原文:蟻群算法解決任務調度問題-Python

蟻群算法是一種啟發式優化算法,也是一種智能算法 進化計算。和遺傳算法 粒子群算法相比,蟻群算法所優化的內容是拓撲序 或者路徑 的信息素濃度,而遺傳算法 粒子群算法優化的是某一個個體 解向量 。 例如TSP問題, 個城市之間有 個對應關系, 條路徑,在螞蟻經過之后,都留下了信息素,而某一個拓撲序指的是一個解向量,旅行商的回路應是首尾相連的 條路徑,螞蟻在走路的時候會考慮到能走的路徑上的信息素濃度, ...

2021-03-27 14:22 0 585 推薦指數:

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任務調度問題1—貪心算法

這個問題是《算法導論》上的一個經典的貪心算法問題——單處理器上具有期限和懲罰的單位時間任務調度問題,目標是使懲罰最小。 輸入:第一行一個數n,接下來第2行到第n+1行,第i行分別是d[i]和w[i],其中d[i]表示第i個任務的時限,w[i]表示第i個任務的懲罰,每個任務的完成時間為單位時間 ...

Sat Oct 13 02:50:00 CST 2012 0 5637
一個任務調度問題-----算法導論

一、問題描述   在單處理器上具有期限和懲罰的單位時間任務調度問題。 二、算法原理   任務調度問題就是給定一個有窮單位時間任務的集合S,集合S中的每個任務都有一個截止期限di和超時懲罰wi,需要找出集合S的一個調度,使得因任務誤期所導致的總懲罰最小,這個調度也稱為S的一個最優調度 ...

Wed Jan 14 08:31:00 CST 2015 1 2657
貪心 任務調度問題

。具有截止時間和誤時懲罰的單位時間任務時間表問題可描述如下:(1) n 個單位時間任務的集合S={1,2, ...

Fri Oct 14 07:14:00 CST 2016 0 1748
算法(ACO)解決TSP問題

一、算法 1.基本原理 算法(Ant Colony Optimization,ACO)是一種基於種群尋優的啟發式搜索算法,有意大利學者M.Dorigo等人於1991年首先提出。該算法受到自然界真實群集體在覓食過程中行為的啟發,利用真實通過個體間的信息傳遞、搜索從蟻穴到食物間 ...

Fri Apr 09 07:12:00 CST 2021 0 630
算法(1) - Python實現

抽象來源:模仿自然界中螞蟻的覓食行為。 核心思想:覓食過程中,每只螞蟻在所走過的路徑上均會釋放出一種信息素,該信息素隨時間的推移逐漸揮發。因此,每條路徑上的信息素同時存在正負反饋兩種機制。正反饋:螞蟻每次經過該路徑均會釋放信息素使得該路徑上的信息素濃度增加;負反饋:每條路徑上的信息素 ...

Thu Jun 14 03:03:00 CST 2018 4 7666
解決Laravel 任務調度不執行問題

如果你按照官方手冊上的配置: 發現任務沒有按照預期的執行,可能是你環境變量問題, 按照下面的修改你的Cron任務配置即可; 其中 /usr/local/bin/php 是你PHP的絕對路徑。 本文首發:解決Laravel 任務調度不執行問題 ...

Thu Mar 12 08:18:00 CST 2020 0 1305
算法-回溯法解決最佳調度問題

問題: 假設有 n 個任務由 k 個可並行工作的機器來完成。完成任務 i 需要時間為ti ,設計完成這 n 個任務的最佳調度算法,使得完成全部任務的時間最早。 算法設計:   從n個作業中找出有最小完成時間和的作業調度,所以批處理作業調度問題的解空間是一棵排列樹。按照回溯 ...

Wed May 18 07:36:00 CST 2016 0 4749
 
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