temp-bug

发布时间:2019年03月23日 阅读:200 次

遗传算法转换日志 :

2019/03/03 确定整体思路,开始写代码

2019/03/05 代码整体框架完成

2019/03/08 debug完成 开始有初步效果

2019/03/08-2019/03/14 种群迁移思路误入歧途,一直在考虑hbase数据库

包括搜索学习安装hbase教程,寻找hbase虚拟机镜像

最后,发现可以不使用hbase数据库完成。

2019/03/15 加入种群迁移 100代测试  效果不明显

2019/03/16 1000代 效果显著

出现问题:精度问题

解决方案:用Bigdicimal 进行四舍五入的小数转换

2019/03/17 

1.     解决精度问题 证明了保留七位小数是最佳的

        19/03/17 01:10:27 

        19/03/17 01:57:59 

        100代

2.    记录了数据运行时间

3.    保存了中间数据文件,编写c++分析程序生成每一代对应最佳适应度文件

4 todo:  调整参数 ,寻找种群大小和子宇宙数大小

        改编 TSP和背包问题,先解决背包问题

        学习git版本控制,做好代码版本保存。

2019/03/17 晚 利好消息 8宇宙50个体小种群 43代跑出函数最优结果

2019/03/18 完成背包问题 代码转换 开始TSP问题转换

2019/03/19 完成背包问题debug 继续TSP问题转换

2019/03/20 熟练掌握华为云mapreduce 上传程序操作过程

                     完成TSP问题 转换  并开始验证数据

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todo:寻找下一步创新研究方向

  1. 尝试与机器学习参数调优问题进行结合

  2. 算法过程调优 种群最优大小调整

  3. 转换为hbase程序 优化程序运行时间

















https://blog.csdn.net/qq_39101581/article/details/78624617

https://blog.csdn.net/sinat_27170093/article/details/75534996

BigDecimal e = new BigDecimal("2.223435").setScale(5, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
System.out.println("ROUND_HALF_DOWN "+e);//2.22  四舍五入(若舍弃部分>.5,就进位)  



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