1、荷兰计算机先驱:Electrologica的传奇之旅

荷兰计算机先驱:Electrologica的传奇之旅

1. 荷兰计算历史中的瑰宝——Electrologica

在荷兰的计算历史长河中,Electrologica宛如一颗璀璨的宝石,散发着独特的魅力。“Logic per electrons”,这个充满创意的文字游戏,完美地诠释了战后那种积极进取的精神,也成为了这家新企业的名字。

1.1 公司文化与发展

1955年,Jojo Engelfriet和Aad van Wijngaarden的会面点燃了伟大的梦想,他们创立了Electrologica。这家公司不仅建立了生产设施,还孕育了一种独特的公司文化。即便后来被并入Philips - Electrologica,这种文化依然在老员工的回忆中熠熠生辉。公司文化的核心是一种无所不能的信念,相信只要技术上可行,就没有什么是无法实现的。“Logic would dictate the course of electrons”,这种对理性的崇尚,让Electrologica成为了一家强大而勇敢的企业。然而,对技术和商业实际层面的轻视,也成为了它的致命弱点。

1.2 相关领域的联系

Electrologica与许多相邻领域的重要事件紧密相连。它与信号量的新兴概念和互斥算法有关,还与荷兰对ALGOL语言的接纳以及Dijkstra - Zonneveld编译器的开发密切相关,后来又与THE多程序系统有所关联。在核物理领域,Electrologica的机器推动了三维粒子检测的前沿研究;在艺术领域,它助力了计算机辅助音乐创作。此外,其产品在设计方面也表现出色,Electrologica X1设计精良,尽管周边设备种类繁多;而Electrologica X

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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