时隙分配

使用MATLAB的遗传算法时隙分配问题，是优化通信系统资源的一种实用的方法。通过遗传算法，可以有效地找到一个接近最优的时隙分配方案，确保多个用户公平高效地使用信道资源。遗传算法通过模拟自然选择过程，逐步进化个体，寻找最佳解。 ，你需要理解时隙分配问题。在通信系统中，时隙是数据传输的基本单位，合理分配这些时隙能够显著提升系统的吞吐量和服务质量。遗传算法会将每个的时隙分配方案视为一个个体，随机生成初始种群，并通过编码、评估、选择、交叉、变异等步骤来优化分配方案。 如果你用MATLAB，可以直接用ga函数来实现这一算法，简化了开发过程。这个函数强大，你只需要定义目标函数、适应度函数和约束条件，它会自

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。

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。

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

Waterfilling.m 是一个好用的 MATLAB 工具，主要用于根据子载波数目和总功率，来分配子信道的功率。使用这个工具，你可以轻松地进行功率分配，并且能生成相应的功率分配图。这对于做 OFDM 或其他通信算法的仿真研究有用。嗯，代码逻辑简单，运算速度还挺快的，适合你在调试或仿真过程中使用。如果你需要做类似的功率分配，这个资源挺适合你。 不过要注意，虽然工具简单，最好还是对 MATLAB 有一定的了解，这样能更好地发挥它的优势。，这个工具是个实用的小帮手，适合无线通信方面的项目。

详细描述了DB2的内存分配机制，适合想要深入了解该领域的读者下载阅读。

创建Oracle用户并设置相应的权限。

Oracle 的内存分配逻辑还蛮复杂的，尤其是在搞性能调优时，真能踩不少坑。SGA、PGA这些概念你得搞清楚，分多了浪费，分少了又卡，挺影响体验的。 Oracle 的内存调整，其实说白了就是在不同场景下动态配置内存池的大小。比如并发多了，PGA吃紧，那就要调整；又比如慢查询一堆，看看共享池是不是太小了。 我比较推荐看这篇《优化 Oracle 内存分配与调整策略》，讲得挺实在，从参数设置到实际案例都有提，适合动手调优的朋友。 还有篇《内存结构-oracle PPT》也不错，用图讲结构，层次清晰，像做前端的，图一看就明白是怎么回事。 你要是搞性能压测或生产环境部署，记得把自动内存管理和手动内存管理