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无约束优化问题
遗传算法实现-- one-hot编码
笔者近两年在实际工作中发现,制造业场景中会有很多问题可以用到优化算法(或启发算法)来解决,遗传算法作为最典型的算法可以解决绝大部分
优化问题
。
DATARUSHER
·
2024-01-05 22:52
数据挖掘案例
算法
从《孟子》中领悟的积极心理
无方,世界便无秩序,便
无约束
。无圆,世界负荷太重,便不能很好自理。只有方圆相济,当方则方,当圆则圆,这个世界才会和谐。
陈奕绯
·
2024-01-05 18:03
多目标进化算法(二)——非支配排序/NSGA-II
多目标进化算法(二)——非支配排序/NSGA-II上一节阐述了多目标
优化问题
及相关的基础知识。并且举例说明了什么是Pareto最优解,也叫非支配解或非劣解。
阿祖_in_coding
·
2024-01-05 17:22
多目标优化
算法
人工智能
算法导论复习(六)| 动态规划
文章目录动态规划与分治法的联系动态规划算法的步骤动态规划问题的特点最优子结构无后效性重复子问题利用动态规划求解问题的方法证明最优子结构:“剪切-粘贴”法状态转移方程钢条切割递归调用树子问题图矩阵链乘法最优化原理最长公共子序列LCS最优二叉搜索树最
优化问题
brilliantgby
·
2024-01-05 13:06
算法
算法
动态规划
旅行商问题是什么
问题解答:旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,TSP)是一种著名的组合
优化问题
,属于NP-hard问题。
神笔馬良
·
2024-01-05 12:50
人工智能
深搜(DFS)和广搜(BFS):初识问题状态
设计问题求解树中的状态广度遍历适合最
优化问题
经典面试题-深搜广搜系列题目993.二叉树的堂兄弟节点使用深搜classSolution{public:intdfs(TreeNode*root,intx,TreeNode
欢欢学编程
·
2024-01-05 09:41
深度优先
宽度优先
算法
Pytorch之梯度下降算法
目录复习:线性模型:分治法:
优化问题
:梯度下降算法的难题:梯度下降算法的优势:求损失函数的过程:代码及运行结果如下:代码:运行结果:随机梯度下降:为什么要使用随机梯度下降算法:代码如下:运行结果如下:注意
丘小羽
·
2024-01-05 07:06
pytorch
pytorch
算法
人工智能
最优化理论期末复习笔记 Part 2
数学基础线性代数从行的角度从列的角度行列式的几何解释向量范数和矩阵范数向量范数矩阵范数的更强的性质的意义几种向量范数诱导的矩阵范数1范数诱导的矩阵范数无穷范数诱导的矩阵范数2范数诱导的矩阵范数各种范数之间的等价性向量与矩阵序列的收敛性函数的可微性与展开一维
优化问题
牛顿莱布尼茨公式对多维的拓展
hijackedbycsdn
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2024-01-04 23:21
笔记
最优化
凸优化
【代数学作业1-python实现GNFS一般数域筛】构造特定的整系数不可约多项式:涉及素数、模运算和
优化问题
代数学作业1-完整版:python实现GNFS一般数域筛写在最前面背景在GNFS算法中选择互质多项式时,需要考虑哪些关键因素,它们对算法的整体运行时间有何影响?练习1题目题目分析Kleinjung方法简介通用数域筛法(GNFS)中的多项式选择:筛选及其根属性步骤规划解决1.构造满足条件的多项式g(x)g(x)g(x)和f(x)f(x)f(x)实现+代码优化2.计算m构造多项式g(x)g(x)g(x
是Yu欸
·
2024-01-04 22:39
python
开发语言
笔记
密码学
安全
网络安全
AIGC
Convex optimization 3.1 --- 凸
优化问题
part1
从这章开始认识凸
优化问题
。其中,关于各种典型的类别的凸
优化问题
,主要参考了[2]。
expectmorata
·
2024-01-04 12:52
#
CVX
MATH
optimization
训练神经网络的7个技巧
通过训练神经网络模型解决的
优化问题
非常具有挑战性,尽管这些算法在实践中表现出色,但不能保证它们会及时收敛到一个良好的模型
JOYCE_Leo16
·
2024-01-04 10:51
计算机视觉
神经网络
人工智能
深度学习
最优化理论期末复习笔记 Part 1
数学基础线性代数从行的角度从列的角度行列式的几何解释向量范数和矩阵范数向量范数矩阵范数的更强的性质的意义几种向量范数诱导的矩阵范数1范数诱导的矩阵范数无穷范数诱导的矩阵范数2范数诱导的矩阵范数各种范数之间的等价性向量与矩阵序列的收敛性函数的可微性与展开一维
优化问题
牛顿莱布尼茨公式对多维的拓展
hijackedbycsdn
·
2024-01-04 09:42
笔记
最优化
凸优化
osg使用八叉树结构来管理场景,以提高性能
天下武功,唯快不破最近网友问了关于点云、倾斜摄影数据的性能
优化问题
。本来想刀枪剑戟、斧钺勾叉给弄了,但是后来想性能其实是个系统问题,要在第22节分成数小节扎扎实实的讲一讲。
荆楚闲人
·
2024-01-03 19:44
#
osg基础技术点
osg八叉树
老了,我不觉得
一切行动自己作主,拥有支配自己时间的自由,来来去去
无约束
,洒洒脱脱为自己活
林春明_0f4d
·
2024-01-03 13:43
MINCO+汽车
进一步,将原约束规划问题转化为
无约束
规划问题,并采用拟牛顿方法[3]进行鲁棒求解。第三节介绍了自动驾驶汽车的时空轨迹规划。瞬时状态约
匿名了匿名了
·
2024-01-03 07:14
汽车
探索vue2框架的世界:选项式写法的代码书写规范
前言在日常开发的工作中,作为一名以专业的前端为目标的工程师,除了能把自己所编写的项目跑起来,需要考虑的事还有很多,比如浏览器的兼容问题,性能
优化问题
,代码的可读性问题,后期的维护问题等等,其中我认为代码的可读性和书写规范尤其重要
@德玛玩前端
·
2024-01-02 18:29
Vue
vue.js
前端
javascript
react.js
java
Quadratic Assignment Problem 二次分配问题
1问题定义二次分配问题(QuadraticAssignmentProblem,QAP)是一种组合
优化问题
,涉及确定将设施分配到位置的最优方案。
黄芍药
·
2024-01-02 18:51
Quadratic
Assignment
Problem
c++
二次分配问题(遗传算法求解)
遗传算的思想和求解方式,请移步看博客遗传算法(GA)概述_遗传算法提供了一种求解复杂系统
优化问题
的通用框架,不依赖于问题的具体领域-CSDN博客QAP的解决思想可以概括为以下步骤:编码表示:设计一个适当的编码方式来表示问题的解
黄芍药
·
2024-01-02 18:20
Quadratic
Assignment
Problem
算法
一起学习gurobi
和小公主一起学gurobi1.创建模型2.创建变量3.更新变量空间4.目标函数5.添加约束6.最优值,最优解查看7.求解
优化问题
8.运算9.其他后续要补充callback,dual之类的高级内容哈哈哈哈
刘HY
·
2024-01-02 04:33
python
GROUBI
#Gurobi建模思路1.ProbemInstance:待
优化问题
2.ModelGenerator:将数据组合成模型,产生计算机模型对象3.ModelInstance:存在于内存的一个完整数学模型4.GurobiOptimizer
WMM_123456
·
2024-01-02 04:33
GUROBI
python
SLAM PnP问题以及相关基础知识
目标泛函目标泛函是在
优化问题
中使用的一种数学工具,目标泛函是一个函数,它将一个或多个函数映射到一个实数。它常用于描述需要最小化或最大化的函数。
今天我刷leetcode了吗
·
2024-01-02 04:43
其他
笔记
NNDL 实验五 前馈神经网络(2)自动梯度计算 &
优化问题
4.4
优化问题
4.4.1参数初始化4.4.2梯度消失问题4.4.2.1模型构建4.4.2.2使用Sigmoid型函数进行训练4.4.2.3使用ReLU函数进行模型训练4.4.3死亡ReLU问题4.4.3.1
喝无糖雪碧
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2024-01-01 07:19
神经网络
人工智能
深度学习
【最优化方法】凸优化基本概念
文章目录凸优化(ConvexOptimization)凸集(ConvexSet)凸集合的运算(OperationsonConvexSets)凸函数(ConvexFunction)凸
优化问题
(ConvexOptimizationProblem
撕得失败的标签
·
2024-01-01 06:17
最优化方法
线性代数
最优化方法
凸优化
函数最优解
优化问题
一、函数表达式二、函数最优解三、代码实现importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimporttorchdefhimmelblau(x):return(x[0]**2+x[1]-11)**2+(x[0]+x[1]**2-7)**2x=np.arange(-6,6,0.1)y=np.arange(-6,6,0.1)print('x,yrange:',
机器人图像处理
·
2023-12-31 15:17
深度学习算法与模型
深度学习
优化概率神经网络_用约束规划+概率图模型(信念传播)+神经网络端到端求解组合
优化问题
...
Idea半成品,现在不做了,分享下(尾附资料库和代码)~主要技术点:用约束规划+概率图模型(信念传播)+神经网络端到端求解问题,生成一个关于变量的N*M矩阵,N是变量个数,M是变量取值集合的大小,矩阵元素代表某变量取某元素的信念,根据这个矩阵可自然读出解(如果不满足约束的情况实在太严重,就进一步加primal-dualunrolledoptimization、启发式搜索、分支定界等后处理机制):《
weixin_39849671
·
2023-12-31 13:00
优化概率神经网络
用约束规划+概率图模型(信念传播)+神经网络端到端求解组合
优化问题
主要技术点:用约束规划+概率图模型(信念传播)+神经网络端到端求解问题,生成一个关于变量的N*M矩阵,N是变量个数,M是变量取值集合的大小,矩阵元素代表某变量取某元素的信念,根据这个矩阵可自然读出解(如果不满足约束的情况实在太严重,就进一步加primal-dualunrolledoptimization、启发式搜索、分支定界等后处理机制):《BeliefPropagationNeuralNetwo
Monte0539
·
2023-12-31 13:58
深度学习
神经网络
最优化方法Python计算:
无约束
优化应用——神经网络回归模型
我们在博文《最优化方法Python计算:
无约束
优化应用——逻辑回归模型》中讨论的逻辑回归模型(如下图(b)所示)与神经元十分相似,由输入端接收数据x=(x1x2⋮xn)\boldsymbol{x}=\begin
戌崂石
·
2023-12-31 13:58
最优化方法
python
神经网络
回归
最优化方法
机器学习
对于SSD垃圾回收机制的理解
总的来说,SSD垃圾回收(GarbageCollection,以下简称GC)问题是一个多目标
优化问题
。
Jacob0707
·
2023-12-31 04:01
SSD
ssd
垃圾回收
算法训练营Day28
它通常用于求解
优化问题
。这种方法不总是能得到全局最优解,但在很多情况下能产生接近最优的解决方案。
momolinshaomo
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2023-12-30 23:29
算法
旅行商问题的近似最优解(局部搜索、模拟退火、遗传算法)
旅行商问题的近似最优解(局部搜索、模拟退火、遗传算法)关键字:旅行商问题,TSP,局部搜索,模拟退火,遗传算法TSP问题(TravelingSalesmanProblem)是一个组合
优化问题
。
jxtxzzw
·
2023-12-30 22:52
文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《考虑新能源发电不确定性的含微电网群共享储能优化调度》
本专栏栏目提供文章与程序复现思路,具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主的专栏栏目《论文与完整程序》这个标题涉及到一个复杂的能源系统
优化问题
,其中包括了多个概念和要素。
电网论文源程序
·
2023-12-30 18:25
文章解读
共享储能
微电网群
新能源发电不确定性
条件生成对抗网络
最优化方法Python计算:
无约束
优化应用——逻辑分类模型
逻辑回归模型更多地用于如下例所示判断或分类场景。例1某银行的贷款用户数据如下表:欠款(元)收入(元)是否逾期17000800Yes220002500No350003000Yes440004000No520003800No显然,客户是否逾期(记为yyy)与其欠款额(记为x1x_1x1)和收入(记为x2x_2x2)相关。如果将客户逾期还款记为1,未逾期记为0,我们希望根据表中数据建立R2→{0,1}\
戌崂石
·
2023-12-30 16:08
最优化方法
python
分类
机器学习
最优化方法
系统运维系列 之Clickhouse数据库学习集锦(接查询
优化问题
整理)
1简介ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS),来自于俄罗斯本土搜索引擎企业Yandex公司,是为世界第二大web分析平台(Yandex.Metrica)所开发2016年开源,开发语言是C++,是一款PB级的交互式分析数据库。ClickHouse的性能超过了目前市场上可比的面向列的DBMS,每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。OLA
琅晓琳
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2023-12-30 09:08
基础运维
pagefile.sys
Clickhouse数据库
数据库
学习集锦
002文章解读与程序——中国电机工程学报EI\CSCD\北大核心《计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置两阶段随机优化》已提供下载资源
首先,在底层运行
优化问题
中,通过建立各设备模型及约束条件,提出基于混合整数线性规划(mixedintegerlinearprogramming,MILP)的最小成本求解方法;其次
电网论文源程序
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2023-12-30 08:18
论文与完整源程序
能源
电气
多能源系统
ABAP算法 模拟退火
模拟退火算法算法原理及概念本文仅结合实现过程做简述模拟退火算法是一种解决
优化问题
的算法。通过模拟固体退火过程中的原子热运动来寻找全局最优解。
谢图图
·
2023-12-30 06:43
算法
abap
详解“量子极限下运行的光学神经网络”——相干伊辛机
量子计算和量子启发计算可能成为解答复杂
优化问题
的新前沿,而经典计算机在历史上是无法解决这些问题的。
光子盒QUANTUMCHINA
·
2023-12-30 05:54
神经网络
量子计算
人工智能
基于优化的规划方法 - 数值优化基础 Frenet和笛卡尔的转换 问题建模 实现基于QP的路径优化算法
本文讲解基于优化的规划算法,将从以下几个维度讲解:数值优化基础、Frenet与Cartesian的相互转换、问题建模OSQP1数值优化基础1.1优化的概念一般
优化问题
公式:f(x)f(x)f(x):目标
Big David
·
2023-12-30 03:44
Motion
planning
Planning模块
优化
数值优化
Frenet
问题建模
规划算法
OSQP
【智能优化算法】基于鲸鱼算法求解单目标
优化问题
带工具箱附Matlab代码
1简介2016年Mirjalili等人通过模仿座头鲸气泡网狩猎策略提出了鲸鱼优化算法(WhaleOptimiza-tionAlgorithm,WOA)。基本原理:2部分代码%_________________________________________________________________________%%WhaleOptimizationAlgorithm(WOA)sourcec
matlab科研助手
·
2023-12-29 22:47
模拟退火算法Python编程(2)约束条件的处理
1、最优化与线性规划最
优化问题
的三要素是决策变量、目标函数和约束条件。
youcans
·
2023-12-29 19:46
分支限界法求解01背包(优先队列)【java】
因为限界函数常常是基于向题的目标函数而确定的,所以,分支限界法适用于求解最
优化问题
。本次实验利用分支限界法解决0-1背包问题。算法核心思想
小俱的一步步
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2023-12-29 18:21
java
算法
开发语言
最优化方法Python计算:
无约束
优化应用——逻辑回归模型
S型函数sigmoid(x)=11+e−x\text{sigmoid}(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}sigmoid(x)=1+e−x1将全体实数R\text{R}R映射到(0,1)(0,1)(0,1),称为逻辑函数。其图像为该函数连续、有界、单调、可微,性质量好。拟合函数为F(w;x)=sigmoid((x⊤,1)w)=11+e−(x⊤,1)wF(\boldsymbol{w};\bo
戌崂石
·
2023-12-29 12:43
最优化方法
python
逻辑回归
机器学习
最优化方法
机器学习中常用的矩阵公式
模型学习的过程是求使得loss函数L(f(x),y)最小的参数,这是一个
优化问题
,一般采用和梯度相关的最优化方法,如梯度下降。一、矩阵迹的定义矩阵的迹:就是矩阵的主对角线上所有元素的和。
ᝰꫛꪮꪮꫜ hm
·
2023-12-29 11:38
机器学习
矩阵
机器学习
深度学习
【回溯】图的m着色问题Python实现
文章目录@[toc]问题描述图的mmm可着色判定问题图的mmm可着色
优化问题
四色猜想回溯法时间复杂性`Python`实现个人主页:丷从心系列专栏:回溯法问题描述图的mmm可着色判定问题给定无向连通图GGG
丷从心
·
2023-12-29 10:50
#
回溯法
回溯法
Python
算法中的最优化方法与实现 (第5 6课
无约束
的非线性规划)
一、学习目标1.了解非线性问题的标准形式和各种求解方法2.学习牛顿法和拟牛顿法3.学习方向测定-线性最小方法4.学习各种搜索法二、非线性问题1.非线性问题的规范式相比于前两种问题,会显得十分简单:需要注意:这节课先讨论没有约束条件的非线性问题,这样能保证我们在使用后续算法进行自由的搜索。2.求解算法分三类:第一类是以牛顿法为主体的方法;第二类是通过方向测定和线性优化的方法进行优化;第三类是不进行求
komjay
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2023-12-29 09:44
算法中的最优化方法与实现
算法
1024程序员节
算法中的最优化方法和实现 (第7课 有约束的非线性规划)
统一的思想都是消解法,即消去约束条件,将有约束的问题转化为
无约束
的问题,再进行求解。注意:我们说的非线性规划,说的是目标函数是非线性的,而上面讲的线性和非线性,指的是约束函数。
komjay
·
2023-12-29 09:44
算法中的最优化方法与实现
算法
【贪心算法】找零钱
贪心算法:贪心算法(GreedyAlogorithm)又叫登山算法,它的根本思想是逐步到达山顶,即逐步获得最优解,是解决最
优化问题
时的一种简单但是适用范围有限的策略。
Krien666
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2023-12-29 08:04
算法
贪心算法
算法
python
机器人中的数值优化之线性共轭梯度法
欢迎大家关注我的B站:偷吃薯片的Zheng同学的个人空间-偷吃薯片的Zheng同学个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)本文ppt来自深蓝学院《机器人中的数值优化》目录1.
无约束
优化方法对比
无意2121
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2023-12-29 07:58
数值优化
算法
自动驾驶
机器人
最优化方法Python计算:
无约束
优化应用——回归模型的测试
实践中,除了用训练数据训练回归模型,使用线性回归模型做预测前,通常需要对训练结果进行测试。所谓测试指的是用另一组带有标签的数据数据集(xi⊤,yi),i=1,2,⋯ ,m(\boldsymbol{x}^\top_i,y_i),i=1,2,\cdots,m(xi⊤,yi),i=1,2,⋯,m,用训练所得的最优模式w0\boldsymbol{w}_0w0,得预测值yi′y'_iyi′,i=1,2,⋯
戌崂石
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2023-12-29 05:56
最优化方法
python
线性回归
最优化方法
机器学习
最优化方法Python计算:信赖域算法
作为求解目标函数f(x)f(\boldsymbol{x})f(x)
无约束
优化问题
的策略之一的信赖域方法,与前讨论的线性搜索策略略有不同。
戌崂石
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2023-12-29 05:55
最优化方法
python
人工智能
最优化方法
最优化方法Python计算:
无约束
优化应用——线性回归模型
回归算法是典型的监督学习模型之一。回归是一种统计学方法,用于根据样本数据(xi,yi)(\boldsymbol{x}_i,y_i)(xi,yi),i=1,2,⋯ ,mi=1,2,\cdots,mi=1,2,⋯,m,探究变量x\boldsymbol{x}x与yyy之间的关系。具体而言,回归模型的任务是找出拟合函数F(x)F(\boldsymbol{x})F(x),使得yi≈F(xi),i=1,2,⋯
戌崂石
·
2023-12-29 05:53
最优化方法
python
线性回归
最优化方法
机器学习
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