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《三十天自制操作系统》虚拟机0x1b异常bug修复与中文显示
gitee传送门：进入下载 Bug修复 只需把代码段的合法地址修改成下图这样即可： bug原因分析： 1、错误示例：在QEMU中是可以正常运行的，但一把软盘挪到虚拟机中运行就会报： 2、原因：finfo是经过压缩的文件，而appsize是解压缩后的文件，所以当指向0x1b时，指令硬编码为E9XXXXXXXX，而跳转的地【优化算法】粒子群优化多目标搜索算法【含Matlab源码 1124期】
## 一、简介 粒子群优化多目标搜索算法 ## 二、源代码 ```c %% 该函数演示多目标perota优化问题 %清空环境 clc clear load data %% 初始参数 objnum=size(P,1); %类中物品个数 weight=92; %总重量限制 %初始化程序 Dim=5; %粒子维数 xSize=50; %种群个数 MaxIt=2【优化求解】粒子群算法的多目标优化matlab源码
一、简介 粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得到了改进，这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。1.1 粒子群优化粒子群优化(PSO)是一种群智能算法，其灵自制操作系统（5）
接收启动信息的结构体 启动信息包括键盘等状态、显卡模式、显存地址，屏幕大小等。 asmhead中的内容： ; BOOT_INFO関係 CYLS EQU 0x0ff0 ; 启动扇区设置（1字节） LEDS EQU 0x0ff1 ; 键盘灯状态（1字节） VMODE EQU 0x0ff2 ; 关于颜色数的信息。几位彩色？(2字节) SCRNX EQU 0x0【背包问题】基于粒子群算法求解多背包问题matlab源码
一、简介 多目标粒子群（MOPSO）算法是由CarlosA. Coello Coello等在2004年提出来的，详细参考1。目的是将原来只能用在单目标上的粒子群算法（PSO）应用于多目标上。我们知道原来的单目标PSO流程很简单：–>初始化粒子位置（一般都是随机生成均匀分布）–>计算适应度值（一般是目标函数值-优化的对【背包问题】粒子群求解背包问题【Matlab 208期】
一、简介 1.1 描述 离散二进制粒子群算法（Discrete Binary Particle Swarm Optimization Algorithm， BPSO）最初由J.Kennedy和R.C.Eberhart在1997年设计; PSO主要优化连续实值问题，BPSO主要优化离散空间约束问题； BPSO是在离散粒子群算法基础上，约定位置向量、速度向量均由0、1值构【啃书】《MATLAB智能算法30个案例分析(第2版)》第十章 基于粒子群算法的多目标搜索算法
文章目录 问题描述仿真过程matlab源码 问题描述 仿真过程 matlab源码 %20201229lu注：该代码在matlab2019b成功运行 %% 该函数演示多目标perota优化问题 %清空环境 clc clear load data %导入data.mat数据，data.mat中即储存的问题中P,R,C %% 初始参数 objnum=size(P,