无约束最优化

《流浪地球》：当太阳将要死去，让我们带着地球去流浪

看完书已经折服于大刘的想象力了，看完电影更加感叹导演的尽心竭力，正如预告片中所言，郭帆与他的队友在四年的时间里，将影片做到了最优化。试

逝去的往昔·2024-09-15 17:04

数学建模、运筹学之非线性规划

数学建模、运筹学之非线性规划一、最优化问题理论体系二、梯度下降法——无约束非线性规划三、牛顿法——无约束非线性规划四、只包含等值约束的拉格朗日乘子法五、不等值约束非线性规划与KKT条件一、最优化问题理论体系最优化问题旨在寻找全局最优值

AgentSmart·2024-09-15 02:24

数学建模笔记——动态规划

数学建模笔记——动态规划动态规划1.模型原理2.典型例题2.1例1凑硬币2.2例2背包问题3.python代码实现3.1例13.2例2动态规划1.模型原理动态规划是运筹学的一个分支，通常用来解决多阶段决策过程最优化问题

liangbm3·2024-09-12 23:53

数学建模笔记—— 非线性规划

Matlab函数2.典型例题3.matlab代码求解3.1例1一个简单示例3.2例2选址问题1.第一问线性规划2.第二问非线性规划非线性规划非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法

liangbm3·2024-09-12 20:59

[01] 动态规划解题套路框架

动态规划其实是运筹学的一种最优化方法，只不

_魔佃_·2024-09-12 06:06

最大熵模型（Maximum entropy model）

最大熵模型（Maximumentropymodel）本文你将知道：什么是最大熵原理，最大熵模型最大熵模型的推导（约束最优化问题求解）最大熵模型的含义与优缺点1最大熵原理最大熵原理：在满足已知约束条件的模型集合中

Fang Suk·2024-09-11 10:08

最优化方法Python计算：一元函数搜索算法——二分法

设一元目标函数f(x)f(x)f(x)在区间[a0,b0]⊆R[a_0,b_0]\subseteq\text{R}[a0,b0]⊆R（其长度记为λ\lambdaλ）上为单峰函数，且在(a0,b0)(a_0,b_0)(a0,b0)内连续可导，即其导函数f′(x)f'(x)f′(x)在(a0,b0)(a_0,b_0)(a0,b0)内连续。在此增强的条件下，可以加速迭代计算压缩区间的过程。仍然设置计算精

戌崂石·2024-09-07 20:07

约束优化求解之罚函数法

与无约束问题不同，约束优化问题中自变量xxx不能任意取值，这导致无约束优化算法不能使用。例如梯度法中沿

姑苏隐士·2024-09-07 19:33

动态规划算法：

动态规划通常用于求解最优化问题，比如最短路径、最大收益等。动态规划解题步骤确定状态：明确在问题的某一步中，需要存储什么信息来描述子问题的解。

我不会JAVA！·2024-09-05 18:29

最高效的学习方法

万维钢的《精英日课》分享了一个实现学习效率最优化的比例，今天读来受益匪浅。写此笔记作为的开篇之作，向万维钢老师致谢，向亚利桑那大学和布朗大学的研究者致敬！三个知识点：学习区、心流、喜欢公式1、学习

君子务本2022·2024-09-04 20:19

提醒一下技术人，你是不是陷入局部最优了

我读书期间学的数学专业，研究的方向就是最优化算法，说的直白点，就是找函数的最小值点，如果得找到了E点就说明成功了，可是如果只找到了A、C、G中的一个就停滞，这时算法就陷入局部最优了，这个时候就需要修改算法

ngu2008·2024-09-04 00:46

没有免费的午餐定理

没有免费午餐定理（NoFreeLunchTheorem，NFL）是由Wolpert和Macerday在最优化理论中提出的．没有免费午餐定理证明：对于基于迭代的最优化算法，不存在某种算法对所有问题（有限的搜索空间内

做程序员的第一天·2024-08-30 02:37

LED恒流驱动芯片方案合集-主要应用于热门行业智能家居调光、RGB五路摄影灯补光灯、12V升压汽车车灯、调光电源模块、大功率舞台灯、太阳能灯带、应急灯、显示器背光等LED恒流驱动方案

致力于推广销售电源管理芯片、LED驱动芯片和霍尔开关系列产品，为您提供最优化的解决方案、最优质的产品及咨询服务。远翔各型号应用分类：降压芯片：FP6161，FP6188，FP6150B，FP6151。

远翔调光芯片^13828798872·2024-08-29 12:58

【算法】动态规划

动态规划作为运筹学的一个分支，专注于解决决策过程的最优化问题。20世纪50年代初

小匠码农·2024-08-28 14:57

Python实现贪心算法

目录贪心算法简介贪心算法的基本思想贪心算法的应用场景活动选择问题Python实现活动选择问题代码解释活动选择问题的解贪心算法的正确性分析贪心算法的其他应用贪心算法的局限性贪心算法的优化与变种总结贪心算法简介贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种在求解最优化问题时的常用算法

闲人编程·2024-08-27 07:38

机器学习最优化方法之梯度下降

1、梯度下降出现的必然性利用最小二乘法求解线性回归的参数时，求解的过程中会涉及到矩阵求逆的步骤。随着维度的增多，矩阵求逆的代价会越来越大，而且有些矩阵没有逆矩阵，这个时候就需要用近似矩阵，影响精度。另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。其实随机梯度下降才是实际应用中最常用的求解方法，但是其基础

whemy·2024-08-25 17:45

python实现梯度下降优化算法

梯度下降（GradientDescent）是一种常用的优化算法，用于求解无约束优化问题。在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。

孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

动手学习深度学习——2.5 自动微分

2.5自动微分正如【2.4微积分】所说，微分是深度学习中几乎所有最优化算法的关键步骤。虽然求这些导数的计算过程很简单，只需要一些基本的微积分知识。

X_Imagine·2024-03-22 06:23

深度学习之反向传播算法（backward()）

文章目录概念算法的思路概念反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。

Tomorrowave·2024-02-20 01:27

动态规划入门 & 线性动态规划

我们称这种解决多阶段决策最优化的过程称为动态规划方法。例如在一个m*n的迷宫中，从左下角走到右上角可以看到，状态A和状态B应当属于同一个阶段。T可以从A走来

益达915·2024-02-19 23:03

基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图和优化收敛曲线

软件算法开发·2024-02-19 15:15

《原则》5

自然创造了各种激励机制，促使追求自身利益的个体带来整体的进步2:现实为了整体趋向最优化，而不是为了个体。为整体做贡献，你就可能收货回报。

颜影忆·2024-02-14 20:06

实验4：最优化模型实验

实验4：最优化模型实验4.1基础训练求函数极值求一元函数f(x)=exsinxf(x)=e^xsinxf(x)=exsinx在区间[0,9]内的最大值点、最大值,并绘制出函数图形,编写function程序文件返回

一个毛毛虫·2024-02-14 15:32

最优化问题06-谢泼德引理

谢泼德引理（Shephard'slemma）是微观经济学中的一个重要结论，可以由包络定理得到。在给定支出函数情况下，对p求偏导可得到希克斯需求函数。12

凡有言说·2024-02-13 21:35

2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论

学习数值分析，学习了两种优化，无约束最优化和有约束最优化。无约束最优化主要有梯度下降法牛顿法梯度下降法在接近极值的时候会

小郑的学习笔记·2024-02-13 19:11

多目标优化：以嵌套单目标粒子群实现（Python）

文章目录一、算法讲解粒子群复杂约束求解方法多目标优化二、将单目标算法改为多目标一、算法讲解粒子群见链接粒子群算法求解无约束优化问题源码实现粒子群算法求解带约束优化问题源码实现复杂约束求解方法优化算法求解复杂约束问题策略

总裁余(余登武)·2024-02-13 12:58

Logistic回归

训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。

洛克黄瓜·2024-02-13 09:27

模拟退火算法

许学同原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_40562999/article/details/80853354【嵌牛导读】著名的模拟退火算法，它是一种基于蒙特卡洛思想设计的近似求解最优化问题的方法

aaa8db431342·2024-02-12 17:36

LeetCode 动态规划专题 5：0-1 背包问题

这个问题其实是一个有约束的最优化问题。思路1：暴力解法。我们最容易想到的是暴力解法，因为每一件物品都可以放进背包，也可以

李威威·2024-02-12 12:44

机器学习 | 凸/非凸目标函数 |非凸目标函数导致求解陷入局部最优

数学中最优化问题的一般表述是求取x∗∈χx^{*}\in\chix∗∈χ，使f(x∗)=min{f(x):x∈χ}f(x^{*})=min\{f(x):x\in\chi\}f(x∗)=min{f(x):

stone_fall·2024-02-12 11:04

【TSP问题】基于遗传算法求解快递运输成本最优化问题GA-MTSP附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍1.问题描述旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，它要求在给定一组城市和城市之间的距离的情况下

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:08

袁亚湘院士上《开讲啦》变数学魔术啦！

上个月中，我敬仰已久的袁亚湘院士登上了央视《开讲啦》的舞台，给刚开学不久的孩子们献上了精彩的演讲，演讲全程大家可看视频慢慢欣赏：视频1袁亚湘院士《开讲啦》演讲袁老师是知名的最优化理论的专家，在我还在读大三的时候

MatheMagician·2024-02-10 08:36

【MATLAB源码-第138期】基于matlab的D2D蜂窝通信仿真，对比启发式算法，最优化算法和随机算法的性能。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述D2D蜂窝通信介绍D2D蜂窝通信允许在同一蜂窝网络覆盖区域内的终端设备直接相互通信，而无需数据经过基站或网络核心部分转发。这种通信模式具有几个显著优点：首先，它可以显著降低通信延迟，因为数据传输路径更短；其次，由于减少了基站的中转，可以提高数据传输的能效，从而延长终端设备的电池寿命；再次，D2D通信可以提高系统容量和频谱效率，因为同一地理区域内的频谱可以

Matlab程序猿·2024-02-10 07:12

Python 和 Java 代码实现：黄金分割法求解一维最优化问题

Python和Java代码实现：黄金分割法求解一维最优化问题问题描述区间消去法黄金分割法代码实现Python代码Java代码求解实例开启一个新系列的学习，这位大佬的文章写的很通透，且有代码实践，个人觉得只有自己把代码写出来了才是真的会了

twinkle 222·2024-02-10 03:00

Python和Java代码实现：切线法求解一维最优化问题

Python和Java代码实现：切线法求解一维最优化问题代码实现Python代码Java代码求解实例根据概念查询，切线法定义如下：切线法（TangentMethod）是一种用于求解非线性方程的数值方法。

twinkle 222·2024-02-10 03:00

薛兆丰《北大经济学课》七十讲思维导图笔记

因为群联的机器，通过算法自然可以找到最优化的解决方案，犯错的经常是人，机器的整体监测和计算错误率一定比人小。

浪客诗心·2024-02-10 01:25

《深度工作》

换一种说法，使你的表现最优化的做法是深度工作。加拉格尔总结：“你的为人、你的思考、你的感受和所做之事，以及你的喜好，恰是你所关注事物的概括。”佛

你本端庄·2024-02-09 19:50

软件测试的三个主流方式：阿尔法α（Alpha）、贝塔β（Beta）、伽马λ（Gamma）测试

摘取自MVP：软件测试的三个主流方式在产品概念阶段，开展“电梯测试”为了确定产品的定位策略，将产品特征转化成显著的客户利益；在产品设计阶段，只有产品模型，测试目的是使产品的属性特征最优化，从而更吸引客户

robot_test_boy·2024-02-09 16:53

优化｜复杂度分析——用于凸约束非凸优化问题的光滑化近似点增广拉格朗日算法

1.简介对于无约束的非凸优化问题，算法复杂度的下界为Ω(1/ϵ2)\Omega(1/\epsilon^2)Ω(1/ϵ2)；在目标函数光滑时，这个下界可以通过标准梯度下降算法来取到.对于带约束的非凸优化问题

运筹OR帷幄·2024-02-09 08:36

备战蓝桥杯---动态规划（理论基础）

目录动态规划的概念：解决多阶段决策过程最优化的一种方法阶段：状态：决策：策略：状态转移方程：适用的基本条件1.具有相同的子问题2.满足最优子结构3.满足无后效性动态规划的实现方式：动态规划的概念：解决多阶段决策过程最优化的一种方法阶段

cocoack·2024-02-09 08:32

python sklearn.tree 决策树参数

现在使用的决策树算法在分枝方法上的核心大多是围绕在对某个不纯度相关指标的最优化上。不纯度基于节点来计算，树中的每个节

有头发的偷心盗贼·2024-02-08 00:19

机器学习-梯度下降法

不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用：最小化一个损失函数梯度上升法：最大化一个效用函数并不是所有函数都有唯一的极值点解决方法：多次运行，随机化初始点梯度下降法的初始点也是一个超参数代码演示

小旺不正经·2024-02-07 11:56

机器学习-线性回归法

线性回归算法解决回归问题思想简单，实现容易许多强大的非线性模型的基础结果具有很好的可解释性蕴含机器学习中的很多重要思想样本特征只有一个，称为：简单线性回归通过分析问题，确定问题的损失函数或者效用函数通过最优化损失函数或者效用函数

小旺不正经·2024-02-07 10:44

蝴蝶

这就是蝴蝶，都说蝴蝶自由无约束，你没有全对。蝴蝶在生物界属于“完全变态生物”都知道蝴蝶以前是毛毛虫，但是谁知道他们经历了什么？他们在茧中，将身体重组，成为了美丽的蝴蝶。蝴蝶所经受的痛楚与经历不比人

小蝴蝶马佳璐·2024-02-07 08:34

【Vitis】基于C++函数开发组件的步骤

目录基本步骤关键领域•硬件接口：任务级并行度：存储器架构：微观级别的最优化：基本步骤1.基于设计原则建立算法架构。2.（C语言仿真）利用C/C++语言测试激励文件验证C/C++代码的逻辑。3.

神仙约架·2024-02-07 04:25

C++ STL：迭代器特性 iterator_traits

，来决定使用最优化的算法。比如vector的iterator，那么就可以使用+，-操作；如果是list的iterator，那么就不可以使用+，-操作。所以，算法必须知道一些关于iterator的信息。

暮色_年华·2024-02-07 03:17

Sklearn之StandardScaler（数据预处理）

而像Adaboost、SVM、LR、Knn、KMeans之类的最优化问题就需要归一化。2.StandardScaler原理作用：使得经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。

爱睡觉的琪·2024-02-06 22:05

Leetcode动态规划题解2——线性dp

因为问题是求解线性序列上的最优化问题，所以会有一些规律能够帮助我们更快地解题，主要体现在解题步骤上。确定状态：我们已经讲过，状态就是问题

微醺的老虎·2024-02-06 11:29

备战蓝桥杯---搜索（剪枝）

2.最优化剪枝。3.可行性剪枝。首先，单纯的广搜是无法实现的，因为它存在来回跳的情况来拖时间。于是我们可以用DFS，那我们如何剪枝呢？

cocoack·2024-02-06 09:48

最短编辑距离问题与动态规划----LeetCode 72.编辑距离

原题链接：72.编辑距离-力扣（LeetCode）动态规划分析动态规划的核心动态规划通常用于求解最优化问题。其核心思想包括两个主要部分

派大星45599·2024-02-04 21:00

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