优化问题第7页

动态规划：理解并掌握算法的艺术

这种方法能够有效地解决各种优化问题，特别是在计算机科学、运筹学、经济学和工程学等领域。

一休哥助手·2023-12-22 07:42

对偶理论：基本概念札记

本文主要描述：优化问题的标准形式，即原问题的基本定义；介绍Lagragian函数，Lagrage对偶函数/对偶函数，Lagrage对偶问题/对偶问题等基本概念；介绍将原问题转化为对偶问题的方法。

三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:02

无约束优化问题求解笔记（2）：最速下降法

目录3.最速下降法3.1最速下降法的基本思想3.2基于精确搜索的最速下降法3.3基于精确搜索的最速下降法的程序实现3.4基于精确搜索的最速下降法的缺点Reference3.最速下降法3.1最速下降法的基本思想最速下降法是典型的线搜索方法.设fff是Rn\mathbb{R}^nRn上可微函数，在第kkk次迭代时，若∇f(xk)=0\nablaf(x_k)=0∇f(xk)=0,则认为xkx_kxk已经

碧蓝的天空丶·2023-12-22 00:10

无约束优化问题求解笔记（1）

1.2停止准则1.3收敛阶2.线搜索方法2.1精确线搜索2.2非精确搜索**Goldstein准则****Wolfe准则**2.3线搜索算法的收敛性1.迭代求解的基本流程与停止准则1.1迭代求解的基本流程优化问题的解通常无法直接而精确地求得

碧蓝的天空丶·2023-12-21 23:58

android 使用GSON 序列化对象出现字段被优化问题解决方案

一、问题描述有以下结构：publicclassNativeParam{privateTdata;publicNativeParam(Tdata){this.data=data;}publicTgetData(){returndata;}publicvoidsetData(Tdata){this.data=data;}};NativeParamdata="1.0.1"；Stringresult=gs

w风雨无阻w·2023-12-21 23:41

支持向量机SVM介绍——基于机器学习_周志华

支持向量机SVM支持向量机1.函数间隔与几何间隔1.1函数间隔1.2几何间隔2.最大间隔与支持向量3.从原始优化问题到对偶问题4.核函数5.软间隔支持向量机上篇主要介绍了神经网络。

Pandy Bright·2023-12-21 22:47

海塞矩阵（Hessian matrix）全解

数值解求海塞矩阵有限差分来估计海塞矩阵自动微分技术来估计海塞矩阵原理代码实现详细版一行代码海塞矩阵海塞矩阵（Hessianmatrix）是一个包含二阶偏导数信息的方阵，通常在数学和计算机科学中具有多种应用场景，其中包括：优化问题

网路末端遗传因子·2023-12-21 17:29

python实现Ford-Fulkerson算法--最大流问题

目录引言问题描述最大流问题算法思想操作步骤标号算法实现过程代码实现python实现如下问题描述最大流问题最大流问题（maximumflowproblem）属于网络流问题中的一种，是一个组合最优化问题，目的是利用传输工具实现最好的运输流量效果

！continue！·2023-12-21 16:59

论文笔记 | Nature 2023 FunSearch：利用大语言模型在数学科学领域探索新的发现

在数学和计算机科学领域，这类问题被称为NP完全优化问题（NP-completeoptimizationproblems）。人们普遍认为不存在能够在“可接受时间”内（即多项式时间内）解决此类问题的算法，

叶庭云·2023-12-21 12:22

Matlab函数最优化问题

前言线性函数和非线性函数的区别在于它们的函数图像是否为一条直线。线性函数的图像是一条直线，表示其中每个自变量的增量引起的因变量的增量是固定的。这意味着函数的图像是一个斜率为常数的直线，可以用y=mx+b的形式表示，其中m是斜率，b是y轴截距。而非线性函数的图像不是直线，表示其中每个自变量的增量引起的因变量的增量不是固定的。这意味着函数的图像可能会是任何形状，例如，三角函数、指数函数和对数函数都是非

数学怪蜀黍·2023-12-21 09:51

梯度下降法

在机器学习和深度学习中，梯度下降法被广泛应用于求解模型参数的优化问题，例如线性回归、逻辑回归、神经网络等。梯度下降法的基本思想是通过不断迭代，使目标函数的值逐步趋近于最小值。

调钟师·2023-12-21 01:32

【Matlab算法】拟牛顿法（Quasi-Newton Methods）（附MATLAB完整代码）

拟牛顿法（Quasi-NewtonMethods）前言正文代码实现可运行代码迭代结果前言拟牛顿法是一类迭代优化算法，用于求解无约束优化问题。

Albert_Lsk·2023-12-20 21:33

【Matlab算法】牛顿法（Newton‘s Method）（附MATLAB完整代码）

牛顿法（Newton'sMethod）前言正文代码实现迭代可视化前言牛顿法(Newton’sMethod)是一种迭代优化算法，用于求解无约束优化问题中的局部最小值。

Albert_Lsk·2023-12-20 21:32

SVM —— 理论推导

SVM支持向量线性可分最大间隔超平面最大间隔超平面的推导支持向量分类间隔的推导最优化问题对偶问题拉格朗日乘子法强对偶性SVM优化软间隔解决问题优化目标及求解核函数线性不可分核函数的作用常见核函数SVM算法优缺点支持向量机

写进メ诗的结尾。·2023-12-20 20:37

记一次深入内核的数据库高并发性能优化实践

接到反馈后，我们的技术团队第一时间组织人员复现场景，本以为是一次普通平常的性能优化问题，没想到解决问题的过程堪比福尔摩斯探案。

DolphinDB智臾科技·2023-12-20 20:59

基于探路者算法求解单目标优化问题附 MATLAB 代码

基于探路者算法求解单目标优化问题附MATLAB代码探路者算法（PathfinderAlgorithm）是一种基于自然界的启发式优化算法，用于解决单目标优化问题。

翠绿探寻·2023-12-20 18:03

基于麻雀搜索算法优化的信号去噪算法实现（附带Matlab代码）

麻雀搜索算法是一种基于自然界麻雀群体行为的优化算法，可以用于解决各种优化问题。本文将介绍如何利用麻雀搜索算法优化信号去噪，并提供相应的Matlab代码。

心灵深处的闪耀光芒·2023-12-20 18:28

算法小课堂（九）分支限界法

一、概述1.1概念分支限界法是一种求解最优化问题的算法，常以广度优先或以最小耗费（最大效益）优先的方式搜索问题的解空间树。其基本思想是把问题的可行解展开，再由各个分支寻找最佳解。

烟雨平生9527·2023-12-20 17:21

人工智能之数学(三) ------ 凸优化

一.机器学习中的优化问题损失函数:模型与实际数据匹配程度越好,损失函数就越小,如果相差较大,损失函数也会相对比较大正则化函数:模型很复杂,对于训练数据拟合性很好,但是对于未见过的数据拟合较差,因此可通过正则化的函数控制模型的复杂度

千喜Ya·2023-12-20 08:45

「最优化基础知识2」一维搜索，以及python代码

最优化基础知识（2）无约束优化问题，一维搜索一、一维搜索一维搜索的意思是在一个方向上找到最小点。用数学语言描述，X*=Xk+tPk，从Xk沿着Pk方向行走t到达最小点X*。

风声holy·2023-12-20 08:46

Hermite矩阵的特征值估计——courant-fischer定理

Hermite矩阵的特征值估计——courant-fischer定理一、courant-fischer定理（min-max定理）将hermite矩阵的特征值表示为一系列最优化问题的解。

风声holy·2023-12-20 08:46

力压《赛博朋克2077》，目前日本主机市场中最火的是这款游戏

我们知道：知名大作《赛博朋克2077》推出后，因为游戏bug以及优化问题影响了玩家的正常体验，所以波兰蠢驴承诺可以退款，索尼甚至将这款游戏下架了！

爱游戏的萌博士·2023-12-20 03:12

对偶问题推导

原问题和对偶问题每一个线性优化问题，都可以表示为一个对偶问题。原问题：对偶问题：原问题不等式（）的数量为对偶问题中变量的数量。原问题变量()的数量为对偶问题中不等式的数量。如何推导？

Greyish·2023-12-20 03:53

湖南科技大学计算智能课设（四）遗传算法求解无约束单目标优化问题

遗传算法求解无约束单目标优化问题写在前面这篇文章是课设的相关记录，有些地方可能会写的不对，欢迎大家指正。

枍飏·2023-12-20 03:53

对偶问题笔记（2）

目录4.凸优化问题之强对偶性的Slater条件5.约束转换对对偶性的影响5.1函数有限值约束转换为集约束5.2代数约束转换为集约束6.对偶的对偶7.仿射约束优化问题的对偶函数的计算Reference4.

碧蓝的天空丶·2023-12-20 03:17

对偶问题笔记（1）

目录1从Lagrange函数引入对偶问题2.强对偶性与KKT条件3.对偶性的鞍点特征1从Lagrange函数引入对偶问题考虑如下优化问题{min⁡f0(x)s.tfi(x)≤0,i=1,⋯ ,p,hj(

碧蓝的天空丶·2023-12-20 03:47

优化问题笔记（2）

目录3.约束优化问题的全局解3.1凸优化问题3.2二次优化问题3.3无约束二次优化问题3.4一个典型的二次等式约束二次优化问题Reference3.约束优化问题的全局解3.1凸优化问题局部解成为全局解的一类重要的优化问题是所谓凸优化问题

碧蓝的天空丶·2023-12-20 03:46

凸优化问题求解

这里写目录标题1.线性规划基本定理二级目录三级目录1.线性规划基本定理首先我们指出，线性规划均可等价地化成如下标准形式{min⁡cTx,s.tAx=b,x⪰0,\begin{align}\begin{cases}\min~c^Tx,\\\mathrm{s.t}~Ax=b,\\x\succeq0,&\end{cases}\end{align}⎩⎨⎧mincTx,s.tAx=b,x⪰0,其中，A=[a

碧蓝的天空丶·2023-12-20 03:15

前馈神经网络-自动梯度计算＆优化问题

（选做）2完善Runner类3模型训练4性能评价二.优化问题1.基本概念1)参数初始化2)

洛杉矶县牛肉板面·2023-12-20 00:01

机器学习 | SVM支持向量机

线性模型通过求解各点距离进行投票，可以使用sigmoid函数来求解总损失，转换成一个最优化问题。但是模型泛化能力太差，很容

西皮呦·2023-12-19 06:06

C51代码优化问题

于是开始研究代码优化问题现象：被优化的代码，在debug状态下无法加入断点，如下图所示，分析：1.有的优化可以理解，如If(A){//dosomethingA;B;C;//callfunctionFunc

lixingdian·2023-12-19 02:18

机器学习求解组合优化问题2023各大顶会最新论文合集

组合优化问题是一类在计算机科学和运筹学中常见的问题，比如旅行商问题、背包问题、图着色问题等。这类问题通常涉及在给定数量的候选解中找到最优解。

深度之眼·2023-12-19 02:25

智能优化及其应用——课程实验（粒子群算法）

目录前言一、粒子群算法原理二、粒子群算法建模三、Python编程实现0.优化问题1.定义PSO类2.定义适应度函数3.定义迭代运行函数4.定义结果输出函数5.编写main函数6.结果展示总结前言这学期的智能优化课程主要介绍了人工智能领域内的一些优化算法

沈先·2023-12-18 16:33

优化问题笔记（1）

目录1.优化问题的基本概念和最优解的微分判据1.1一般优化问题的提法1.2优化问题局部最优解的微分判据2.约束优化问题局部最优解的KKT条件2.1Abadie约束条件2.2局部最优解的必要条件2.3局部最优解的充分条件

碧蓝的天空丶·2023-12-18 08:39

外媒爆料：黑客已经将《赛博朋克2077》的源代码拍卖出去了

去年12月，万众期待的《赛博朋克2077》推出后，由于游戏bug和优化问题引发了巨大的争议，影响了公司的口碑；而近日公司的游戏源代码被盗了！

爱游戏的萌博士·2023-12-18 00:33

【人工智能】实验四：遗传算法求函数最大值实验与基础知识

实验四：遗传算法求函数最大值实验实验目的熟悉和掌握遗传算法的原理、流程和编码策略，并利用遗传算法求解函数优化问题，理解求解流程并测试主要参数对结果的影响。实验内容采用遗传算法求解函数最大值。

friklogff·2023-12-17 22:29

（一）：食品公司的优化问题

题目：某食品公司生产两种点心①和②，采用采用原料A和B。已知生产每盒点心①和②时消耗的原料数及原料单价、月供应量及两种点心的批发价如下表所示：据对市场估计，②点心月销量不超过2000盒，且其销量不超过点心①1000盒。要求计算使销售收人最大的计划安排。模型建立：设①点心的销量为x1x_1x1盒，②点心的销量为x2x_2x2盒，设销售收入为SSS,那么可得S=(30x1+20x2)−[9.9

抱抱宝·2023-12-17 21:57

机器学习三个基本要素：优化算法

机器学习的训练过程其实就是最优化问题的求解过程。参数与超参数在机器学习中，优化又可以分为参数优化和超参数优化。模型(x;θ)中的θ称为模型的参数，可以通过优化算法进行学习。

白牛DATA·2023-12-17 09:25

Lingo 基本使用

比较运算符3、算术运算符三、常见函数1、数学函数2、界定函数3、集循环函数4、辅助函数四、模型建立1、集合段2、目标和约束段五、案例1、运输与选址2、最优选择Lingo语法一、概述1、简介LINGO是用来解决优化问题的一个特别好用的软件

SteveKenny·2023-12-17 08:17

Python高级算法——贪心算法（Greedy Algorithm）

Python中的贪心算法（GreedyAlgorithm）：高级算法解析贪心算法是一种优化问题的解决方法，它每步选择当前状态下的最优解，最终希望通过局部最优的选择得到全局最优解。

Echo_Wish·2023-12-17 07:02

那这10个JavaScript的优化问题你不得不知道！

JavaScript的高效优化一直都是我们前端开发中非常重要的工作，也是很多开发人员无法做好的一部分内容，今天我总结了10个优化问题，大家可以参考来做优化，这其中很多问题都是大家经常遇到的哦。

技术研究所·2023-12-16 22:04

Unity项目优化案例二

本文地址：https://blog.csdn.net/t163361/article/details/135024136针对工作中遇到的优化问题，记录一下，给大家优化自己的项目提供一些思路。

听星·2023-12-16 20:34

基于MATLAB GUI的模拟退火算法求解全局最大值最小值问题

基于MATLABGUI的模拟退火算法求解全局最大值最小值问题模拟退火算法（SimulatedAnnealing）是一种基于统计力学的全局优化算法，适用于求解复杂的优化问题。

风华绝代的代码·2023-12-16 12:18

【深度学习】机器学习概述（一）机器学习三要素——模型、学习准则、优化算法

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）4.Hinge损失函数b.风险最小化准则1.经验风险最小化2.过拟合问题3.结构风险最小化4.正则化项的选择5.欠拟合3.优化机器学习问题转化成为一个最优化问题

QomolangmaH·2023-12-16 08:10

【深度学习】机器学习概述（二）优化算法之梯度下降法（批量BGD、随机SGD、小批量）

文章目录一、基本概念二、机器学习的三要素1.模型a.线性模型b.非线性模型2.学习准则a.损失函数b.风险最小化准则3.优化机器学习问题转化成为一个最优化问题a.参数与超参数b.梯度下降法梯度下降法的迭代公式具体的参数更新公式学习率的选择