养鱼问题

1.在一条街上,有5座房子,喷5种颜色;

2.每个房子里住不同国籍的人;

3.每个人喝不同的饮料、抽不同品牌的香烟、养不同的宠物。

问题是,谁养鱼?

其他条件:

1.英国人住红色房子;

2.瑞典人养狗;

3.丹麦人喝茶;

4.绿色房子在白色房子左边;

5.绿色房子主人喝咖啡;

6.抽Pall Mall香烟的人养鸟;

7.黄色房子主人抽Dunhill香烟;

8.住在中间房子的人喝牛奶;

9.挪威人住第一间房子;

10.抽Blends香烟的人住在养猫的人的隔壁;

11.养马的人住在抽Dunhill香烟的人隔壁;

12.抽Blue Master的人喝啤酒;

13.德国人抽Prince香烟;

14.挪威人住蓝色房子隔壁;

15.抽Blends香烟的有一个喝水的邻居。



解题步骤:

1.挪威人住第一间房子,挪威人住蓝色房子隔壁,住中间房子的人喝牛奶---->1号房子住挪威人;2号房子蓝色;3号房子喝牛奶

2.绿色房子在白色房子左边,绿色房子主人喝咖啡----->4号房子绿色,喝咖啡;5号房子白色

3.英国人住红色房子----->3号房子红色,住英国人;1号房子黄色

4.黄色房子主人抽Dunhill香烟,养马的人住在抽Dunhill香烟的人隔壁------>1好房子抽Dunhill香烟;2号房子养马

5.瑞典人养狗,丹麦人喝茶------>瑞典人可能住4、5;丹麦人可能住2、5

如果丹麦人住5号,喝茶,则瑞典人住4号,养狗,德国人住2号,抽Prince香烟;这样的话抽Blue Master香烟的人喝啤酒就没地了;所以丹麦人只能住2号。

因此2号房子住丹麦人,喝茶。

6.抽Blue Master香烟的人喝啤酒-------->5号喝啤酒,抽Blue Master;1号喝水

7.抽Blends香烟的有一个喝水的邻居-------->2号抽Blends香烟

8.德国人抽Prince香烟------->4号住德国人,抽Prince香烟;3号抽Pall Mall香烟;5号住瑞典人,养狗;

9.抽Pall Mall香烟的人养鸟-------->3号养鸟

10.抽Blends香烟的人住在养猫人的隔壁--------->1号养猫

因此4号养鱼


第一间房子:挪威人,黄色,喝水,抽Dunhill,养猫

第二间房子:丹麦人,蓝色,喝茶,抽Blends,养马

第三间房子:英国人,红色,喝牛奶,抽Pall Mall,养鸟

第四间房子:德国人,绿色,喝咖啡,抽Prince,养鱼

第五间房子:瑞典人,白色,喝啤酒,抽Blue Master,养狗


(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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