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参考链接：https://blog.csdn.net/qq_33801641/article/details/119793104 # 一、python 类型提示概述    python 是一种动态类型语言，这意味着我们在编写代码的时候更为自由，运行时不需要指定变量类型。但是与此同时 IDE 无法像静态类型语言那样分析代码，进而反馈响应的提示。如在下面的代码中 def split_str(s): strs = s.split(",") return strs  由于不知道参数 s 是什么类型，所以当在 pycharm 中输入 s. 的时候不会出现 split...
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# 一、强度 Pareto 进化算法（SPEA）    SPEA(Strength Pareto Evolutionary Algorithm) 将已有技术与新技术想结合以并行的找到多个 Pareto 最优解决方案。它与其他多目标 EA 算法的共同点有： 将目前为止发现的非支配解进行存储； 采用 Pareto 优势的概念对个体分配虚拟适应值； 在不破坏多样性的情况下执行聚类以减少存储的非支配解决方案的数量。   另一方面， SPEA...
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分解是传统多目标优化的一种基本策略。基于分解的多目标进化算法（ MOEA/D ）将一个多目标优化问题分解为若干个标量优化子问题，并同时对其进行优化。每个子问题仅利用其邻近子问题的信息进行优化，使得 MOEA/D 算法每一代的计算复杂度低于 MOGLS 和非支配排序遗传算法 II （ NSGA-II ）。 # 一、多目标优化问题的分解 # 1.1 加权和方法（Weighted Sum...
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# 前言：Pareto 最优解定义   多目标优化问题与单目标优化问题有很大差异。当只有一个目标函数时，人们寻找最好的解，这个解优于其他所有解，通常是全局最大或最小，即全局最优解。   而当存在多个目标时，由于目标之间存在冲突无法比较，所以很难找到一个解使得所有的目标函数同时最优，也就是说，一个解可能对于某个目标函数是最好的，但对于其他的目标函数却不是最好的，甚至是最差的。   因此，对于多目标优化问题，通常存在一个解集，这些解之间就全体目标函数而言是无法比较优劣的，其特点是：无法在改进任何目标函数的同时不削弱至少一个其他目标函数。这种解称作非支配解（ nondominated...
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参考链接戳此   在 LaTeX 中插图，首先要生成 .eps 格式的图片，若已有 png 或 jpg 格式的图片，可以在图片目录下，按住 == shift + 鼠标右键 ==，选择在此处打开命令窗口（在此处打开 PowerShell 窗口），然后在终端窗口输入： bmeps -c old.jpg new.eps ，其中 -c 是让图片彩色输出， old.jpg 为原图， new.eps 为转换的 eps 格式的图
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latex 中如果用英文输入模式的双引号键入，则输出的结果与我们预期的不符合，这并不是 latex 的正确输入方式   当输入 "test" ，输出为：   正确的输入方式为：左边的引号输入两个反引号，引号的右边输入两个单引号，即 ``test'' ，输出为：
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# 情况 1：子类需要自动调用父类的方法   如果在子类中需要父类的构造方法就需要显式地调用父类的构造方法，或者不重写父类的构造方法。子类不重写 __init__ ，实例化子类时，会自动调用父类定义的 __init__ ，实例如下： class Father(object): def __init__(self, name): self.name=name print ( "name: %s" %( self.name) ) def getName(self): return 'Father ' + self.name class Son(Father):...
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enumerate(iteration, start) 函数默认包含两个参数，其中 iteration 参数为需要遍历的参数，比如字典、列表、元组等， start 参数为开始的参数，默认为 0 。 enumerate 函数有两个返回值，第一个返回值为从 start 参数开始的数，第二个参数为 iteration 参数中的值。 names = ["Alice","Bob","Carl"]for index,value in enumerate(names): print(f'{index}:...
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# 一、读取 json 文件 # loads 传入一个 JSON 格式的字符串，解码为 python 对象 import json# loads 传入一个 JSON 格式的字符串，解码成 python 对象data = '[{"姓名":"张三","年龄":"18"},{"姓名":"李四","年龄":"20"}]'print(type(data))...
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有关 gurobi 的使用可以参考官方手册（ Gurobi 安装路径 \win64\docs 下的 quickstart_windows.pdf 和 refman.pdf ） # 一、一些使用技巧 # 1.1 gurobi 无穷大值   参考 refman.pdf 的 13.2 中的 FeasRelaxBigM 和 29.3 中的 Dealing with big-M constraints # 1.2 gurobi 最大值   在模型中遇到如下所示求最小化数组中最大值的目标函数   可构造辅助变量，令改变量大于数组中的所有分量，最后对辅助变量进行最大 / 最小化 obj1 =...