7、Electrologica X1:发展困境与未来探索

Electrologica X1:发展困境与未来探索

1. Electrologica X1市场地位

在行政应用计算机市场中,Electrologica的市场表现处于IBM和Bull之后。IBM和Bull是知名的办公机械制造商,大型公司在实现行政自动化时,往往优先选择这些值得信赖的办公设备供应商的计算机。尽管与IBM和Bull提供的产品相比,X1是一款较为先进的计算机,但Electrologica进入该市场仍面临困难。1959年末,IBM推出了自己的中型第二代计算机,迅速主导了荷兰的行政市场,这迫使Electrologica必须提升竞争力。

2. 外设连接情况

2.1 客户需求与面临问题

客户对Electrologica X1的默认外设,如穿孔纸带阅读器、纸带打孔机和打字机,或可选的Bull穿孔卡片机并不满意,他们要求配备其他外设,如高速行式打印机、磁带机、磁鼓存储器和磁盘存储器。然而,客户的外设连接请求大多在订购X1之后才提出,而且即使提前提出请求,通常也是先完成X1的安装,之后才准备和提供额外外设的连接。

2.2 外设开发情况

  • 穿孔卡片机 :为Nillmij开发的X1可与Bull的P.R.D型穿孔卡片复制机配合使用。为巩固与Bull的关系,双方就产品销售和服务进行了深入谈判。但Electrologica担心与Bull的密切合作会阻碍X1继任机型的研发,因此在放缓与Bull谈判的同时,也考虑与其他制造商谈判,甚至计划自主开发穿孔卡片机。1959年7月,双方达成协议,Bull将向Electrologica提供穿孔卡片机,但保留因商业利益拒绝供货的权利,Ele
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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