权重分配

AHP（层次分析法）用于指标权重确定，涉及方法、概念和规则。可帮助为建模做准备。

在MATLAB开发中，图像的模板窗口会根据位置计算加权平均矩阵，将位置作为权重因子，并最终除以总权重。这种方法可以有效提高图像处理的精度和效率。

遗传算法代码，解决物流中心与用户间的分配问题，优化物流效率。

AHP权重计算指南 本指南详细介绍了层次分析法(AHP)中权重计算的步骤，包括： 层次单排序及其一致性检验 层次总排序及其一致性检验 权重的最终计算方法

为 SparkContext 分配 Executor 时，需要考虑内存和 CPU 资源。内存分配应避免过度分配，导致内存溢出或数据溢出。CPU 分配应根据实际计算需求调整，可根据 CPU 使用率进行观察。

任务分配优化 利用组合优化中的分支限界法，高效解决任务分配问题，寻找最佳分配方案。

学习如何有效地分配Oracle角色给管理员。

基于权重改进的 PSO 是对传统粒子群优化（PSO）算法的一种优化，挺适合用来一些非线性、多模态的优化问题。通过在 PSO 的基础上加上权重机制，速度更新变得更加灵活，能在探索和开发之间找到一个不错的平衡。这个优化策略能有效防止早熟收敛，提高找到全局最优解的机会。如果你经常做一些复杂的系统设计或者超参数调优问题，这个算法会帮上大忙，效率蛮高的。

本研究基于Jaccard相似度度量，提出一种考虑权重的实体识别方法，并应用于社会网络分析。该方法通过计算实体属性权重，提高实体识别精度。

财富分配的 Python 模拟，挺有意思的一个资源。用游戏方式搞了个社会模拟：100 人、每天随机给钱、从 18 岁玩到退休，看看怎么逐渐拉开差距。代码写得清楚，逻辑也直观，不用花太多脑子就能看懂。更妙的是，作者还加了几个变体，比如加税、拼努力、含着金钥匙出生那种，玩起来挺有意思的。 财富模型的初始设置比较简单，100 个人起步都一样：每人 100 块钱，每天都拿出1 块钱随机送给别人。看着挺公平的设定，但跑着跑着就不一样了。整体逻辑实现都在代码里，一看就懂。 代码部分直接用的Python，写得蛮清爽的。用for 循环跑每一天的变化，用random模块控制转账方向。如果你对模拟过程感兴趣，建议