无约束优化问题

一篇文章讲清楚凸优化问题

本篇文章摘录自数模百科——支持向量机模型-凸优化问题。你是一个快递公司的老板，你们公司有三种车型：小货车，中型卡车和大货车。每种车型都有它的优点和缺点。
小树modelwiki·2024-01-08 00:28

【数模百科】支持向量机中的线性SVM讲解以及实现办法

一篇文章讲清楚凸优化问题-CSDN博客快速理解对偶问题-CSDN博客支持向量机SVM模型里的二元线性分类是什么-CSDN博客支持向量机SVM中的核技巧（核函数）应该怎么理解-CSDN博客读完之后，我们开始今天的内容
小树modelwiki·2024-01-08 00:27

【路径规划】基于人工蜂群和进化算法的移动机器人路径规划附matlab代码

1简介研究机器人路径规划优化问题,机器人工作环境复杂,运动路径上存在许多障碍物.针对提高机器人安全导航性能问题,传统群智能算法存在早熟,搜索效率低等难题,难以获得全局最优路径.为了获得最优机器人运动路径
matlab科研助手·2024-01-07 21:02

【最优化方法】无约束优化问题（最速下降法、牛顿法、最小二乘）

文章目录最速下降法示例牛顿法阻尼牛顿法示例最小二乘问题最速下降法最速下降法（SteepestDescentMethod）是一种基于负梯度方向进行迭代的最优化算法，用于寻找一个函数的最小值。该方法也被称为梯度下降法，是一种迭代的一阶优化算法。算法的基本思想是从当前点出发，沿着当前点的负梯度方向，以一定的步长（学习率）移动到新的点，重复这个过程直至达到停止条件。下面是最速下降法的基本步骤：给出x0∈R
撕得失败的标签·2024-01-07 20:00

【最优化方法】约束最优化问题

文章目录不等式约束问题可行方向线性化可行方向序列可行方向KKT定理示例等式约束问题二次罚函数方法示例不等式约束问题考虑约束最优化问题min⁡f(x)s.t.ci(x)=0,i=1,2,⋯ ,m′,ci(
撕得失败的标签·2024-01-07 20:00

【最优化方法】无约束优化问题（函数梯度、下降方向、最优性）

文章目录下降方向下降方向与梯度关系例题偏导数方向导数梯度（导数）下降方向最优性条件一阶必要条件二阶必要条件二阶充分条件无约束凸规划的最优性条件我们把一元方程推广到nnn维无约束极小化问题，得到解无约束优化问题
撕得失败的标签·2024-01-07 20:28

最优化方法Python计算：无约束优化应用——神经网络分类模型

Hello，2024.用MLPModel类（详见博文《最优化方法Python计算：无约束优化应用——神经网络回归模型》）和Classification类（详见博文《最优化方法Python计算：无约束优化应用
戌崂石·2024-01-07 17:47

线性规划求解

线性规划求解线性规划概念介绍模型建立步骤基本的线性模型例子模型一般形式和标准形式单纯形法、大M法、两阶段法总结线性规划概念介绍线性规划是优化问题的特殊情形，其模型中的目标函数和约束条件均为决策变量的线性函数
小手指动起来·2024-01-07 16:26

优化-规划问题（数学建模）

2.最小值3.最大值.三.整数规划1.整数线性规划（决策变量中部分或者全部取整数，对结果值不要求）2.0-1整数线性规划3.非线性整数规划-模特卡罗法四.非线性规划1.有约束极值问题2.无约束极值问题一
herry57·2024-01-07 15:20

PINN神经网络求解偏微分方程的11种方法【附论文和代码下载】

我们可以将其转化为一个优化问题，先将PDE的信息编码到神经网络的损失函数中，然后使用神经网络来逼近方程的解，这种方法就是基于深度学习的数值方法——PINN。
深度之眼·2024-01-07 10:13

漫谈大模型的[幻觉]问题

#1引言1.1幻觉问题的定义与表现1.2幻觉对大模型的影响1.3解决幻觉问题的意义2幻觉问题产生的原因分析2.1数据集偏见与噪声2.2模型结构复杂性2.3训练过程中的优化问题3针对数据集的解决方案3.1
发狂的小花·2024-01-07 02:26

非线性求解器Casadi使用简介

构造变量和目标函数使用casadi求解优化问题时，就需要将变量定义成casadi能够识别的形式，其中可以将变量定义成向量、矩阵的形式，如“x=SX.
深一·2024-01-07 01:20

高斯伪谱法小记

高斯伪谱法小记简介预备知识操作过程注意事项简介高斯伪谱法可以做为一种简化求解连续目标函数优化问题的方法，通过将连续优化问题变成离散优化问题，不仅有较高的求解精度，而且计算量较少。
深一·2024-01-07 01:20

PBIL算法原理及简单实例通过MATLAB实现（进化算法）

PBIL算法由美国卡耐基梅隆大学的Baluja在1994年提出，该算法被公认是最早的分布估计算法模型.经典案例：利用PBIL算法解决二进制编码的优化问题.问题描述：假设当前种群有20个个体，每个个体中有三个变量
basketball616·2024-01-06 23:20

OCS2 入门教程（三）- 最优控制模块

在OCS2中，OptimalControlProblem结构定义了优化问题的主要组成部分，即动力学、成本和约束条件。
kuan_li_lyg·2024-01-06 21:40

注水算法—功率分配

优化问题一个基站对应多个用户其中p_k表示第k个用户分配
兜兜转转m·2024-01-06 15:49

Convex Formulation for Learning from Positive and Unlabeled Data

UnbiasedPUlearning.该论文在之前PUlearning中使用非凸函数作为loss的基础上，对正类样本和未标记样本使用不同的凸函数loss，从而将其转为凸优化问题。
zealscott·2024-01-06 12:52

MATLAB - MPC - 优化问题（Optimization Problem）

系列文章目录前言模型预测控制可在每个控制间隔内解决一个优化问题，具体来说就是二次规划(QP)。求解结果决定了被控对象在下一个控制间隔之前使用的操纵变量（MV）。
kuan_li_lyg·2024-01-06 12:13

《艾尔登法环》运行卡顿怎么办？有玩家发现了一个玄之又玄的办法

不过，PC玩家们却很快地发现：游戏存在着严重的优化问题，而且似乎“一视同仁”，
爱游戏的萌博士·2024-01-06 07:47

我是一只螳螂

味道从头上的触角传来没有香味，只感到模糊的像是隔了层膜，圆圆的瞥见自己的腹部像是充了气的袋子，鼓鼓的还拖着两个小尖，腿对称的有六条，被外面的卵壳束缚着，不由得心中火起，用力挥舞起前肢，天啊我的前肢是那么有力，卵壳毫无约束力一斩就应臂而开卵壳上就被划开了一个大大的口子
何以见得·2024-01-06 04:18

离散优化模型的松弛模型

在分支定界算法中（常用来求解离散优化问题），我们求节点问题的最优界时，往往需要求解节点问题的松弛问题的最优解，那么这个所谓的松弛问题是什么呢？
Lins号丹·2024-01-05 23:59

基于模拟退火优化算法的TSP问题求解matlab仿真

.旅行商问题（TSP）2.模拟退火算法（SimulatedAnnealing）3.基于模拟退火优化算法的TSP问题求解4.MATLAB程序5.仿真结果1.旅行商问题（TSP）旅行商问题是一个经典的组合优化问题
fpga和matlab·2024-01-05 23:09

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

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

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

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

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

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

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·2024-01-04 23:21

【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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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·2024-01-01 07:19

【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

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

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

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

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

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
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