简介:摘要:本文介绍了一种新的高效优化方法“基于教与学的优化”。该方法研究了教师对学习者的影响。与其他受自然启发的算法一样,TLBO也是一种基于总体的方法,并使用大量的解决方案来进行全局解决方案。人口被认为是一组学习者或一组学习者。TLBO的过程分为两部分:第一部分是“教师阶段”,第二部分是“学习阶段”。“教师阶段”指向教师学习,“学习者阶段”指通过学习者之间的互动来学习。
简介:本文给Milne—Simpson预测一校正法新的导出方法.并以结构优化思想设计出通用性和可靠性较强的算法。
简介:邻接多重表是无向图的一种链式存储结构。基于该存储结构基础之上实现的Dijkstra算法程序,相对于传统的邻接矩阵存储结构,不仅在构造无向图所需的时间减少,而且在计算最短路径的速度有更大的提高,从而优化Dijkstra算法程序,使其时间复杂度降低。
简介:[摘要] PID控制算法是经典的工业工程控制算法之一,增量式PID控制算法是对传统PID控制算法的优化,但其存在静态误差无法消除的影响,因此本文引入遗传算法对其进行进一步优化,并给出了优化步骤,同时给出了一个用遗传算法进行单环系统增量式PID控制器优化设计的仿真实例,并克服了其静态误差无法消除的问题。
简介:摘要:在现代化的今天,我们的周围被数量众多的数据所环绕,如何从这些数据中得到自己想要的内容成为了不可逃避的话题。由于数据量每天都在大量增加,继续使用传统的推荐系统来进行数据的推荐已经不在适合,可能会出现推荐不准确、数据处理速度过慢等情况,导致用户无法准确的得到自己想要的结果。针对以上情况,本实验使用Hadoop框架,利用Hadoop分布式计算的特点并行处理大量数据,提高运行的效率[1]。并采用均值漂移聚类算法对数据集进行处理,解决矩阵稀疏性的问题,使推荐精度提高。