Python教程---Python简介以及安装解释器

最新推荐文章于 2024-03-04 08:11:03 发布
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文章标签： python 开发语言
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这篇博客介绍了Python编程语言的基本概念，包括其作为解释型语言的特点和广泛的应用领域，如WEB应用、爬虫、科学计算等。同时，详细阐述了Python环境的搭建过程，包括不同类型的解释器如CPython、PyPy、IronPython和Jython，并提供了详细的安装步骤，帮助读者成功安装Python解释器。

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1.Python简介

      Python是解释型语言，Python（英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/），是一种广泛使用的高级编程语言，属于通用型编程语言，由吉多·范罗苏姆创造，第一版发布于1991年。可以视之为一种改良（加入一些其他编程语言的优点，如面向对象）的LISP。作为一种解释型语言，Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法（尤其是使用空格缩进划分代码块，而非使用大括号或者关键词）。相比于C++或Java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。不管是小型还是大型程序，该语言都试图让程序的结构清晰明了。

Life is short you need Python （人生苦短，我用Python）

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【车间调度】基于matlab NSGA-2算法求解多目标车间调度问题【含Matlab源码 893期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
05-16 4387
NSGA-2算法求解多目标车间调度问题 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于模拟退火和粒子群算法求解车间调度问题（附带Matlab代码）
QjMacos的博客
09-20 172
车间调度问题是一种经典的组合优化问题，涉及到如何合理地安排作业顺序和机器分配，以最小化完成所有作业所需的总时间。在本文中，我们将介绍如何使用模拟退火算法（Simulated Annealing）和粒子群算法（Particle Swarm Optimization）来解决车间调度问题，并提供相应的Matlab代码实现。调度的目标是找到一个合理的作业顺序和机器分配，以最小化完成所有作业所需的总时间。然而，需要根据具体的问题特点和约束条件进行适当的修改和调整，以获得更好的性能和结果。
【车间调度】基于模拟退火求解车间调度问题
qq_59747472的博客
08-16 220
模拟退火算法： 为了解决局部最优解问题， 1983年，Kirkpatrick等提出了模拟退火算法（SA）能有效的解决局部最优解问题。我们知道在分子和原子的世界中，能量越大，意味着分子和原子越不稳定，当能量越低时，原子越稳定。‘退火’是物理学术语，指对物体加温在冷却的过程。模拟退火算法来源于晶体冷却的过程，如果固体不处于最低能量状态，给固体加热再冷却，随着温度缓慢下降，固体中的原子按照一定形状排列，形成高密度、低能量的有规则晶体，对应于算法中的全局最优解。而如果温度下降过快，可能导致原子缺少足...
模拟退火算法解决作业车间调度问题（Job Shop Scheduling, JSP）
02-25
包含文档、源代码、测试结果展示
遗传算法求解FJSP
lixiangohoh的博客
08-09 1719
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、遗传算法是什么？二、使用步骤1.进行编码2.选择3.交叉4.变异5.**进化**总结 前言 提示：今天我们主要对遗传算法进行复盘学习。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、遗传算法是什么？ 示例：遗传算法就是模拟大自然中的种群变异的一种算法，其特点就是对全局进行搜索，找到最优解。遗传算法的一个缺点就是很容易陷入局部最优解。所以为了改进遗传算法，人们也花了不少心思。划重点：遗传算法需要经过编码、选择、交叉、
【背包问题】基于NSGAII实现多目标背包问题求解附matlab代码
qq_59747472的博客
03-04 1058
多目标背包问题（Multi-Objective Knapsack Problem，MOKP）是背包问题的多目标版本，其目标是在满足背包容量限制的情况下，从一组物品中选择一个子集，以最大化多个目标函数。
【生产调度】基于遗传算法求解柔性生产调度（FJSP）问题含Matlab源码
qq_59747472的博客
03-28 1236
1 简介 制造业同人们的生活密切联系,其发展走向可直接影响国家的综合实力。制造业企业不仅需要将制造技术走在科技前端,而且需要加强生产和经营管理技术,这样才能时刻保持其核心竞争力。而企业的调度是企业管理的核心和难点。生产调度的制定,作为制造业生产运作管理的最重要的任务,其结果强烈影响着企业的利润取得、资源的利用效率及产品能否准时交货等。在实际生产环境中,柔性作业车间调度问题(FJSP)允许所有工序可以在整个机器集中任意选择一台加工机器,这样的生产调度系统可以按照资源负荷情况灵活地分配资源,提高加工的灵活性,
【车辆调度模拟退火】基于模拟退火算法的硬时间窗配送车辆调度问题研究【含MATLAB源码】
qq_44748197的博客
05-27 889
基于现实中影响物流成本较大的配送车辆调度同题，构建了硬时同窗下的配送车辆调度问题数学模型。通过模拟退火算法对硬时间窗车辆调度问题进行了数值分析，得到了较好的计算结果和较高的计算效率，从而为今后更好地解决此类硬时间宙配送车辆调度问题提供了行之有效的研究方法。
Python | 模拟退火算法解决置换流水车间调度问题
04-13
Python | 模拟退火算法解决置换流水车间调度问题 使用启发式算法解决置换流水车间调度问题 txt文档中分别为源码和测试用例 未涉及第三方库，可以直接复制到pyCharm中运行 由于主函数使用了递归，程序可能运行较慢 （运行时需在源码中更改测试用例的保存路径）
【车间调度】基于matlab差分进化算法求解作业车间调度问题【含Matlab源码 1743期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
02-26 2089
差分进化算法求解作业车间调度问题 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
混合遗传算法求解FJSP柔性作业车间最优化调度问题
01-07
0、柔性作业调用问题介绍 调度问题是制造流程规划和管理中最关键的问题之一。 这个领域最困难的问题之一是作业车间调度问题（Job-shop Scheduling Problem, JSP)，该问题中，一组机器需处理一组工件，每个工件由一系列具有先后顺序约束的工序形成，每个工序只需要一台机器，机器一直可用，可以一次处理一个操作而不会中断。决策内容包括如何对机器上的工序进行排序，已优化给定的性能指标。JSP的典型性能指标是完工时间 (makespan)，即完成所有工作所需的时间。JSP是一个众所周知的NP难题。柔性作业车间调度问题（Flexible Job-shop Scheduling Probl
作业车间调度算法（模拟退火）.docx
11-11
由于直接发表博客不能完全显示图片，故上传资源源文档。此文当中包含代码，可运行，可以实现车间调度，并配有完整的描述
模拟退火算法,模拟退火算法可以解决什么问题,matlab
09-10
模拟退火算法 一个简单的算例 求函数最优解
MATLAB用遗传算法（GA)车间调度
03-20
MATLAB用遗传算法（GA)车间调度,代码，可参考学习。。
【高级算法】模拟退火算法解决3SAT问题(C++实现)
weixin_33912453的博客
03-15 336
转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/zhoubin1992/article/details/46453761 ------------------------------------------------------ 1 SAT问题描写叙述 命题逻辑中合取范式 (CNF)的可满足性问题 (SAT)是当代理论计算机科学的核心问题,是一典型的NP全...
遗传算法求解柔性生产调度问题（GA-FJSP）——MATLAB代码实现
DevProZ的博客
09-10 297
柔性生产调度问题（FJSP）是在柔性制造系统中常见的一个重要问题，它涉及到在给定一组可用机器和工件的情况下，如何安排工件的加工顺序和机器的分配，以最小化总体生产时间或成本。在上述代码中，我们首先定义了问题的参数，如工件数量（n）、机器数量（m）、种群大小（popSize）、最大迭代次数（maxGeneration）、交叉概率（pc）和变异概率（pm）。通过MATLAB代码的实现，我们可以通过遗传算法的迭代优化过程，逐步搜索最优解，以最小化总体生产时间或成本。首先，让我们定义FJSP的问题描述。
混合遗传算法求解FJSP柔性作业车间调度最优化问题
inspirationor的专栏
02-17 1万+
0、柔性作业调用问题介绍 调度问题是制造流程规划和管理中最关键的问题之一。 这个领域最困难的问题之一是作业车间调度问题（Job-shop Scheduling Problem, JSP)，该问题中，一组机器需处理一组工件，每个工件由一系列具有先后顺序约束的工序形成，每个工序只需要一台机器，机器一直可用，可以一次处理一个操作而不会中断。决策内容包括如何对机器上的工序进行排序，已优化给定的性能指标...
模拟退火算法解决TSP问题
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旅行商问题的几种求解：https://wenku.baidu.com/view/0579c5206294dd88d1d26b70.html 模拟退火法解决TSP及Matlab实现：https://www.cnblogs.com/youngsea/p/7461977.html 模拟退火法TSP问题的Python实现：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34798326...
基于模拟退火算法求解车间调度问题
uote_e的博客
07-03 388
通过对模拟退火算法的原理和实现步骤进行了详细的讲解，并提供了完整的matlab代码，希望能够对读者有所帮助。当然，车间调度问题是一个复杂而广泛的领域，还有许多其他的优化算法和应用也值得研究和探讨。并且如果接受恶化解，则会根据参数值进行降温，即以某种方式减小接受劣解的概率，从而使算法朝着全局最优解的方向演进。车间调度问题是指给定一批作业，每个作业分别需要在不同的机器上加工，而且每个机器每时刻只能处理一个作业，要求确定一个最优的作业加工顺序，使得总加工时间最小。（4）如果新解的适应度优于原解，则接受新解。
什么是置换流水车间调度
最新发布
03-27
### 置换流水车间调度的定义 置换流水车间调度问题（Permutation Flow Shop Scheduling Problem, PFSP）是一种经典的车间调度问题，其中工件按照固定的顺序依次通过各个机器进行加工[^1]。在这种模式下，所有工件都遵循相同的加工顺序，即如果某个工件先于另一个工件在第一台机器上加工，则它也必须先于该工件在后续的所有机器上加工。 PFSP的目标通常是优化某些性能指标，例如最小化总完工时间（makespan）、平均流程时间或其他成本函数[^4]。为了达到这些目标，研究者们提出了多种启发式算法和元启发式算法，如遗传算法、模拟退火算法以及金枪鱼群优化算法等[^3]。 --- ### 应用场景分析 #### 制造业中的典型应用 PFSP广泛应用于制造业领域，特别是在那些需要连续生产和严格工艺路径控制的情况下。例如，在汽车制造装配线中，零部件可能需要经过焊接、喷漆等多个工序，而每个零件都需要按照特定的顺序流经这些工作站[^5]。这种情况下，合理安排工件的处理次序对于减少等待时间和提高生产线效率至关重要。 #### 多工厂协同生产环境下的扩展——分布式PFSP (DPFSP) 随着现代工业向全球化方向发展，单一厂房内的简单PFSP逐渐演变为涉及多个地理位置分布的不同生产车间的情况，这就是所谓的分布式置换流水车间调度问题(Distributed Permutation Flow Shop Scheduling Problem, DPFSP)。这类问题更加复杂，因为它不仅考虑单个工厂内部的操作序列规划，还需要兼顾不同地点之间物流运输等因素的影响。 --- ### 技术实现与案例探讨 针对上述提到的各种实际需求，研究人员开发出了许多有效的解决方案和技术手段： - **遗传算法的应用** 在解决PFSP时，可以通过构建染色体结构来表示潜在解空间，并利用交叉变异操作探索更优可能性；同时设定合理的适应度评价标准以衡量候选方案的好坏程度。 - **其他先进方法** - TSO(金枪鱼群优化): 这种新颖的方法模仿自然界生物行为规律寻找全局最优点，特别适合应对高维度复杂的组合优化难题。 以下是基于Python的一个简化版GA框架用于求解基本形式的PFSP实例: ```python import random from deap import base, creator, tools, algorithms # 参数设置 NUM_JOBS = 10 MACHINE_COUNT = 5 POP_SIZE = 50 GENS = 100 creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin) toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("indices", random.sample, range(NUM_JOBS), NUM_JOBS) toolbox.register("individual", tools.initIterate, creator.Individual, toolbox.indices) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) def evalMakespan(individual): """计算给定个体对应的总工期""" schedule = [[0]*MACHINE_COUNT for _ in range(NUM_JOBS)] makespan = 0 # 初始化第一个job的时间表 job_idx = individual[0] for m in range(MACHINE_COUNT): processing_time = random.randint(1,9) # 假设随机生成加工时间 if m == 0: schedule[job_idx][m] += processing_time else: schedule[job_idx][m] = max(schedule[job_idx][m-1], makespan)+processing_time makespan = max(makespan,schedule[job_idx][m]) # 继续填充其余jobs... for i in range(1,len(individual)): prev_job = individual[i-1] curr_job = individual[i] for m in range(MACHINE_COUNT): pt = random.randint(1,9) start_t = max( schedule[curr_job][m-1] if m>0 else 0, schedule[prev_job][m]+pt if m<MACHINE_COUNT-1 else makespan ) end_t = start_t + pt schedule[curr_job][m]=end_t makespan=max(end_t,makespan) return makespan, toolbox.register("evaluate", evalMakespan) toolbox.register("mate", tools.cxOrdered) toolbox.register("mutate", tools.mutShuffleIndexes, indpb=0.05) toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) pop = toolbox.population(n=POP_SIZE) result_pop, logbook = algorithms.eaSimple(pop, toolbox, cxpb=0.7, mutpb=0.2, ngen=GENS, verbose=False) best_ind = tools.selBest(result_pop, k=1)[0] print(f"最佳排序:{best_ind}, 总工期={evalMakespan(best_ind)}") ``` 此脚本展示了如何运用进化策略去尝试发现较佳的工作排列从而降低整个系统的完成周期长度。 ---
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