基于EO平衡优化器算法的目标函数最优值求解matlab仿真
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述 基于EO平衡优化器算法的目标函数最优值求解matlab仿真。提供九个测试函数,分别对九个测试函数仿真输出最优解以及对应的优化收敛曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 ..............................
Hive优化以及相关参数设置
1.表层面设计优化 1.1 表分区 分区表实际上就是对应一个 HDFS 文件系统上的独立的文件夹,该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive 中的分区就是分目录,把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过 WHERE 子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区,这样的查询效率会提高很多。 使用场景:在进行模型设计的时候如果考虑到表数据量很大,则需要对该表进行分区操作,在实...
Matlab|基于多目标粒子群算法的微电网优化调度
目录 1 主要内容 2 部分代码 3 效果图 4 下载链接 1 主要内容 本程序为《基于多目标粒子群算法的微电网优化调度》-王金全文章的方法复现,考虑因素较文章复杂,除了考虑基本机组、储能等的出力,还考虑了弃风和弃光,很值得大家学习参考!针对光伏电池、风机、微型燃气轮机、柴油发电机以及蓄电池组成的微电网系统的优化问题进行研究,在满足系统约束条件下,建立了包含运行成本、可中断负荷补偿成本以及污染物处理费...
【MATLAB源码-第201期】基于matlab的黏菌群优化算法(SMA)无人机三维路径规划,输出做短路径图和适应度曲线
操作环境: MATLAB 2022a 1、算法描述 黏菌优化算法(Slime Mould Algorithm, SMA)是一种新颖的启发式优化方法,其灵感来源于自然界中的真菌——黏菌。这种算法模拟了黏菌在寻找食物时的行为和网络形成策略。在本文中,我将详细介绍黏菌优化算法的背景、基本原理、算法步骤、参数选择、实际应用以及其优势和局限性。 1. 黏菌优化算法的背景 在自然界中,黏菌是一类无色的原生生物,它...
ORACLE 性能优化 高水位调节
当我需要去做优化时,有一个固定的优化思路:SQL优化->索引优化->分区优化->优化器hints优化 SQL 语句优化: 1.如有 子查询 但是没有with as 临时表,优先考虑用with as临时表,来代替子查询,不仅增加代码的易读性,更重要的是临时表是一次扫描,多次使用,这也是提升性能的原因-达到了'少读'的目标; 2.就是select,select后...
案例分享:使用RabbitMQ消息队列和Redis缓存优化Spring Boot秒杀功能
候需要应对大量并发请求,同时保证请求的快速、准确处理。本文通过案例分析,讲解如何结合Springboot 3和RabbitMQ和Redis来构建秒杀请求的异步处理队列,并通过性能测试对异步处理方案进行优化。 1、描述 交易平台秒杀功能的业务流程 秒杀活动一般发生在一些特定的时间点,如节日特卖或者是限量产品的销售。这样的活动通常会吸引大批用户的参与。由于参与的用户量大,再加上秒杀商品的数量有限,因此这种...
图片亮度鲜明度优化
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { // 读入图像,判断读入是否成功 string fileName = samples::findFile("E://pythonProject1//image//img_1.png...
数学建模——农村公交与异构无人机协同配送优化
目录 1.题目 2.问题1 1. 问题建模 输入数据 编辑 2. 算法选择 3.数据导入 3.模型构建 1. 距离计算 2. 优化模型 具体步骤 进一步优化 1. 重新定义问题 2. 变量定义 3. 优化目标 具体步骤 再进一步优化 具体实现步骤 1. 计算距离矩阵 2. 变量定义 3. 约束条件 4. 优化目标 以下是优化模型的具体实现: 1.确保所有约束和目标函数都得到正确实现。 2. 可视...
【智能优化算法】增强的藤壶交配优化算法(EBMO)
增强的藤壶交配优化算法(enhanced Barnacle Mating optimization algorithm,EBMO)是期刊“MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS”的智能优化算法. 01.引言 增强的藤壶交配优化算法(EBMO)是通过最大化适应度函数来获得合适的阈值。对基本藤壶交配优化的增强是通过结合额外的高斯突变策略和原始算法向最佳求解步骤的随机流来实现的。...
MATLAB实现果蝇算法优化BP神经网络预测分类(FOA-BP)
果蝇算法(Fruit Fly Optimization Algorithm, FFOA)是一种启发式优化算法,受果蝇觅食行为的启发。将其应用于优化BP神经网络,主要是为了寻找BP神经网络中的最佳权重和偏置值。以下是一个基本的流程: 初始化: 设定果蝇算法的参数,如种群大小(果蝇数量)、迭代次数、搜索空间的范围等。初始化果蝇群体的位置,这些位置将代表BP神经网络中的权重和偏置的初始值。 果蝇算法迭代: ...