Ehcache 2.4 GA发布

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全球加速 GA,每月750个小时 15CU
简介: Ehcache 2.4 GA发布 作者:chszs 转载请注明出处!   Ehcache 2.4 GA版仍然保持轻量级,它小于1MB,而且继续保持向后兼容1.x版。

Ehcache 2.4 GA发布

作者:chszs

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Ehcache 2.4 GA版仍然保持轻量级,它小于1MB,而且继续保持向后兼容1.x版。


主要改进如下:
· 搜索:添加了新的搜索API。
· 本地事务:无需事务管理器的快速乐观并行模式。
· 更大的BigMemory:2百万的词条,130万的TPS。
· 更大的磁盘存储:用于与Ehcache交换数据。

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存储 API
Ehcache 2.4 GA发布
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1月前
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机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
该算法结合了遗传算法(GA)与分组卷积神经网络(GroupCNN),利用GA优化GroupCNN的网络结构和超参数,提升时间序列预测精度与效率。遗传算法通过模拟自然选择过程中的选择、交叉和变异操作寻找最优解;分组卷积则有效减少了计算成本和参数数量。本项目使用MATLAB2022A实现,并提供完整代码及视频教程。注意:展示图含水印,完整程序运行无水印。
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6天前
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机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA-PSO-SVM算法的混沌背景下微弱信号检测matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a,展示了SVM、PSO、GA-PSO-SVM在混沌背景下微弱信号检测中的性能对比。核心程序包含详细中文注释和操作步骤视频。GA-PSO-SVM算法通过遗传算法和粒子群优化算法优化SVM参数,提高信号检测的准确性和鲁棒性,尤其适用于低信噪比环境。
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23天前
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基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的TSP问题求解matlab仿真
本文介绍了基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法解决旅行商问题(TSP)的方法。TSP旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径,属于NP难问题。文中详细阐述了遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的基本原理及其在TSP中的应用,展示了如何通过编码、选择、交叉、变异及速度和位置更新等操作优化路径。算法在MATLAB2022a上实现,实验结果表明该方法能有效提高求解效率和解的质量。
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6月前
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机器学习/深度学习 算法
【MATLAB】GA_BP神经网络时序预测算法
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3月前
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算法
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的CVRP问题求解matlab仿真
本文介绍了一种基于GA-PSO混合优化算法求解带容量限制的车辆路径问题(CVRP)的方法。在MATLAB2022a环境下运行,通过遗传算法的全局搜索与粒子群算法的局部优化能力互补,高效寻找最优解。程序采用自然数编码策略,通过选择、交叉、变异操作及粒子速度和位置更新,不断迭代直至满足终止条件,旨在最小化总行驶距离的同时满足客户需求和车辆载重限制。
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4月前
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传感器 机器学习/深度学习 算法
基于GA遗传算法的WSN网络节点覆盖优化matlab仿真
本研究应用遗传优化算法于无线传感器网络(WSN),优化节点布局与数量,以最小化节点使用而最大化网络覆盖率。MATLAB2022a环境下,算法通过选择、交叉与变异操作,逐步改进节点配置,最终输出收敛曲线展现覆盖率、节点数及适应度值变化。无线传感器网络覆盖优化问题通过数学建模,结合遗传算法,实现目标区域有效覆盖与网络寿命延长。算法设计中,采用二进制编码表示节点状态,适应度函数考量覆盖率与连通性,通过选择、交叉和变异策略迭代优化,直至满足终止条件。
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4月前
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基于GA遗传优化算法的Okumura-Hata信道参数估计算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中应用遗传算法进行无线通信优化,无水印仿真展示了算法性能。遗传算法源于Holland的理论,用于全局优化,常见于参数估计,如Okumura-Hata模型的传播损耗参数。该模型适用于150 MHz至1500 MHz的频段。算法流程包括选择、交叉、变异等步骤。MATLAB代码执行迭代,计算目标值,更新种群,并计算均方根误差(RMSE)以评估拟合质量。最终结果比较了优化前后的RMSE并显示了SNR估计值。
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5月前
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**摘要:** 该研究利用遗传算法(GA)对混合发电系统进行优化配置,旨在最小化风能、太阳能及电池储能的成本并提升系统性能。MATLAB 2022a用于实现这一算法。仿真结果展示了一系列图表,包括总成本随代数变化、最佳适应度随代数变化,以及不同数据的分布情况,如负荷、风速、太阳辐射、弃电、缺电和电池状态等。此外,代码示例展示了如何运用GA求解,并绘制了发电单元的功率输出和年变化。该系统原理基于GA的自然选择和遗传原理,通过染色体编码、初始种群生成、适应度函数、选择、交叉和变异操作来寻找最优容量配置,以平衡成本、效率和可靠性。
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5月前
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基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的VRPTW问题求解matlab仿真
摘要: 本文介绍了考虑时间窗的车辆路径问题(VRPTW),在MATLAB2022a中进行测试。VRPTW涉及车辆从配送中心出发,服务客户并返回,需在指定时间窗内完成且满足车辆容量限制,目标是最小化总行驶成本。文章探讨了遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)的基本原理及其在VRPTW中的应用,包括编码、适应度函数、选择、交叉、变异等步骤。同时,提出了动态惯性权重、精英策略、邻域搜索、多种群和启发式信息等优化策略,以应对时间窗限制并提升算法性能。
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