遗传算法(GA)是一种模仿自然进化过程的搜索启发式算法。
intmain(){ cin >> n; for(int i = 0;i int main(){ cin>>n; for(int i=0;i<n;i++){ for(int j=0;j<i;j++){ cout<<i*j<<endl } } return 0; } 我认为是O(n²) 但是有人说是o(n了)和我的老师。 什么是正确的? 我很困惑 是O(n^2)。内部循环从0到i,该循环从0到n,因此渐近地在O(n)中运行。那是您示例中唯一的小发现。 这与最幼稚的气泡排序实现相同。
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为了设置我的 Differential_evolve 曲线拟合函数,我大量借鉴了 https://bitbucket.org/zunzuncode/ramanspectroscopyfit/src/master/RamanSpectroscopyFit.py。 我实现的功能有效
我有一个图形着色问题,涉及数千个顶点,每个顶点有 10 到 50 条边。我一直在研究许多图形着色启发法(GA、禁忌搜索......),但我发现它们不同......
网格行走算法: 您位于 N 维网格中的位置 (x_1,x_2,...,x_N)。网格的尺寸为 (D_1,D_2,...D_N)。一步一步,您可以在任一方向走在前面或后面...
我正在尝试与 GA 包和 data.table 并行运行 GA。 简而言之,我正在优化高维(100k 变量)非线性目标函数。现在,我正在研究...
访问ArrayList<ArrayList<SomeObject>>元素
我有一个 ArrayList 的 ArrayList,我需要找到一种访问元素的简单方法。为了更容易理解,我画出了我想要实现的目标: 如图所示...
我对元启发式优化非常陌生。 我正在尝试使用遗传算法解决问题。 我有 4 个输出: 人口过剩 人口不足 随着时间的推移 时间不足 我的目标是...
我有一个有很多变量的优化问题。假设只有三个:汽车速度(公里/小时)、汽车重量(吨)和汽车价格(美元)。显然,每个变量的范围是不同的:car
如何限制夸张? 我正在制作遗传算法并编写适应度函数。我想让逻辑“如果值接近零,则给出更多分,但不超过 7”
我正在尝试使用遗传算法将 Kubernetes Pod 分配给节点,其中每个 Pod 分配给一个节点。下面是我的实现: 从字符串导入 ascii_lowercase 将 numpy 导入为 np
我在GA中实现了轮盘赌选择。 总适应度=总和(适应度); ProbSelection=zeros(PopLength,1); CumProb=zeros(PopLength,1); 对于 i=1:PopLength 概率选择(i)=
我正在尝试在 MAtlab 中进行优化,以获得 Weidmann 99 模型的最佳汽车跟随参数集。代码如下:函数optimize_vissim_params() % 下体和上体...
我正在学习语法进化,但我似乎无法掌握的一件事是如何使用从语法进化而来的字符串来解决实际问题。是不是转换成了神经网络...
我很好奇你如何向 PyGAD 中的适应度函数发送参数,即 导入pygad deffitness_function(solution,solution_idx,num): 打印(数字+10) 返回总和(解) ga_instance = pyg...
我正在尝试用Python实现遗传算法从A点开车到B点。所以它更像是一个概念证明。 导入系统 导入数学 随机导入 人口规模=10 GENE_LENGTH...
我正在研究一个圆包装问题,我需要将一组不同半径的圆包装成尽可能小的边界圆,圆之间没有任何重叠。我正在使用基因...