NSGA-II

NSGA支配与非支配对于多个目标函数的问题，我们一般不能找到都很满足条件的解，比如手机价格低，肯定性能就差，一部性价比高的手机就能支配绝大多数手机。 一个解S1，对于任何一个目标函数，适应度都比另一个S2的要大，那么就说这个解S1严格支配S2。当然也有可能某一目标函数的适应度相等，那样就是非严格的支配。对于解S1，目标函数F1适应度优于解S2的目标函数F1适应度，但是在目标函数F2上，解S2优于解

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算法

模拟二进制交叉算子

Simulated Binary Crossover什么是SBXSBX 是一种实值交叉算法，它模拟具有单点交叉的二进制编码 GA 的行为。 为什么不直接使用二进制许多复杂的现实世界问题都是约束优化问题，特别是对于工业工程领域的问题，标准的遗传算法很难像二进制字符串那样直接应用。 难以实现任意精度。固定的字符串长度限制了解决方案的精度，例如：我们需要找到最优解，自变量的范围是[1.6,2.9]，如果

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算法

在文章中使用数学公式：MathJax

起因最近在写一些算法方面的博客时，经常会出现比较复杂的数学公式，用键盘敲不出来，即使打出来了，效果也不是太好。最后在网上找到了Mathjax插件，能够比较好的在网页上渲染数学公式，就写一篇博客记录一下使用方法。 基本语法 在正文中同一行插入LaTeX公式用，使用两个$包含公式可以独立一行 例如语句为/$ f(x) = ax+b /$（这里别看/，不加/它就给我渲染了😕）,显示为$ f(x) =

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遗传算法

遗传算法（Genetic Algorithm）1.是什么？怎么来的？上次我们说到人们从大自然中学习到了许多问题的解决方法，这一次的遗传算法也不例外。生物在自然界中的生存繁衍，显示出了其对自然环境的自适应能力。遗传算法(Genetic Algorithm，简称GA)就是这种生物行为的计算机模拟中令人瞩目的重要成果。基于对生物遗传和进化过程的计算机模拟，遗传算法使得各种人工系统具有优良的自适应能力和优

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算法

模拟退火算法

模拟退火算法（Simulated Annealing）1.是什么？怎么来的？模拟退火是模拟物理上退火方法，通过N次迭代（退火），逼近函数的上的一个最值（最大或者最小值）。尽管可能不是最优解，但得到的是一个可行解。 很多优秀算法的设计灵感都源于自然界和社会生活当中，比如蚁群算法，遗传算法等等，模拟退火算法也不例外，在物理退火当中，先将物体加温，最后让物体自然冷却，缓缓降温，冷却后可达到最低能量状态，

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安装并激活Office 2021

安装并激活Office 2021专业增强版卸载原有的Office不管你是多么舍不得你的Office，你必须从头开始，并且不能拥有任何残留的回忆，包括注册表，缓存等等。这里我推荐使用Office Tool Plus工具卸载，当然用Geek或者是微软自带的卸载程序先卸载一次当然更好。下面我们简称Office Tool Plus为OTP，给出了官方下载地址和作者的个人博客（包含了新手入门指南）。 Of

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