之前实现优化算法用的java、python、c++，matlab使用较少，接下来会用matlab来实现。此处记录了一些matlab中常用的函数和需要注意的地方。Matlab版本2015b1．向量Matlab的名称就是矩阵实验室，其中大多数运算都是矩阵运算。不过，优化算法中，向量用的更多。矩阵中m*n的矩阵表示m行n列的矩阵，向量可以认为是1行n列的矩阵。 下面介绍如何初始化向量。函数定义zeros(m,n)生成一个m行n列，所有元素都为0的矩阵。ones(m,n)生成一个m行n列，所有元素都为1的矩阵。(1).生成一个5维向量，每一维都是0A=zeros(1,5);(2).生存一个5维向量，
1.修改框架的目的之前有不少问如下动态图是怎么绘制的？这个是使用java编写的代码实现的，方式较为复杂，把每一代的位置画在一张图中，然后按顺序合成gif动态图。用java实现这种方式非常复杂，需要自己去实现绘制代码，然后保存成图片再合成。单绘制图像的代码就有几百行，而且有不少未解决的bug，比如一些位置的点只能用黑色或者白色才会在动态图中显示。 将代码用matlab实现之后，发现使用matlab绘制动态图要比java容易一万倍，其效果如图。所以在这里对优化算法框架进行一个小小的更新，让每个算法都能绘制群体位置动态图。2．算法框架的修改使用matlab绘制动态图的原理和使用java绘制的原理一
目录语法说明示例创建箭头图禁用自动缩放绘制梯度和等高线指定箭头颜色指定箭头图的坐标区在创建后修改箭头图 quiver函数的功能是绘制箭头图或向量图。语法quiver(X,Y,U,V)quiver(U,V)quiver(___,scale)quiver(___,LineSpec)quiver(___,LineSpec,'filled')quiver(___,Name,Value)quiver(ax,___)q=quiver(___)说明quiver(X,Y,U,V) 在由 X 和 Y 指定的笛卡尔坐标上绘制具有定向分量 U 和 V 的箭头。例如，第一个箭头源于点 X(1) 和 Y(
数学建模常用的算法分类 全国大学生数学建模竞赛中，常见的算法模型有以下30种：最小二乘法数值分析方法图论算法线性规划整数规划动态规划贪心算法分支定界法蒙特卡洛方法随机游走算法遗传算法粒子群算法神经网络算法人工智能算法模糊数学时间序列分析马尔可夫链决策树支持向量机朴素贝叶斯算法KNN算法AdaBoost算法集成学习算法梯度下降算法主成分分析回归分析聚类分析关联分析非线性优化深度学习算法 一、线性回归：用于预测一个连续的输出变量。线性回归是一种基本的统计学方法，用于建立一个自变量（或多个自变量）和一个因变量之间的线性关系模型，以预测一个连续的输出变量。这个模型的形式可以表示为：y=β0+β1x1+
服务回滚通过滚动升级的策略可以平滑的升级Deployment，若升级出现问题，需要最快且最好的方式回退到上一次能够提供正常工作的版本。为此K8S提供了回滚机制。revision：更新应用时，K8S都会记录当前的版本号，即为revision，当升级出现问题时，可通过回滚到某个特定的revision，默认配置下，K8S只会保留最近的几个revision，可以通过Deployment配置文件中的spec.revisionHistoryLimit属性增加revision数量，默认是10。 查看revisionkubectl-ncaiwugxrollouthistorydeploymyblog回滚到对应
目录一、一元线性回归1、步骤 2、matlab命令（多元线性回归）3、举例 二、一元非线性回归 三、多项式回归1、一元多项式回归 应用 2、多元二项式应用 四、非线性回归 应用五、逐步回归 应用一、一元线性回归1、步骤 2、matlab命令（多元线性回归） r²和F越大越好p越小越好3、举例x=[143145146147149150153154155156157158159160162164]';X=[ones(16,1)x];Y=[8885889192939395969897969899100102]';%回归分析检验[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)b,
自行设置一个矩阵（矩阵元素有正有负），并按照所讲解的matlab的for、if语句，while、if语句，for、switch这3种语句，分别实现矩阵中的负数置0的操作a=[1,2,-3;4,-5,6;7,-8,9];afori=1:3%行数123forj=1:3%列数1,2,3ifa(i,j)0%判别条件a(i,j)=0;endendenda%对a输出a=[1,2,-3;4,-5,6;7,-8,9];ai=1;%行数为1while(i3)j=1;%列数为1while(j3)if(a(i,j)0)%判断条件a(i,j)=0;endj=j+1;endi=i+1;enda%对a输出a=[1,2,-
智能算法之模拟退火算法1.起源2.物理退火流程2.1加温过程2.2等温过程2.3冷却过程2.4组合优化与物理退化3.原理3.1算法核心迭代3.2具体流程4.案例4.1求解n元函数的极小值4.2求解二元函数的极小值4.3货物配送规划4.3.1分析4.4TSP问题求解4.5车辆路径优化5.优缺点及可改进方向5.1优点5.2缺点5.3可改进方向6.参考文献1.起源模拟退火算法来源于热力学中固体物质的退火冷却过程(退火是一种金属热处理工艺，指的是将金属缓慢加热到一定温度，保持足够时间，然后以适宜速度冷却)。2.物理退火流程模拟退火的算法思想是参考物理退火的过程而来，物理退火的过程为：加温过程->等温过
题目1：已知系统函数：H(s)=s−1s2+2s+2H(s)=\frac{s-1}{s^{2}+2s+2}H(s)=s2+2s+2s−1求出该系统的零极点，并画出其零极点分布图。roots:roots(a)通常表示求解多项式方程a的根，其中a是一个多项式。在这里表示系统方程分子多项式的系数，也就是这里在求系统的极点。多项式方程的根是使得多项式等于零的变量值，也可以理解为多项式的零点或解。markersize：'markersize’参数用于指定标记的大小，这里设置为12。legend()用于在图形中添加图例，以便更好地说明数据的含义。pzmap(b,a);用于绘制零极点图（Pole-Zero
一般重启deployment，常规操作是删掉对应的pod,但如果有多个副本集的话，一个个删很麻烦。除了删除pod，还可以：方案一：加上环境变量kubectlpatchdeploy -p'{"spec":{"template":{"spec":{"containers":[{"name":"","env":[{"name":"RESTART_TIME","value":"'$(date+%s)'"}]}]}}}}'方案二：重新设置镜像kubectlsetimagedeploy/=-n方案三：使用rolloutkubectlrolloutrestartdeploy-nPS:rolloutrest
