各车间存在上下游关联关系，每个车间有自己的优化排序目标，需要综合考虑多种复杂的排序规则及工艺约束，制定合理的混流装配排序计划，通过对车身序列进行排序优化，从而保证生产物料消耗的均衡性以及各个生产工位的负荷均匀化等。注：喷漆顺序为先喷车顶再喷车身，若一辆车车顶与车身颜色不同，则认为需要颜色切换，即需要额外清洗喷头，若一辆车车身颜色与下一辆车车顶颜色不同，也认为需要颜色切换。的思考，对于同一批车辆，焊

1. Python中lib、package和module的关系module:以.py为结尾的文件都是模块。package:就是一个带__init__.py的文件夹**（必须有！！！）**和其他一些.py文件组成，其中__init__.py可以是空文件，也可以含有Python代码。lib:在Python中，具有某些功能的模块和包都可以被称作库，库中可以包含包、模块和函数。2.引用自定义模块2.0文档

0 霍特林模型在Hotelling模型中，产品在物质性能上是相同的，但在空间位置上有差异。因为不同位置上的消费者要支付不同的运输成本，他们关心的是价格与运输成本之和，而不单是价格。1 情形1 商店位于两个端点假定有一个长度为1的线性城市，消费者均匀地分布在[0,1]区间，分布密度为1。假定在这个城市中有两个商店，分别位于城市的两端，商店1在x=0x=0x=0​​，商店2在x=1x=1x=1​​，出

差分即进化算法（Differential Evolution）由 Storn和 Price 于1997年提出，算法包含三个参数：种群大小NP,变异放缩因子F,交叉概率CR。用向量xi=[xi1,xi2,…,xi,dim]x_i = \left[x_{i1},x_{i2},\dots,x_{i,dim}\right]xi​=[xi1​,xi2​,…,xi,dim​]表示目标函数的一组候选解，通过不断

1 关联规则挖掘之FPGrowth算法实现Apriori算法通过利用频繁集的两个特性，过滤了很多无效集合，提高了算法效率。但是算法每一次对频繁项集的筛选都需要扫描一次原始数据集，对于大规模数据集Apriori的算法效率不尽如人意。FPGrowth算法由韩家炜[1]等人于2000年提出，其中FPTree是使得这一算法相比Apriori等算法较为高效的关键数据结构，FPTree将数据库中的所有事务(T

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1数据集编号,密度,含糖率,好瓜1,0.697,0.46,是2,0.774,0.376,是3,0.634,0.264,是4,0.608,0.318,是5,0.556,0.215,是6,0.403,0.237,是7,0.481,0.149,是8,0.437,0.211,是9,0.666,0.091,否10,0.243,0.267,否11,0.245,0.057,否12,0.343,0.099,否13

1数据集编号,密度,含糖率,好瓜1,0.697,0.46,是2,0.774,0.376,是3,0.634,0.264,是4,0.608,0.318,是5,0.556,0.215,是6,0.403,0.237,是7,0.481,0.149,是8,0.437,0.211,是9,0.666,0.091,否10,0.243,0.267,否11,0.245,0.057,否12,0.343,0.099,否13

0 霍特林模型在Hotelling模型中，产品在物质性能上是相同的，但在空间位置上有差异。因为不同位置上的消费者要支付不同的运输成本，他们关心的是价格与运输成本之和，而不单是价格。1 情形1 商店位于两个端点假定有一个长度为1的线性城市，消费者均匀地分布在[0,1]区间，分布密度为1。假定在这个城市中有两个商店，分别位于城市的两端，商店1在x=0x=0x=0​​，商店2在x=1x=1x=1​​，出

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