改进的多目标蝠鲼觅食优化(使用基于拥挤距离的 Pareto 归档策略的改进 MOMRFO 优化多目标最优潮流问题) 为与目标函数冲突的优化问题找到可行的解决方案集提出了重大挑战。此外，在此类问题中，复杂程度可能会根据目标空间和决策空间的几何形状而增加。解决具有高度复杂性的多目标问题的最有效方法是使用基于帕累托的归档方法的搜索算法。最近，拥挤距离方法已被用于提高基于帕累托的归档方法的性能。本文介绍了针对目标函数冲突的多目标最优潮流 (MOOPF) 问题找到最优解集的方法开发的研究。以此目的，使用基于拥挤距离的帕累托归档方法开发了一种强大而有效的方法。所开发方法的性能在 24 个不同类型和难度级别的基准问题上进行了测试，并与竞争算法进行了比较。使用统计测试方法分析了从实验试验中获得的数据和四种不同的性能指标。分析结果表明，所提出的方法在不同类型的多目标优化问题上产生了具有竞争力的性能，并且能够在文献中找到现实世界 MOOPF 问题的最佳解决方案。使用统计测试方法分析了从实验试验中获得的数据和四种不同的性能指标。分析结果表明，所提出的方法在不同类型的多目标优化问题上产生了具有竞争力的性能

matlab模拟优化代码拓扑优化 这是Ole Sigmund中描述的实现。 以或开头。 在下可以找到具有更多安装要求的更有效的版本。

matlab模拟优化代码＃trullekrul用于各向异性网格自适应，拓扑优化和有限元方法的MATLAB / Octave脚本 拓扑优化和各向异性网格自适应，可在2D和3D中实现最佳导热： top5000( 2e-3 , 5e-3 , 0.5 , false ,[],[], 0.1 ,[], 1 / 20 , 300 , 1e-3 , pi / 5 , ' fig7c ' ); top5000( 0.4 , 7e-2 , 0.1 , true , 0.75 , 0.7 , 0.5 , 1.5 , 1 / 10 , 283 , 1e-3 , pi / 4 , ' fig9b ' ): 有关详细说明，请参见WCSMO12会议进程： 相同的技术可以用于线性弹性的2D / 3D最小柔度： top5001( 7.5e2 , 2e-2 , 0.5 , 0.3 , false , 2 , 1 , [], 1 / 20 , 400 , 1e-2 , ' fig5b ' , 1.025 , 5 , false ); top5001( 2e3 , 2e-2 , 0.1 , 0.3 , 2 , 2 , 0.

两阶段鲁棒优化代码，很好的学习资料，内附对应文献。

matlab创新不等式代码凸优化是应用数学的强大领域，可用于解决许多工程分析和设计问题。 基本思想是：如果函数是数学性质的凸函数，我们可以有效地优化受不等式约束和仿射等式约束的复杂非线性函数。 存在一种收敛理论，可以大致准确地估算出我们可以解决这些问题的速度。 有关更多信息，请参见和 CVX在机器学习，信号处理，金融，统计，电路设计，通信和网络建模等众多领域中找到了应用。 它是诸如二次规划（例如最小二乘）和线性规划等问题的超集。 伴随该理论的是有效的内点法。 为了进行原型设计和建模，已经开发了一个名为“ CVX”的MATLAB框架，可以轻松地将问题描述的编程输入到通用求解器系统中。 CVX软件允许您指定以下形式的问题： 变量[声明变量的大小/结构] 最小化[目标函数] 受到[不平等约束] [affine equality constraints, i.e. Ax == b] 然后，该软件解析您的问题，并将其转换为通用求解器可接受的形式。 这是一个示例程序： cvx_begin variable x(n); minimize( norm(A*x-b) ); subject to C*x

clc;clear all; format long;%设定数据显示格式 %初始化参数 T=100;%仿真代数 N=80;% 群体规模 pm=0.05;pc=0.8;%交叉变异概率 umax=2.048;umin=-2.048;%参数取值范围 L=10;%单个参数字串长度，总编码长度2L bval=round(rand(N,2*L));%初始种群 bestv=-inf;%最优适应度初值 %迭代开始 for ii=1:T %解码，计算适应度 for i=1:N y1=0;y2=0; for j=1:1:L y1=y1+bval(i,L-j+1)*2^(j-1);

matlab如何rgb颜色代码Rgb2NV12 使用Matlab，IPP，Plain C和SSE优化代码将RGB转换为NV12色彩空间。 NV12格式定义： NV12格式是YUV 4：2：0格式，其在内存中的顺序是第一个Y平面，然后是在交错的UV平面中压缩的色度样本。 例子： YYYYYY YYYYYY 紫外线 RGB颜色格式，指的是像素顺序RGB（每像素字节，低字节为红色）：RGBRGBRGBRGBRGB RGBRGBRGBRGBRGB 更好的描述可以在这里找到： 我进行了一些Web研究，发现关于NV12，YUV被定义为YCbCr颜色空间。 当前至少有2种可能的YCbCr格式适用于NV12： BT.601-适用SDTV： BT.709-适用于HDTV： 我发现存在用于将RGB转换为NV12的IPP功能（适用于BT.601）： ippiRGBToYCbCr420_8u_C3P2R 尽管可以使用IPP，但我决定使用SSE内在函数来实现优化的代码。 IPP功能仅限于将RGB转换为BT.601标准。 我的SSE优化代码的优点在于，可以轻松对其进行修改以支持： BGR到NV12的转换。 支持B

这是我们的PostgreSQL源码阅读后的修改及报告。 这数据库实习（杨冬青老师的课）我和我们组的另一个人一起完成的，最终获得满分，并选为代表给下一届同学报告。 摘 要： PostgreSQL是一个优秀的开放源码数据库管理软件，阅读分析其实现代码，并在其基础上修改或扩展其功能，对于学习《数据库系统实现》课程和提高自己实践能力都有很大的帮助。 本文着力于分析PostgreSQL的查询处理的部分的流程与实现，为在PostgreSQL基础上实现查询优化的扩展功能。 关键词:：PostgreSQL;查询处理;查询优化; 数据库系统实现;代码修改;课程实习 如果遇到任何问题，或者想转载，可以到我的主页留言：http://blog.sina.com.cn/gusui ，或者直接给我来邮件：ouyangj0@gmail.com 谢谢：）

第1章 重构，第一个案例 1.1 起点 1.2 重构的第一步 1.3 分解并重组Statemen 1.4 运用多态取代与价格相关的条件逻辑 1.5 结语 第2章 重构原则 2.1 何谓重构 2.2 为何重构 2.3 何时重构 2.4 怎么对经理说 2.5 重构的难题 2.6 重构与设计 2.7 重构与性能 2.8 重构起源何处 第3章 代码的坏味道 3.1 Duplicated Code（重复的代码） 3.2 Long Method（过长函数） 3.3 Large Class（过大类） 3.4 Long Parameter List（过长参数列） 3.5 Divergent Change（发散式变化） 3.6 Shortgun Surgery（霰弹式修改） 3.7 Feature Envy（依恋情结） 3.8 Data Clumps（数据泥团） 3.9 Primitive Obsession（基本型别偏执） 3.10 Switch Statements（switch惊悚现身） 3.11 Parallel Inheritance Hierarchies（平行继承体系） 3.12 Lazy Class（冗赘类） 3.13 Speculative Generality（夸夸其谈未来性） 3.14 Temporary Field（令人迷惑的暂时值域） 3.15 Message Chai （过度耦合的消息链） 3.16 Middle Man（中间转手人） 3.17 Inappropriate Intimacy（狎昵关系） 3.18 Alternative Classes with Different Interfaces（异曲同工的类） 3.19 Incomplete Library Class（不完善的程序库类） 3.20 Data Class（纯稚的数据类） 3.21 Refused Bequest（被拒绝的遗赠） 3.22 Comments（过多的注释） 第4章 建立测试体系 4.1 自我测试码的价值 4.2 JUnit测试框架 4.3 添加更多测试 第5章 重构名录 5.1 重构的记录格式 5.2 寻找引用点 5.3 这些重构准则有多成熟 第6章 重新组织你的函数 6.1 Extract Method（提炼函数） 6.2 Inline Method（将函数内联化） 6.3 Inline Temp（将临时变量内联化） 6.4 Replace Temp With Query（以查询取代临时变量） 6.5 Introduce Explaining Variable（引入解释性变量） 6.6 Split Temporary Variable（剖解临时变量） 6.7 Remove Assignments to Paramete （移除对参数的赋值动作） 6.8 Replace Method with Method Object（以函数对象取代函数） 6.9 Substitute Algorithm（替换你的算法） 第7章 在对象之间移动特性 7.1 Move Method（搬移函数） 7.2 Move Field（搬移值域） 7.3 Extract Class（提炼类） 7.4 Inline Class（将类内联化） 7.5 Hide Delegate（隐藏「委托关系」） 7.6 Remove Middle Man（移除中间人） 7.7 Introduce Foreign Method（引入外加函数） 7.8 Introduce Local Exte ion（引入本地扩展） 第8章 重新组织你的数据 8.1 Self Encapsulate Field（自封装值域） 8.2 Replace Data Value with Object（以对象取代数据值） 8.3 Change Value to Reference（将实值对象改为引用对象） 8.4 Change Reference to Value（将引用对象改为实值对象） 8.5 Replace Array with Object（以对象取代数组） 8.6 Duplicate Observed Data（复制「被监视数据」） 8.7 Change Unidirectional Association to Bidirectional（将单向关联改为双向） 8.8 Change Bidirectional Association to Unidirectional（将双向关联改为单向） 8.9 Replace Magic Number with Symbolic Co tant （以符号常量/字面常量 取代魔法数） 8.10 Encapsulate Field（封装值域） 8.11 Enc

linux下多进程并发拷贝文件示例 c编写