进化计算在大规模高维特征选择中的应用综述

随着大数据时代的到来,数据的规模和特征维度呈现爆炸式增长,这给数据处理带来了前所未有的挑战。特征选择作为数据预处理的关键环节,在处理大规模高维数据时显得尤为重要。而进化计算方法因其出色的全局搜索能力和高效的优化性能,越来越多的研究者开始对其进行研究,其在大规模高维特征选择中得到了广泛的应用。本文首先介绍了大规模高维数据处理的重要性;然后简单介绍了部分经典和较新的进化计算方法,并详细介绍了其在大规模高维特征选择中的应用情况;最后对目前进化计算在大规模高维特征选择中存在的问题进行总结,并展望了其未来的发展方向。

Dijkstra算法的打车软件司机端选择最短距离乘客优化问题

对打车软件司机端所运用的包括移动终端定位技术模块、无线数据链路通信模块、搜索模块、抢单模块、最短路程规划模块进行分析,针对当前一般打车软件中依据平面最短距离选择乘客的现状,提出基于Dijkstra算法的依据司机端与乘客最短距离选择合适乘客的方案,并对路线模块进行优化。

基于银行家算法的救援物资有效分配方法

在抗灾救援中,容易出现物资分配不当或耗时较长等问题。以道路交通网的GIS数据为基础,使用银行家算法解决了救援物资合理分配问题,确保每个灾区都能获得所需的救援物资。