最优化第3页

最优化 | 无约束优化方法 | C++实现

文章目录参考资料1.前言2.梯度下降法2.1原理2.2c++实现2.3共轭梯度法3.牛顿法3.1原理3.2c++实现4.模拟退火算法4.1原理4.2c++实现5.遗传算法参考资料https://blog.csdn.net/tangshishe/article/details/116670314无约束优化方法模拟退火算法基于matlab模拟退火算法求解函数极值问题1.前言无约束问题是指只有优化目标，

CHH3213·2024-01-17 19:17

机器学习——支持向量机SVM

支持向量机的学习策略是间隔最大化，可将其转化为一个求解凸二次规划的问题，其学习算法就为求解凸二次规划的最优化算法序列最小最优化算法（SMO）。

AAI机器之心·2024-01-17 15:32

基于SPARK的淘宝用户购物行为可视化分析

后续阶段将基于三台虚拟机情况下进行调优，以期实现性能最优化。

番茄薯仔·2024-01-17 02:14

“教育心里学”伍尔福克读后感3

如何处理好学生个性与共性之间的关系；怎样从个性中提炼出共性，又怎样充分体现学生的个性；怎样实现学生学习的最优化，达到事半功倍的效果；采用什么方法教学，才能最好的调动学生的积极性；什么样的活动和语言不会让学生对抽象的知识感到枯燥和厌烦

葛旻·2024-01-17 02:12

运筹说第45期丨多目标规划发展及其提出者—— Abraham Charnes和William W. Cooper

01目标规划发展简史VilfredoPareto（1848~1923)1896年意大利经济学家VilfredoPareto（维尔弗雷多.帕累托）提出帕累托最优，这是最早的多目标最优化思想。

运筹说·2024-01-15 18:36

h264和h265区别

新技术使用先进的技术用以改善码流、编码质量、延时和算法复杂度之间的关系，达到最优化设置；２、降码率比起H.264

与狼共舞_cf48·2024-01-14 22:22

秋冬季节的下饭神器，我家每年必做的牛肉酱，拌饭拌面超香！

在这个过程当中也会无添加，确保了是口感的最优化。不过手工牛肉酱的缺点也是很明显的，那就是不同人做出来的，或者采用

美食达人计划·2024-01-13 22:05

Scipy 中级教程——优化

这些问题可以涉及到拟合模型、参数优化、函数最优化等。在本篇博客中，我们将深入介绍Scipy中的优化功能，并通过实例演示如何应用这些算法。

Echo_Wish·2024-01-13 19:29

为什么要用最优秀的人来培养更优秀的人？

他应该是从经济最优化的角度来质疑这一做法的经济性的，因为当时有很多清北的硕士

兔二_Two·2024-01-13 02:28

RRSP最优化策略 - 基础

加拿大的注册退休储蓄账户，顾名思义，是一个为退休做准备的存钱和投资工具。这个账户可以做不同类别的投资，低风险的如一般存款，高风险的如股票债券等。它最主要的功能有两个–第一，收入延迟纳税。RRSP可以做税前抵扣，也就是说，税前收入$50000，如果在RRSP中投入$5000，那么这一年需缴纳的个税按照$45000计算。假设综合税率是25%，那么当年可以省下$5000×25%=$1250。但这个税不是

觅可闯加国·2024-01-10 19:18

如何为您的项目选择最优化的 RTLS系统方案

到2030年，实时定位市场预计将是当今市场规模的10倍；各种全球宏观经济趋势加剧了RTLS的指数增长，其中包括：企业投资回报率的压力增加，从而扩大了对数字化、简化数据和分析的需求，尤其是在COVID-19之后。支持技术的扩散——例如，引入低成本、超精确和低基础设施硬件。工作场所健康与安全——执行更严格的就业政策。尤其是室内RTLS，它完全有能力彻底改变供应链、杂货物流和医疗保健等行业。例如，如今，

巨视安防·2024-01-10 14:53

2024年美赛数学建模思路 - 复盘：人力资源安排的最优化模型

type=blog1描述某大学数学系人力资源安排问题是一个整数规划的最优化问题，通过具体分析数学系现有的技术力量和各方面的约束条件，在问题一的求解

建模君A·2024-01-10 12:14

2024美赛数学建模思路 - 复盘：人力资源安排的最优化模型

type=blog1描述某大学数学系人力资源安排问题是一个整数规划的最优化问题，通过具体分析数学系现有的技术力量和各方面的约束条件，在问题一的求解

建模君Assistance·2024-01-10 12:42

梯度下降法（Gradient Descent）

梯度下降法批量梯度下降法随机梯度下降法scikit-learn中的随机梯度下降法小批量梯度下降法梯度下降法梯度下降法，不是一个机器学习算法（既不是再做监督学习，也不是非监督学习，分类、回归问题都解决不了），是一种基于搜索的最优化方法

Debroon·2024-01-10 03:23

凸优化 3：最优化方法

凸优化3：最优化方法最优化方法适用场景对比费马引理一阶优化算法梯度下降最速下降二阶优化算法牛顿法Hessian矩阵Hessian矩阵的逆Hessian矩阵和梯度的区别牛顿法和梯度下降法的区别拟牛顿法DFP

Debroon·2024-01-10 03:21

最优化——GA遗传算法+PSO粒子群算法

文章目录GA遗传算法二进制编解码编码解码复制交叉变异算法实现PSO粒子群优化算法基本原理总结GA遗传算法传送门仿生物学交叉和变异交叉：染色体交互位置变异：染色体突变，绿巨人再现所需的就是提取最优的保留下来，达尔文进化论二进制编解码编码将问题抽象为适用于遗传算法的形式，将数值转换为二进制用二进制表示十进制给定区间范围给定精度，也就是两个数间隔进行编码，每个数值分配一个独一无二的二进制串串所能表示的数

友培·2024-01-08 19:24

深度学习中，如何对超参数进行最优化？

在深度学习中，超参数优化是一个寻找最优超参数组合以提高模型性能的过程。由于超参数直接影响模型的学习过程和最终性能，因此正确地选择和调整超参数至关重要。以下是一些常用的超参数优化方法：1.网格搜索（GridSearch）：这是一种穷举搜索方法，通过在预定义的超参数空间中系统地探索多种超参数组合。它适用于当超参数数量较少且超参数的可能值范围有限时。2.随机搜索（RandomSearch）：与网格搜索不

CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:24

参数更新方法初始值抑制过拟合 Batch Normalization等《深度学习入门》第六章

深度学习入门基于Python的理论实现subtitle:第六章与学习相关的技巧tags:[Machinelearning,Reading]第六章与学习相关的技巧本章像是一个补充，主题涉及寻找最优权重参数的最优化方法

Dirac811·2024-01-08 05:11

最优化考试之惩罚函数外点法

最优化考试之惩罚函数外点法一、外点法1.问题条件2.解题过程一、外点法1.问题条件目标函数f(x)f(x)f(x)约束函数g(x)g(x)g(x)2.解题过程定义罚函数F(x)=f(x)+t∗min(0

bug别找我·2024-01-07 21:46

最优化考试之牛顿法

最优化考试之牛顿法一、牛顿法1.问题条件2.求解过程3.例子PS一、牛顿法1.问题条件目标函数f(x)f(x)f(x)，求极小值初始点x0x_0x0精度要求e（没有提就是近似0）2.求解过程求解一阶雅克比矩阵

bug别找我·2024-01-07 21:16

【最优化方法】对称矩阵的对角化

文章目录正交化方法示例矩阵正交化正交化方法设RnR^nRn中线性无关组a1,a2,a3,…,ana_1,a_2,a_3,\dots,a_na1,a2,a3,…,an，令β1=α1β2=α2−[α2β1]∣∣β1∣∣β1β3=α3−[α3β1]∣∣β1∣∣β1−[α3β2]∣∣β2∣∣β2βn=α3−[αnβ1]∣∣β1∣∣β1−⋯−[αnβn−1]∣∣βn−1∣∣βn−1\begin{aligne

撕得失败的标签·2024-01-07 20:01

【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。

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min⁡x∈Rnf(x)\min_{x\in\mathbf{R}^n}f(x)x∈Rnminf(x)下降方向设f(x)f(x)f(x)为定义在空间Rn\mathbf{R}^nRn上的连续函数，

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

alpha测试和beta测试Gamma测试的区别是什么？

完整接口文档软件测试实战项目分享：WEB测试自动化项目实战软件测试学习教程推荐：火遍全网的《软件测试》教程前言在产品项目的最后推进过程中，会经过一系列的测试来判断以及优化产品，在测试中使产品的属性特征最优化

自动化软件测试·2024-01-06 17:54

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

brilliantgby·2024-01-05 13:06

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

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Lipschitz连续中值定理凸优化问题凸函数的判断f在D一阶可微正定矩阵f在D二阶可微无约束问题的最优性条

hijackedbycsdn·2024-01-04 23:21

9-11月学习小结

通过学习，我了解到学校心理学的基本定义、发展历史和现状、研究方法，以及相关学科的区别和联系等；教育教学最优化理论、国内外教育教学最优化的进程，以及教育教学最优化探索新背景下引发的体验式团体教育模式。

宋艳云学校心理学·2024-01-04 20:40

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Lipschitz连续中值定理凸优化问题凸函数的判断f在D一阶可微正定矩阵f在D二阶可微无约束问题的最优性条

hijackedbycsdn·2024-01-04 09:42

【自动驾驶中的SLAM技术】第2讲：基础数学知识回顾

四元数的李代数与旋转向量间的转换2.4SO(3)+t上的运动学2.5线速度与加速度2.6扰动模型2.7关于左扰动和右扰动的选择2.7.1第一种形式2.7.2第二种形式2.8运动学示例：圆周运动3滤波器与最优化理论

兔子不吃草～·2024-01-03 20:22

无监督学习-聚类算法(k-means)

无监督学习-聚类算法1、聚类介绍1.1、聚类作用知识发现异常值检测特征提取数据压缩的例子1.2、有监督与无监督学习有监督：给定训练集X和标签Y选择模型学习（目标函数的最优化）生成模型（本质上是一组参数、

阿龙的代码在报错·2024-01-03 12:46

【最优化】从图形理解单纯形法——不用单纯形表来解线性规划问题 / 单纯形表的本质与直觉

66ccff单纯形法是解线性规划问题（LP）的最经典方法，很多人都了解单纯形法是用单纯形表来进行求解的，但是不了解背后的原理。这篇博文介绍单纯型表的直觉。需要的前置知识你需要了解：单纯形法实际上是在“爬山”，从任意一个边界点开始，每次沿着边界走，直到目标值无法继续上升。线性规划由于线性性质，问题对应的单纯形上的边界关于函数值的变化都是单调的。可以引入松弛变量将不等式约束转化为等式，以及所有变量>=

x66ccff·2024-01-01 17:44

FPGA时序分析与约束（0）——目录与传送门

我们在设计FPGA的时候往往是进行多方面性能的权衡来实现设计的最优化，在可实现的情况下，我们一般会期望处理速率越快越好，但是与理论不

apple_ttt·2024-01-01 13:23

IDP成长日志-沟通管理复盘

说话不单单是说话，而是要好好说话，这个模块的学习很系统地将我代入不同的情景模式中，让我感受到如何让沟通的效率效率最优化，从而进一步体验高效办事的生活。

亦木_48d9·2024-01-01 07:41

【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）凸优化（ConvexOptimization）凸优化问题具有许多重要的性质，使得其在理论和实践中都得到广泛应用。这些性质包括全局最优解的存在性、局部最优解即为

撕得失败的标签·2024-01-01 06:17

【最优化方法】凸二次优化

文章目录凸函数的判别凸二次优化海森矩阵（Hessianmatrix）判断函数凹凸性示例凸函数的判别设S⊂RnS\subsetR^nS⊂Rn是非空开凸集，f:S→Rf:S\rightarrowRf:S→R可微，则（1）fff是SSS上的凸函数，当且仅当f(x2)⩾f(x1)+∇f(x1)T(x2−x1),∀x1,x2∈Sf(x_2)\geqslantf(x_1)+\nablaf(x_1)^T(x_2

撕得失败的标签·2024-01-01 06:17

【最优化方法】矩阵的二次型

文章目录矩阵二次型的定义正定性、负定性、半定性和不定性示例矩阵二次型的定义矩阵的二次型是一个与矩阵和向量相关的二次多项式。对于一个实数域上的二次型，给定一个n×nn×nn×n的对称矩阵AAA和一个列向量xxx（xxx是一个n×1n×1n×1的列向量），其二次型定义为：Q(x)=xTAxQ(x)=x^TAxQ(x)=xTAx这个二次型表示可以更详细地展开为：Q(x)=∑i=1n∑j=1naijxiy

撕得失败的标签·2024-01-01 06:15

地面搜索matlab算法,论文地面搜索的优化模型.doc-资源下载在线文库www.lddoc.cn

米每小时，步话机的通讯半径为1000米，20人一组只拥有一部的卫星电话，对地面搜索路线的深入讨论研究，如果从数学模型来考虑，如何设计路线才能保证所耗时间最少，同时确保搜索的面积没有漏洞，以达到搜索方式的最优化

且听且说吧·2024-01-01 02:02

2021-09-19 第一篇博客动态规划1

最大食物链计数(拓扑排序)洛谷P1048采药(0-1背包)洛谷P1616疯狂地采药(完全背包)洛谷P1802五倍经验日(变异的0-1背包)洛谷P1002过河卒(像青蛙跳台阶)动态规划概述关键词:状态转移方程全局最优化无后效性背包问题线性

Asp.TATA·2023-12-31 20:07

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

智能时代的智慧老师

在未来人机协作的时代最有效的学习方法有：主动向机器学习，拜机器为师，从人工智能的计算结果中吸取有助于改进人类思维方式的模型、思路和和逻辑；互动式的在线学习将越来越重要，在线学习的优势是不限时间、不限地点，且可以最优化教育资源

汪巨茂·2023-12-31 00:14

最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑分类模型

戌崂石·2023-12-30 16:08

h265和h264视频编码方式区别

新技术使用先进的技术用以改善码流、编码质量、延时和算法复杂度之间的关系，达到最优化设置。2、储存空间与画质同样的画质和同样的码率，H.265比H2.64占用的存储空间要少理论50%。

天马行空爱做梦·2023-12-30 09:56

摘抄

但教师是支配课堂教学的权威,当学生的回答符合数师的要求时,教师立即肯定和表扬,而当学生的回答不符合教师的要求时,教师就迫不及待地否定，其他学生根本没有机会发表自己的想法,学生的不同估算方法也因教师过早地追求最优化而被否定

大雁南飞·2023-12-30 09:35

pytorch 动态调整学习率，学习率自动下降，根据loss下降

我们都知道几乎所有的神经网络采取的是梯度下降法来对模型进行最优化，其中标准的权重更新公式：W+=α∗gradientW+=\alpha*\text{gradient}W+=α∗gradient学习率α\

呆呆象呆呆·2023-12-30 06:07

最优化共轭梯度法matlab代码实现

FR共轭梯度法实际上是利用梯度和上一次的搜索方向来构造本次搜索方向：dk=-gk+βk-1dk-1即：用上一次的搜索方向修正最速下降法的负梯度方向，不仅避免了锯齿现象，与牛顿法相比也节约了计算量。运用共轭，线性无关的同时，也适应大条件数。共轭梯度法克服了最速下降法收敛慢，只需要利用一阶导数信息，避免了牛顿法存储和计算hesse矩阵的空间对大型线性或非线性方程组都非常有效共轭首先，什么是共轭设d1,

deer(écho)·2023-12-30 03:03

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·2023-12-29 18:21

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