的人吧,所以我将以下实事转贴在这里。

 

 

以下转自'搜狐博客':

 

在北京东单的协和医院门口,一辆公交刮蹭将一女子撞倒,在其后的半个多小时时间里,周围群众和警察不断拨打急救电话,急救车却一直迟迟未到,最后群众借得一个平车,将女子送到近在咫尺的协和医院。。。。。北京市规定,三环内急救车应该在10分钟内赶到,东单是闹市区,出现这样的事情极不应该,我们祈祷这个女孩子不要出事。。。。  

 

http://v.blog.sohu.com/u/vw/2964557

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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