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Solomon数据集

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简介:
经过一番调查,我发现用于测试算法性能的所罗门数据集,在公开平台上普遍都需要付费购买。 这种现象令人感到有些失望,因为公开数据集通常应该提供免费的资源。 考虑到这一点,我决定自行上传一个免费版本的所罗门数据集,希望能为其他研究者提供便利。

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客服
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  • Solomon标准(solomon)
    优质
    Solomon标准数据集是一系列用于评估和比较车辆路线问题(VRP)算法性能的数据集合,广泛应用于物流与供应链管理研究。 用于测试车辆路径问题的Solomon标准数据集共有56个实例,方便研究者下载并进行相关研究与测试。
  • Solomon
    优质
    Solomon数据集是一系列用于物流、供应链管理和运输研究的数据集合,包含各种优化问题的实例和解决方案。 我原本打算在公开数据集上测试一下自己的算法性能。查找了一圈后发现大家上传的所罗门数据集都是付费的。连一些公开的数据集也需要付费,感觉有些不太公平。算了,那我自己上传一个免费的数据集吧。
  • Solomon 分析
    优质
    Solomon数据分析致力于为企业提供专业的数据洞察与解决方案。通过深入挖掘和分析业务数据,帮助客户优化决策流程,提升运营效率,实现可持续增长。 Solomon数据可用于解决VRP问题的计算需求。
  • Solomon全套标准
    优质
    Solomon全套标准数据是一套全面且权威的数据集,涵盖各个领域的标准化信息与指标,为研究、分析和决策提供坚实支持。 全部Solomon标准数据以txt格式提供,用于研究VRP问题。包含56个文件。
  • Solomon标准测试在VRPTW中的应用
    优质
    本研究探讨了Solomon标准测试数据集在车辆路径优化问题(VRPTW)中的应用,分析其有效性及局限性,为物流配送提供决策支持。 CVRP问题下的VRPTW变体的测试数据集通常用于评估验证算法性能。
  • Solomon标准(完整版)
    优质
    Solomon标准数据(完整版)是一套全面的数据集,涵盖多种应用场景,旨在为科研、教育及企业分析提供标准化参考,促进数据科学研究和应用的发展。 全部Solomon标准数据以txt格式提供,用于研究VRP问题。包含56个文件。
  • Solomon标准测试下的VRPTW问题研究
    优质
    本研究聚焦于Solomon标准测试数据集下车辆路由问题带时间窗(VRPTW)的研究,旨在优化物流配送路径规划。通过深入分析与实验验证,提出改进算法以提高效率和降低成本。 VRPTW问题Solomon标准测试数据集包含了多种配送场景下的实例,用于评估车辆路径优化算法的性能。这些数据集中考虑了时间窗口约束,并且广泛应用于学术研究与实际应用中,以提高物流效率和服务质量。
  • Reed-Solomon编码
    优质
    Reed-Solomon编码是一种强大的纠错码,在数据传输和存储系统中广泛应用,能够有效检测并修正错误。 reed solomon纠错码的实现使用了完整的工程文件,并且是用C++编写的。
  • Solomon Benchmark - 100 Customers.rar
    优质
    Solomon Benchmark - 100 Customers 是一个包含针对100个虚拟客户数据集的文件,适用于测试和优化物流配送系统性能的研究工具。 这些实例包含100个客户点的solomon基准测试(solomon vrptw 56算例)。
  • Reed-Solomon 编码
    优质
    Reed-Solomon编码是一种强大的纠错编码技术,在数据传输和存储系统中广泛使用,能够有效检测并纠正错误,确保信息的准确性和完整性。 ### Reed-Solomon (R-S) Codes:关键技术与应用 #### 引言 Reed-Solomon (R-S) 码是由Irving Reed 和 Gus Solomon 在1960年提出的一种强大的错误校正码(ECC)。这类码因其卓越的性能和广泛的实用性,在多种场合得到了广泛应用,从家用设备如CD播放器到深空通信等都有它们的身影。本段落旨在介绍R-S码的关键特征以及其基本的工作原理。 #### R-S码的基本概念 Reed-Solomon 码属于非二进制循环码,每个符号由m比特序列组成,其中m为任意大于2的正整数。对于一个特定的R-S(n, k)码,n是编码块中的总符号数,k是被编码的数据符号数,满足条件: \[ 0 < k < n < 2^m + 2 \] 最常用的R-S(n, k)码具有以下形式: \[ (n, k) = (2^m - 1, 2^m - 1 - 2t) \] 其中t是码的符号误差校正能力,n - k = 2t表示的是校验符号的数量。扩展的R-S码可以设置n等于\(2^m\)或\(2^m + 1\)。 R-S 码能够达到任何具有相同输入和输出块长度的线性码的最大可能最小距离。对于非二进制码,两个码字之间的距离定义为(类似汉明距离)序列中不同的符号数量。对于 R-S 码,其最小距离为: \[ d_{\text{min}} = n - k + 1 \] #### 错误校正能力 R-S 码可以纠正任何不超过t个符号的错误,其中 t 可以表示为: \[ t = \left\lfloor \frac{n - k}{2} \right\rfloor \] 这里,$\left\lfloor x \right\rfloor$ 表示不大于x的最大整数。此公式表明对于R-S码来说纠正t个符号错误最多需要2t个校验符号。直观地说,解码器有n - k个冗余符号可以用来“花费”,这正好是可纠正错误数量的两倍。每个错误需要一个冗余符号来定位该错误,并且还需要另一个冗余符号来确定其正确的值。 #### 擦除校正能力 R-S 码的擦除校正能力ρ可以表示为: \[ ρ = d_{\text{min}} - 1 = n - k \] 同时进行错误校正和擦除校正的能力可以表达如下: #### 工作原理概述 Reed-Solomon码的核心在于它能够有效地检测并纠正传输过程中的错误。为了实现这一目标,编码器在原始数据上添加了额外的校验符号。这些校验符号通过多项式运算生成,确保即使在传输过程中出现错误,接收端仍然能准确地恢复原始数据。 #### 编码过程 1. **数据符号准备**:将输入数据分割成多个m比特的符号。 2. **生成多项式选择**:选定一个合适的生成多项式用于计算校验符号。 3. **校验符号计算**:基于选定的生成多项式来计算校验符号。 4. **组合数据与校验符号**:将原始的数据和所得到的校验符号结合起来形成完整的编码块。 #### 解码过程 1. **错误检测**:通过比较接收的数据与期望的校验关系,确定是否存在错误。 2. **错误定位**:使用特定算法来确定哪些符号出现了错误。 3. **错误校正**:根据所发现的误差位置恢复原始数据。 #### 应用场景 - 数字通信系统:包括卫星通信、光纤通信等; - 存储系统:硬盘驱动器、光盘等; - 广播系统:电视广播、无线电广播等; - 网络通信:无线局域网和广域网等; #### 结论 Reed-Solomon码以其强大的错误校正能力和灵活性成为了许多通信和存储系统的基石。通过深入理解其工作原理和技术细节,我们可以更好地利用这种先进的编码技术来提高数据传输的可靠性和效率。