蚁群算法在拣货路径优化中的应用研究-简易解读

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摘录算法介绍

蚁群算法ACA(Ant Colony Algorithm)源于对自然界蚂蚁寻找从蚁巢到食物的最短路径并找到回巢路径方法的研究。蚂蚁在觅食的过程中,在走过的路径下留下一种称之为信息素(pheromone)的物质,其它蚂蚁就是靠这种信息素的指引往返于食物源与巢穴之间。各条路径上的信息素都会随着时间的迁移而不断蒸发减少,但某条路径七走过的蚂蚁越多,则路径上残留的信息素强度就越高。蚂蚁在运动的过程中总足倾向朝信息素强度高的方向移动。因此,由大量蚂蚁组成的集体行为便表现出一种信息正反馈现象:当几只蚂蚁分别沿着不同的路径网巢,长度越短的路径匕信息素的强度越高.其它蚂蚁选择这样路径的概率也越大.路径上的信息素强度也会更高,使更多的蚂蚁集中到最短的路径上来。蚁群算法就是模拟上述蚂蚁觅食行为,设计虚拟的蚂蚁,使其随机搜索不同的路径,jf:留下会随时间变化而蒸发的“信息素”,根据“信息素”强度来寻找最短路径。

总结

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点评:

高数都还给老师了,看关半懂的,先记录一下,慢慢解读。有兴趣的小伙伴可以约聊一下这个路径优化的东东。这篇文章看起来隐去了不少实用信息,比如迭代次数与耗时参考,只是简单的说太长。货架布局情况也没有,就算来算去玩蚁群了。

依据这篇算法文章结论,大规模(n>30)旅行商问题会导致性能迅速恶化,从作者措辞上来讲,似乎达到临界值后,是无法忍受的。还要结合别的算法先做初始种群,再来使用蚁群算法。

如果将拣货平面图生成出来,把要拣货的位置突出显示一下,一般情况下,拣货员是否一眼就用人脑规划好了路线,并且拣货员可以非常灵活的结合实际情况规划与调整路线。

小插曲:

“Andrew Ng是Google Brain项目联合创建人,致力于在谷歌内部推动深度学习算法应用。去年6月,谷歌Google Brain运用深度学习的研究成果,使用 1000 台电脑创造出多达 10 亿个连接的“神经网络”,让机器系统学会自动识别猫,成为国际深度学习领域广为人知的案例之一。”

回到主题:

对于拣货路径的优化,不可一蹴而就Ing。可以向着机器自动优化的方向努力~

NTFS 目录文件数量 达到多少对性能影响比较明显?

资料显示NTFS支持4294967295文件数量,某网站显示一个目录下数量1万小文件也不算多,到100w才能体现出性能损失。

最近在处理一个日志目录的问题,据静态分析,日志每天会产生9个,每个日志文件都不大,只有3个有数据,另外6个是空的。一共也就300k的样子。一年下来,预计也就3285个文件,T除空文件,也就1095个文件,占用空间也就100MB。

目前来看,木有优化的必要Ing

深圳市佰利营销服务有限公司胜苹果公司专利

深圳市佰利营销服务有限公司(以下简称佰利公司)于2014年1月13日申请了名为“手机100C”的外观设计专利,2014年7月9日获得授权公告。同年12月11日,佰利公司在中复电讯公司商场处购得iphone6和iphone6 plus两款手机,认为其外观设计侵犯了自己申请的专利,于是便向北京市知识产权局提出处理请求。
北京市知识产权局于2015年1月6日受理,在征得佰利公司同意后,北京市知识产权局将苹果公司追加为共同被请求人。
苹果公司于2015年3月30日以该专利违反专利法第23条第1款、第2款相关规定[ 《中华人民共和国专利法》第二十三条:授予专利权的外观设计,应当不属于现有设计;也没有任何单位或者个人就同样的外观设计在申请日以前向国务院专利行政部门提出过申请,并记载在申请日以后公告的专利文件中。
授予专利权的外观设计与现有设计或者现有设计特征的组合相比,应当具有明显区别。
授予专利权的外观设计不得与他人在申请日以前已经取得的合法权利相冲突。
本法所称现有设计,是指申请日以前在国内外为公众所知的设计。

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2015年12月2日,专利复审委员会作出《第27878号无效宣告请求审查决定书》,认定涉案专利符合专利法第23条第1款、第2款的规定,苹果公司无效宣告请求的理由不能成立。专利复审委决定维持佰利公司201430009113.9号外观设计专利权有效。
2016年5月10日,北京市知识产权局作出的一份《专利侵权纠纷处理决定书》,认定iPhone6和 iPhone6 Plus两款手机的外观设计侵犯了佰利公司的专利权,并责令苹果公司停止销售、中复公司停止许诺销售和销售被控侵权产品。
决定作出后,苹果公司和中复公司均表示不服,并依据《行政诉讼法》相关规定,向北京知识产权法院提起行政诉讼,要求法院依法撤销被诉决定,同时宣告被控侵权产品iPhone6、iPhone6 Plus两款手机未落入涉案专利权的保护范围。
该院已向北京市知识产权局送达了应诉通知书。该案正在进一步审理中。

深圳市佰利营销服务有限公司(以下简称佰利公司)这家公司火了!