搜索结果
查询Tags标签： Chrom，共有 10条记录-
python爬虫 python3+selenium+chrome
1、准备安装selenium 使用命令安装selenium: pip install selenium下载浏览器驱动：谷歌浏览器驱动下载地址：http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html驱动程序和浏览器的映射关系：https://blog.csdn.net/mcfnhm/article/details/85339414将下载后的浏览…
2022/2/26 14:21:22 人评论 次浏览 -
计算智能课程设计(遗传算法求解无约束单目标优化问题)
写在前面 前天写完了基于传递闭包的模糊聚类，今天准备写“遗传算法求解无约束单目标优化问题”。昨天和npy玩了一下午，去齐白石艺术学院看了画展，一起在最高处看了夕阳，并在落日前接吻。 实验题目 遗传算法求解无约束单目标优化问题 实验目的 理解遗传算法原理，掌握遗…
2021/12/4 12:47:15 人评论 次浏览 -
计算智能课程设计(遗传算法求解无约束单目标优化问题)
写在前面 前天写完了基于传递闭包的模糊聚类，今天准备写“遗传算法求解无约束单目标优化问题”。昨天和npy玩了一下午，去齐白石艺术学院看了画展，一起在最高处看了夕阳，并在落日前接吻。 实验题目 遗传算法求解无约束单目标优化问题 实验目的 理解遗传算法原理，掌握遗…
2021/12/4 12:47:15 人评论 次浏览 -
【路径规划】基于萤火虫算法求解旅行商问题matlab源码
1 简介 基于求解TSP问题,提出一种离散型萤火虫群优化(DGSO)算法,该算法结合TSP问题特点,给出一种有效编码和解码方法,并定义适合编码的个体间距离计算公式和编码更新公式.同时,为增强算法求解TSP问题的局部搜索能力,加快算法的收敛速度,算法使用了操作简单的2-Opt优化算子…
2021/10/22 22:11:38 人评论 次浏览 -
【路径规划】基于萤火虫算法求解旅行商问题matlab源码
1 简介 基于求解TSP问题,提出一种离散型萤火虫群优化(DGSO)算法,该算法结合TSP问题特点,给出一种有效编码和解码方法,并定义适合编码的个体间距离计算公式和编码更新公式.同时,为增强算法求解TSP问题的局部搜索能力,加快算法的收敛速度,算法使用了操作简单的2-Opt优化算子…
2021/10/22 22:11:38 人评论 次浏览 -
【优化算法】量子遗传优化算法【含Matlab源码 1123期】
一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算…
2021/7/10 9:05:45 人评论 次浏览 -
【优化算法】量子遗传优化算法【含Matlab源码 1123期】
一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算…
2021/7/10 9:05:45 人评论 次浏览 -
【TSP问题】基于免疫算法求解旅行商问题
文章目录 一、理论基础 二、案例背景1、问题描述 2、解决思路及步骤(1). 算法流程 (2). 算法实现过程三、MATLAB程序实现1、程序源码 2、结果分析四、参考文献一、理论基础 二、案例背景 1、问题描述 假设有一个旅行商人要拜访某些城市，他需要选择所要走的路径，路径的限…
2021/7/7 11:05:07 人评论 次浏览 -
【路径规划】基于matlab遗传算法求解同时取送货车辆路径问题【含Matlab源码 1072期】
一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算…
2021/6/29 22:20:40 人评论 次浏览 -
基于遗传算法求解新能源充电桩与路径选择matlab代码
1 遗传算法 第一步：相关参数的设定，一般主要包含编码长度L，种群大小M，迭代次数G，交叉率Pc，变异率Pm等。 第二步：算法中不能直接采用数学模型中的解进行运算，需要对解进行处理，去构造适应函数的染色体。 第三步：随机产生M个个体组成初始种群Po，并且让个体有序的…
2021/6/19 9:57:59 人评论 次浏览
