基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的CDVRP问题求解matlab仿真
该文介绍了车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)中的组合优化问题CDVRP,旨在找寻满足客户需求的最优车辆路径。在MATLAB2022a中运行测试,结果显示了算法过程。核心程序运用了GA-PSO混合算法,包括粒子更新、交叉、距离计算及变异等步骤。算法原理部分详细阐述了遗传算法(GA)的编码、适应度函数、选择、交叉和变异操作,以及粒子群优化算法(PSO)的粒子表示、速度和位置更新。最后,GA-PSO混合算法结合两者的优点,通过迭代优化求解CDVRP问题。
【OSS全球加速】如何利用CNAME自定义加速区域
1 背景
OSS推出的全球加速功能,客户端离OSS数据中心距离越远加速效果就会越好,比如跨洋或者跨大洲预期会有数倍的性能提升,但是对于很多OSS用户,并不一定需要在所有区域加速。 比如用户在国内有个Bucket,用户会在全球各地上传或下载这个Bucket 内的数据,由于OSS本身提供优质的网络及高质量的BGP多线接入能力,在国内大部分区域访问OSS速度都能做到“很快”,此时如果在国内也使用传输加速的话可以做到“更快”,但是“很快”其实已经能够满足大部分用户的需求,用户不愿意为从“很快”到“更快”买单。
基于GA遗传优化的TSP问题最优路线规划matlab仿真
本项目使用遗传算法(GA)解决旅行商问题(TSP),目标是在访问一系列城市后返回起点的最短路径。TSP属于NP-难问题,启发式方法尤其GA在此类问题上表现出色。项目在MATLAB 2022a中实现,通过编码、初始化种群、适应度评估、选择、交叉与变异等步骤,最终展示适应度收敛曲线及最优路径。
基于地理位置的访问策略的GA加速最佳实践
全球加速GA是阿里云提供的全球网络加速服务,支持基于地理位置的访问策略。本文介绍如何通过多组GA实例组合,实现一个域名在全球多个区域的服务同步加速。具体步骤包括创建ECS实例、部署Nginx服务器、配置GA及全局流量管理器等。