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DG.rar_matlab_分组优化_大规模优化_差分解组

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简介:
本项目使用MATLAB实现大规模优化问题中的分组优化算法,采用差分解组策略以提高计算效率和解的质量,适用于复杂系统的资源分配与调度。 利用差分分组求解大规模优化问题的Matlab代码。

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  • DG.rar_matlab___
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    本项目使用MATLAB实现大规模优化问题中的分组优化算法,采用差分解组策略以提高计算效率和解的质量,适用于复杂系统的资源分配与调度。 利用差分分组求解大规模优化问题的Matlab代码。
  • MySQL篇:排序与.pdf
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    本PDF深入探讨了在MySQL数据库中如何有效进行数据排序和分组操作的优化技巧,旨在提升查询性能。适合开发者学习提高数据库处理效率。 MySQL优化篇:排序分组优化主要关注的是在使用order by和group by关键字进行查询时的性能提升。 首先来看order by的优化。该关键字用于对查询结果进行排序,而有效的索引可以显著提高这一过程的速度。当无法利用现有索引来完成排序操作(即需要执行FileSort)时,MySQL会在内存中临时创建一个数据结构来处理这些数据,这会消耗大量的CPU和IO资源。 在设计数据库的索引策略时,“最佳左前缀”原则非常重要:这意味着复合索引中的列顺序应当与where子句中的过滤条件相匹配。例如,在使用idx_age_deptid_name这个复合索引来对age进行排序或筛选操作时,如果age是第一个被定义的字段,则可以直接利用该索引。 然而,以下几种情况可能导致无法有效利用索引: 1. 如果查询中没有提供任何where条件来限制结果集大小(即全表扫描),则可能必须使用FileSort。 2. 当需要排序或分组的列顺序与现有复合索引中的顺序不一致时,MySQL将不得不进行额外的操作以确保数据正确地被处理。 3. 在某些情况下,即使存在适当的索引,但如果查询要求的是降序排列而数据库默认提供升序,则可能还需要额外的工作来满足这一需求。 对于group by的优化策略与order by相似。通过在分组字段上建立适当的索引来提高效率是关键所在。 总的来说,在进行MySQL性能调整时应该首先关注where条件和on子句中的过滤逻辑,以减少需要排序或汇总的数据量,并随后考虑如何进一步优化排序和分组操作。 此外了解不同版本的MySQL使用的具体排序算法也很重要。在较早的版本(如4.1之前),双路排序是主要方法:它通过两次磁盘扫描来完成整个过程,这种方式效率较低且涉及多次IO操作。为了改进这一点,在MySQL 4.1之后引入了单路排序技术,这种方法只需要一次磁盘访问就能获取所有需要的信息,不过这可能会导致内存不足的问题。 因此在实际应用中调整sort_buffer的大小以适应不同的查询需求是必要的步骤之一。
  • 巴拉
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    巴拉组合优化是一套融合了多种算法和策略的创新性问题解决框架,适用于资源分配、路径规划等众多领域,致力于在约束条件下寻找最优解。 BARRA组合优化在多因子选股的组合构建和优化方面非常值得参考。
  • 离散算法于汽车列车编问题的应用
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    本研究探讨了离散差分进化算法在解决汽车列车编组优化问题中的应用,旨在提高运输效率和经济效益。通过算法创新,有效解决了复杂约束条件下的车辆调度难题。 为了提高电机组的利用率,本段落提出了一种随机交换差分进化算法(RSDE)。对于具有多个枢纽站的列车编组调度模型,以“相邻节点”作为连接列车的选择范围,并基于有向图建立了列车编组优化模型。考虑到连续性的需求,我们设计了一种改进的优先级解码方法,该方法适用于火车成对运行的所有情况,用于生成初始种群并将个体转化为轮换列车承担的任务。为了将差分进化算法应用于组合优化问题,本段落提出了一种基于群论的随机置换算子,并根据每个个体携带的不同进化信息提出了自适应调节收缩因子的方法。同时采用一种新颖的选择策略来尽量保留试验对象。 以武汉至广州的客运专线为研究案例,我们对所提出的算法性能进行了测试和验证。仿真结果显示该算法具有较高的实用价值,在与几种已知优化方法对比中表现出更佳的优化效果。
  • NILMTK 算法
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    NILMTK组合优化算法是一种应用于NILMTK平台上的高效数据解析与家电能耗识别技术,通过改进的机器学习方法显著提升了能源数据分析精度和速度。 这段代码来自NILMTK项目中的CO部分,主要应用组合优化算法进行电荷负载分解。
  • 多目标算法
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    简介:多目标差分进化是一种智能优化方法,用于解决具有多个冲突目标的问题。该算法基于种群搜索策略,通过变异、交叉和选择操作寻找帕累托最优解集,在工程设计等领域广泛应用。 适合多目标数学模型优化的方法可以有效解决复杂问题中的多个冲突目标,在资源有限的情况下寻找最优解或满意解。这类方法在工程设计、经济管理等领域有着广泛的应用价值。通过合理构建评价指标体系,采用先进的算法技术,能够提高决策质量和效率,促进实际问题的科学化和系统化处理。
  • CF.ZIP_PID :基于的PID调整
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    本研究提出了一种利用差分进化算法优化《反恐精英》游戏中CF.ZIP_PID参数的方法,以改善游戏性能和玩家体验。 基于差分进化算法的PID参数优化涉及性能指标的分析与改进。该方法通过利用差分进化算法来寻找最优或近似最优的PID控制器参数设置,从而提高系统的控制效果和稳定性。在实际应用中,这种方法能够有效解决传统手动调参过程中的复杂性和不确定性问题,适用于多种动态系统模型的优化调整。
  • 基于MATLAB/yalmip/cplex的机
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    本研究利用MATLAB结合YALMIP与CPLEX工具箱,构建并求解电力系统中的机组组合问题模型,旨在优化发电资源配置和成本效益。 机组组合问题的目标是在已知系统数据的基础上,在计划时间内确定最优的机组决策变量组合以使总成本最小化。该问题中的决策变量包括两类:一类是各时段内每台机组的启停状态,为整数类型,其中0表示关停而1表示启动;另一类则是各个时间段中每一组发电设备的实际输出功率值,属于连续型数值。此问题是典型的规划性挑战,在可行解空间范围内寻找一组最佳决策变量组合以使目标函数达到极小或极大。 对于混合整数规划问题而言,常用的技术手段包括分支定界法和Benders分解方法等。利用CPLEX软件所提供的高效MIP求解算法,我们只需根据已有的数学模型在MATLAB环境中编写相应的程序化版本,并调用其内置的优化工具即可进行计算处理。