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时光荏苒，文字留痕
共 49 篇文章
GA 解决 小规模 Job-Shop 排程
数据： 33 台机器、 55 个作业，工序顺序给定。 目标：最小化 Makespa
GA 优化 无人机任务分配 + 航线
数据： 1010 个目标点， 11 个基站，最大续航
DeepSeek-OCR在wsl中的安装（50系显卡）
一、安装miniconda 打开wsl # WSL 安装 Miniconda cd ~ wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x8
课表排考
1. 用 5–8 句话描述成“目标 + 约束” 学校需要在两周内安排所有课程的期末考试时间和教室。 目标 1： 尽量减少同一学生在同一时段有两门以上考试的冲突。 目标 2： 尽量让学生每天的考试数量不要太多，避免某天考太“爆”。 约束 1： 每门课必须被安排在一个合法的时间段和一间可用教室中。 约束
随机重启和微型GA
问题： minx∈[0,5]2f(x)=(x1−2<
线段树
为什么需要线段树 问题背景：在数组上频繁的做区间操作 常见数据结构对比： 数据结构 特点
方法互补案例分析
解释为什么单一方法可能不足，并设计一个“混合策略"解决方案。 场景:外卖派单问题(大量骑手、订单动态到来)。 外卖派单是在线、带时间窗、容量受限的动态匹配问题：骑手位置在变、餐品出餐时间有噪声、订单持续到达、路况突变、还要兼顾公平与成本。典型单一方法的短板： 就近贪心：局部最优，容易把近处骑手“吃光
共享单车调度问题建模实践
针对“共享单车调度问题”，完成五步建模。 明确目标函数(例如减少车辆空驶、提高用户满意度)。 定义决策变量(如每辆车的移动路线、调度时刻)。 写出关键约束(如车辆容量、时间窗、需求覆盖)。 指出潜在的不确定性(如天气、需求波动)。 提出一种求解方法(如 MIP +启发式混合)。 目标 服务好：少缺车
注意力机制
什么是注意力机制 注意力机制（Attention Mchanism）：模仿了人类在处理信息时候的选择性关注能力，允许模型在处理输入数据时动态地调整其注意力权重，从而突出重要信息并忽略不重要的信息。 核心思想 它主要通过计算查询向量（Query）、键向量（Key）之间的相似度来确定注意力权重，然后对值
多目标优化中的选择
假设你是一个城市交通管理者，要在以下两个目标中做决策: 目标 A：最小化出行时间 目标 B：最小化建设成本 什么是 Pareto 前沿 我们同时想把时间和成本都压低。 在坐标图里，越靠左下越好（左=更快，下=