{
  "id": "conv_20251014_211302_984",
  "title": "{\n    \"yc\": {\n      \"popSize\": 100,\n      \"maxGene...",
  "created_at": "2025-10-14T21:13:02.984181",
  "updated_at": "2025-10-16T09:01:18.203647",
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    {
      "role": "user",
      "content": "{\n    \"yc\": {\n      \"popSize\": 100,\n      \"maxGenerations\": 200,\n      \"crossoverProb\": 0.7,\n      \"crossoverEta\": 50,\n      \"mutationProb\": 0.7,\n      \"mutationEta\": 20\n    },\n    \"yhc\": {\n      \"pop_size\": 50,\n      \"max_gen\": 50,\n      \"alpha\": 0.3,\n      \"beta0\": 1.0,\n      \"gamma\": 0.1\n    },\n    \"lq\": {\n      \"pop_size\": 80,\n      \"max_gen\": 100,\n      \"penalty_factor\": 1e6,\n      \"a_decrease_rate\": 2,\n      \"convergence_criterion\": 1e-3,\n      \"boundary_repair\": true,\n      \"adaptive_penalty\": false\n    },\n      \"mnth\": {\n        \"initial_temperature\": 1000.0,\n        \"cooling_rate\": 0.95,\n        \"max_iterations\": 10000,\n        \"cooling_schedule\": \"exponential\",\n        \"position_perturbation\": 0.1,\n        \"size_perturbation\": 0.05\n    },\n    \"bcd\": {\n      \"max_iter\": 500,\n      \"weight_centrality\": 0.3,\n      \"center_region_ratio\": 0.7,\n      \"center_attraction\": 0.1,\n      \"initial_alpha\": 0.1,\n      \"alpha_increase_factor\": 1.2,\n      \"alpha_decrease_factor\": 0.8,\n      \"alpha_min\": 0.01,\n      \"alpha_max\": 0.5,\n      \"gradient_eps\": 1e-5,\n      \"constraint_tolerance\": 1e-3\n    },\n    \"nd\": {\n      \"max_iter\": 200,\n      \"grid_size_factor\": 1.5,\n      \"max_attempts_per_camp\": 30\n    },\n    \"jy\": {\n      \"popSize\": 80,\n      \"maxGenerations\": 40,\n      \"b\": 1.0,\n      \"eliteRate\": 0.2\n    },\n    \"tdf\": {\n      \"max_iter\": 200,\n      \"learning_rate\": 0.5,\n      \"initial_temperature\": 1000.0,\n      \"temperature_decay\": 0.95,\n      \"perturbation_interval\": 100,\n      \"perturbation_magnitude\": 5.0,\n      \"convergence_threshold\": 1e-6\n    }\n}\n请用一个markdown格式，每个算法的配置输出一个表格",
      "timestamp": "2025-10-14T21:13:45.095738"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "我来为您将这些算法配置参数整理成markdown表格格式。",
      "timestamp": "2025-10-14T21:13:47.358911"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "",
      "timestamp": "2025-10-14T21:13:47.361853",
      "tool_calls": [
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          "index": 0,
          "type": "function",
          "function": {
            "name": "create_file",
            "arguments": "{\"path\": \"algorithm_configs.md\", \"file_type\": \"md\", \"annotation\": \"算法配置参数表格汇总\"}"
          }
        }
      ]
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "直接输出",
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    {
      "role": "user",
      "content": "不要代码块！",
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    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "## 遗传算法 (yc)\n\n| 参数 | 值 | 说明 |\n|------|----|------|\n| 种群大小 | 100 | 每代个体数量 |\n| 最大迭代次数 | 200 | 算法终止条件 |\n| 交叉概率 | 0.7 | 个体交叉重组概率 |\n| 交叉分布指数 | 50 | SBX交叉参数 |\n| 变异概率 | 0.7 | 个体变异概率 |\n| 变异分布指数 | 20 | 多项式变异参数 |\n\n## 粒子群算法 (yhc)\n\n| 参数 | 值 | 说明 |\n|------|----|------|\n| 种群大小 | 50 | 粒子数量 |\n| 最大迭代次数 | 50 | 算法终止条件 |\n| 学习因子α | 0.3 | 认知学习因子 |\n| 初始学习因子β₀ | 1.0 | 社会学习因子初始值 |\n| 衰减系数γ | 0.1 | 学习因子衰减率 |\n\n## 约束优化算法 (lq)\n\n| 参数 | 值 | 说明 |\n|------|----|------|\n| 种群大小 | 80 | 个体数量 |\n| 最大迭代次数 | 100 | 算法终止条件 |\n| 惩罚因子 | 1×10⁶ | 约束违反惩罚系数 |\n| 衰减率 | 2 | 惩罚因子衰减倍数 |\n| 收敛准则 | 0.001 | 算法收敛阈值 |\n| 边界修复 | true | 是否修复超出边界解 |\n| 自适应惩罚 | false | 是否使用自适应惩罚 |\n\n## 模拟退火算法 (mnth)\n\n| 参数 | 值 | 说明 |\n|------|----|------|\n| 初始温度 | 1000.0 | 算法起始温度 |\n| 冷却率 | 0.95 | 温度衰减系数 |\n| 最大迭代次数 | 10000 | 算法终止条件 |\n| 冷却调度 | exponential | 温度下降方式 |\n| 位置扰动 | 0.1 | 位置变化幅度 |\n| 尺寸扰动 | 0.05 | 尺寸变化幅度 |\n\n## 重心法算法 (bcd)\n\n| 参数 | 值 | 说明 |\n|------|----|------|\n| 最大迭代次数 | 500 | 算法终止条件 |\n| 中心权重 | 0.3 | 中心点吸引力权重 |\n| 中心区域比例 | 0.7 | 中心区域大小比例 |\n| 中心吸引力 | 0.1 | 中心点吸引力强度 |\n| 初始步长 | 0.1 | 算法初始步长 |\n| 步长增长因子 | 1.2 | 步长增加倍数 |\n| 步长减小因子 | 0.8 | 步长减小倍数 |\n| 最小步长 | 0.01 | 步长下限 |\n| 最大步长 | 0.5 | 步长上限 |\n| 梯度精度 | 1×10⁻⁵ | 梯度计算精度 |\n| 约束容差 | 0.001 | 约束满足精度 |\n\n## 节点分布算法 (nd)\n\n| 参数 | 值 | 说明 |\n|------|----|------|\n| 最大迭代次数 | 200 | 算法终止条件 |\n| 网格大小因子 | 1.5 | 网格尺寸缩放系数 |\n| 每营地最大尝试次数 | 30 | 节点放置尝试上限 |\n\n## 精英算法 (jy)\n\n| 参数 | 值 | 说明 |\n|------|----|------|\n| 种群大小 | 80 | 个体数量 |\n| 最大迭代次数 | 40 | 算法终止条件 |\n| 选择压力 | 1.0 | 个体选择强度 |\n| 精英比例 | 0.2 | 保留精英个体比例 |\n\n## 温度下降算法 (tdf)\n\n| 参数 | 值 | 说明 |\n|------|----|------|\n| 最大迭代次数 | 200 | 算法终止条件 |\n| 学习率 | 0.5 | 参数更新步长 |\n| 初始温度 | 1000.0 | 算法起始温度 |\n| 温度衰减 | 0.95 | 温度下降系数 |\n| 扰动间隔 | 100 | 温度扰动频率 |\n| 扰动幅度 | 5.0 | 温度扰动强度 |\n| 收敛阈值 | 1×10⁻⁶ | 算法收敛精度 |",
      "timestamp": "2025-10-14T21:14:26.561381"
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