最优解

数学建模学习笔记-算法（整数规划模型的基本概念）

数学模型分为整数规划和松弛的线性规划的关系编辑基本概念定义数学规划中变量限制为整数时，称为整数规划线性规划中变量限制为整数时，称为整数线性规划分类：变量全限制为整数时，称纯（完全）整数规划变量部分限制为整数时，称混合整数规划特点：原线性规划有最优解
LiNO3·2023-01-04 13:50

从7-1 汽车加油问题看贪心算法

也就是说，不从整体最优上加以考虑，算法得到的是在某种意义上的局部最优解。
夏子期lal·2023-01-04 09:53

tensorflow_梯度下降详解(转载)

对于n维问题就最优解，梯度下降法是最常用的方法之一。下面通过梯度下降法的前生今世来进行详细推导说明。梯度下降法的前世首先从简单的开始，看下面的一维函数
Blame°、·2023-01-03 11:20

动态规划——经典DP，01背包

简单来说，动态规划将一个复杂的问题分解成若干个子问题，通过综合子问题的最优解来得到原问题的最优解。注意：DP会将每个求解的子问题的解记录下来，这样，当下一次碰到同样的
爱摸鱼的伪程序猿·2023-01-03 11:44

【LeetCode455.分发饼干——贪心算法】

贪心算法主题思想是通过局部最优解进而得到整体最优解。
蛋黄液·2023-01-03 11:33

最优化算法之牛顿法、高斯-牛顿法、LM算法

上一篇文章中主要讲解了最优化算法中的梯度下降法，类似的算法还有牛顿法、高斯-牛顿法以及LM算法等，都属于多轮迭代中一步一步逼近最优解的算法，本文首先从数学的角度解释这些算法的原理与联系，然后使用Opencv
萌萌哒程序猴·2023-01-03 02:02

归一化算法

目录一、归一化基本知识点（一）什么是归一化（二）为什么要归一化（三）为什么归一化能提高求解最优解的速度（四）归一化类型（五）不同归一化的使用条件（六）归一化与标准化的联系与区别二、归一化使用条件（一）哪些算法需要归一化
轩儿毛肚·2023-01-02 16:31

JavaScript刷LeetCode拿offer-贪心算法

其实并没觉得发现了什么套路新大陆等，因为贪心有的时候很巧妙，而且想到就是想到了，没想到可能就不用贪心去做了，所以这属于做完只是刷了存在感的part；唯一的收获就是减轻了对贪心的恐惧，明白它也就是一种局部贪心导致全局贪心得到最优解的一
·2023-01-02 13:41

JavaScript刷LeetCode拿offer-贪心算法

其实并没觉得发现了什么套路新大陆等，因为贪心有的时候很巧妙，而且想到就是想到了，没想到可能就不用贪心去做了，所以这属于做完只是刷了存在感的part；唯一的收获就是减轻了对贪心的恐惧，明白它也就是一种局部贪心导致全局贪心得到最优解的一
·2023-01-02 13:07

神经网络的学习率如何选择？

可以这样理解，如果学习率过大，那么步子就会很大，容易越过了正确答案，从一个错误到另一个错误；如果学习率过小，那么步子就很小，训练很慢，而且不容易跳出局部最优解。如下图所示。可以看出小学习率会进入局部最
小威W·2023-01-02 07:27

【人工智能】传教士和野人问题（M-C问题）

通过对问题的一般化，我们用一个三元组定义了问题的状态空间，并根据约束条件制定了一系列的操作规则，最后通过两个启发式函数，来优化搜索过程，并通过讨论，探究两个函数是否能够求解到最优解。
jiange_zh·2023-01-02 07:23

TSP旅行商问题的Hopfield求解过程

本文中，以求解旅行商问题来建立Hopfield网络，并得到解，但是该解不一定是最优解，用Hopfield得到的解可能是次优解，或没有解。
weixin_30797027·2023-01-01 15:45

连续Hopfield神经网络的优化旅行商问题

解决组合优化问题是神经网络应用的重要方面，在实际应用中将优化问题的目标函数转换为连续Hopfield神经网络的能量函数，优化变量对应于网络中神经元的状态，当神经元状态趋于平衡点时，网络的能量函数趋于最小，最终达到稳定状态，问题的最优解也随之求出
数学建模加油站·2023-01-01 15:13

带你了解递归算法的时间复杂度

我们来通过一道简单的题目，带着大家一步一步的分析递归算法的时间复杂度，找出最优解。来看看同样是递归，为什么就写成了O(n)的代码。原题：求一位数n次方我看到题
home for the develop·2023-01-01 11:16

python01规划问题最小值,使用python scipy.optimize linprog和lingo线性规划求解最大值，最小值（运筹学学习笔记）...

1.线性规划模型：2.使用pythonscipy.optimizelinprog求解模型最优解：scipy.optimize.linprog(c,A_ub=None,b_ub=None,A_eq=None
兔丁麻麻·2023-01-01 07:15

整数规划问题

在线性规划问题中，有些最优解可能是分数或小数，但对于某些具体问题，常要求解答必须是整数。例如，所求解是机器的台数，工作的人数或装
Star星屹程序设计·2023-01-01 07:15

遗传算法的Python实现（非线性函数优化问题为例）

（GA）介绍遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）最早是由美国的Johnholland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法
evan_gyy·2023-01-01 01:29

遗传算法与非线性规划的结合算法（附代码）

而遗传算法采用选择、交叉和变异算子进行搜索，全局搜索能力较强，但是局部搜索能力较弱，一般只能得到问题的次优解，而不是最优解。
小潘爱上编程·2023-01-01 01:28

MATLAB-遗传算法-求解多元非线性规划问题

遗传算法是模拟达尔文生物进化论的选择和孟德尔遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
MATLAB码农·2023-01-01 01:53

近端梯度下降

通过解这两个子问题，得到f(x)f(x)f(x)的最优解。2.基本概念2.1投影算子投影算子pr
qq_35033983·2022-12-31 10:41

python实现次梯度(subgradient)和近端梯度下降法 (proximal gradient descent)方法求解L1正则化

考虑最简单的一种情况，目标函数为：对应的次微分为：进一步可以表示为：故，若，最小值点为：若，最小值点为：若，最小值点为：简而言之，最优解，通常被称为软阈值（softthresho
I_belong_to_jesus·2022-12-31 10:34

python 动态规划的应用；斐波那契数列，最优解，最优子序列

一、动态规划概念动态规划（DynamicProgramming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。20世纪50年代初，美国数学家贝尔曼（R.Bellman）等人在研究多阶段决策过程的优化问题时，提出了著名的最优化原理，从而创立了动态规划。动态规划的应用极其广泛，包括工程技术、经济、工业生产、军事以及自动化控制等领域，并在背包问题、生产经营问题、资金管理问题、资源分配问题、最短路
医学小达人·2022-12-31 04:47

“动态规划” 面试高频题——剑指offer精选万字总结

大背包问题详解_夏旭的博客-CSDN博客首先我们大致了解一下动态规划(dynamicprogramming)的定义和核心套路：动态规划(DP)是一种算法技术，它将大问题分解为更简单的子问题，对整体问题的最优解决方案取决于子问题的最优解决方案
米莱虾·2022-12-31 02:38

Maze迷宫问题（最优解）

迷宫地形我们可以通过读文件的形式，通过已知入口逐个遍历坐标寻找通路。文件如图：每个坐标的位置用结构体来记录：struct Pos    //位置坐标{   int  _row;   int _col;};定义行列范围#define M 10   //行#define N 10   //列初始化迷宫数组：将通过读文件的方式获取的字符转成整型数据，保存在M行N列的数组中。void InitMaze(i
weixin_34279184·2022-12-31 00:56

基于遗传算法求解TSP问题（旅游路径规划，Python实现，超详细，可视化，结果分析）

常见的TSP问题求解算法例如穷举法、贪心算法、动态规划算法不适用于求解大量城市或是容易得到局部最优解，所以更多优化算法应运而生。
鸡丝米线·2022-12-30 14:17

【动手学深度学习】12.权重衰减--防止过拟合

2、损失函数加上正则项成为目标函数，目标函数最优解不是损失函数最优解。train
ShadoooWM·2022-12-30 10:12

matlab启发式算法

在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度不一定事先可以预计。启发式算
Temmie1024·2022-12-30 10:34

动态规划---背包

1.01背包集合划分两大原则：不重不漏最终结果例题：图解：1.1二维数组（1）状态f[i][j]定义：前i个物品，背包容量j下的最优解（最大价值）：当前的状态依赖于之前的状态，可以理解为从初始状态f[0
Next***·2022-12-30 00:37

现实版“奇异博士”？原来是这款神秘的“数学黑盒”

原来是这款神秘的“数学黑盒”供稿团队：阿里云市场部在漫威电影《复联3》中，奇异博士预测到未来有1400多万种可能，而胜利却只有一种，这唯一的最优解成为他们战斗的希望。
阿里云云栖号·2022-12-29 20:58

学习黑盒优化算法CMA和RandomSearch，借助阿里达摩院MindOpt的RABBO榜单【系列2/4】

「黑盒优化问题」泛指目标函数难以从数学上解析表达，缺少可直接利用的梯度信息，仅可利用目标函数输入和对应输出函数值进行最优解搜索的优化问题。
悠悠喵喵wuyoy520·2022-12-29 20:57

约束极值问题

KKT条件正是这类最优化问题的最优解必须要满足的条件，言外之意便是只要是最优解，必然满足这个条件，反之则不然；但对于凸问题，确是充分必要条件，这一点很重要，很多问题是凸的，这就为问题求解带来很大的便利性
爱听雨声的北方汉·2022-12-29 20:01

智能优化算法：正余弦优化算法-附代码

SineCosineAlgorithm，SCA)是SeyedaliMirjalili等于2016年提出的一种新型智能优化算法，在算法中会生成多个初始随机候选解，并使它们基于正弦和余弦的数学模型向外波动或向最优解
智能算法研学社（Jack旭）·2022-12-29 17:23

正余弦优化算法(SCA)

SineCosineAlgorithm，SCA)是SeyedaliMirjalili等于2016年提出的一种新型智能优化算法，在算法中会生成多个初始随机候选解，并使它们基于正弦和余弦的数学模型向外波动或向最优解的方向波动
qq_1615656416·2022-12-29 17:53

数学建模part（2）：整数，非线性规划

整数规划本篇只包含软件求解，算法尚未了解整数规划：数学规划中的变量限制为整数纯整数规划：决策变量都是整数0-1整数规划（指派问题）混合整数规划：部分决策变量取整数混合0-1整数规划整数规划特点：原线性规划最优解为整数
LAN_513·2022-12-29 15:43

遗传算法求函数的最值问题

是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
代码还挺可以的·2022-12-29 14:58

深度学习-归一化算法

深度学习-归一化算法目录前言一、归一化1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别References
weiket·2022-12-28 22:38

归一化的几种方法

1.2优点1.数据分布更规范，使得梯度下降算法更有效，加快求得最优解的速度2.提高精度2归一化的方法2.1线性归一化通过线性变化，将输入值限定在(0,1)之间x′=x−min(x)max(x)−m
勿讼·2022-12-28 22:37

基于混沌粒子群的shubert函数优化，MATLAB编程，测试函数shubert（十）

混沌粒子群求解测试测试函数shubert（十）shubert函数属于周期性多峰函数，如图1所示拥有多个全局最优值，如图二所示在一个周期内只有一个全局最优值，局部最优解较多，适合测试算法的收敛性能，粒子群算法是一种收敛速度较快的算法
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2022-12-28 20:57

【基于遗传算法改进的粒子群GA-PSO算法优化shubert函数及MATLAB编程实现，测试函数shubert(十)

测试函数shubert（十）shubert函数属于周期性多峰函数，如图1所示拥有多个全局最优值，如图二所示在一个周期内只有一个全局最优值，局部最优解较多，适合测试算法的收敛性能，粒子群算法是一种收敛速度较快的算法
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2022-12-28 20:27

基于模拟退火算法改进粒子群SA-PSO优化shubert函数，测试函数shubert(十)，MATLAB编程实现

测试函数shubert（十）shubert函数属于周期性多峰函数，如图1所示拥有多个全局最优值，如图二所示在一个周期内只有一个全局最优值，局部最优解较多，适合测试算法的收敛性能，粒子群算法是一种收敛速度较快的算法
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2022-12-28 20:27

测试函数shubert（十）标准粒子群算法pso求解shubert

测试函数shubert（十）shubert函数属于周期性多峰函数，如图1所示拥有多个全局最优值，如图二所示在一个周期内只有一个全局最优值，局部最优解较多，适合测试算法的收敛性能，粒子群算法是一种收敛速度较快的算法
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2022-12-28 20:26

爬山算法改进粒子群求解测试测试函数shubert，测试函数的100种优化方法之14

爬山算法粒子群求解测试测试函数shubert函数属于周期性多峰函数，如图1所示拥有多个全局最优值，如图二所示在一个周期内只有一个全局最优值，局部最优解较多，适合测试算法的收敛性能，粒子群算法是一种收敛速度较快的算法
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2022-12-28 20:54

遗传算法学习

其本质是一种并行、高效、全局搜索的方法，它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优解。
JUQIYEZHIDMAYI·2022-12-28 15:49

R语言：蒙特卡洛方法求积分

利用蒙特卡罗方法计算圆周率三、利用蒙特卡洛方法求定积分例1例2例3总结:一、蒙特卡洛方法简介蒙特卡洛方法得名于摩纳哥的蒙特卡洛赌场，是大数定律的经典应用，即用大样本数据计算出来的频率估计概率，采样越多，越近似最优解
Yeexxxx___·2022-12-28 15:31

机器学习——线性模型学习

使上述方程最小化的过程称为线性回归模型的最小二乘”参数估计“多元线性回归针对多个属性的数据集D，此时试图学得我们把w和b吸收入向量形式再将数据集表示为一个m∗(d+1)m*(d+1)m∗(d+1)的矩阵X令上式为零可得www最优解的闭式解当
看星河的兔子·2022-12-28 09:51

StarRocks Join Reorder 源码解析

本期StarRocks技术内幕将介绍JoinReorder算法如何找到最优解的原理。
StarRocks_labs·2022-12-28 09:46

面试时如何完整精确的回答动量下降法(Momentum)和Adam下降法的原理

所以那么这里也就有第二种方法：梯度求解，这是一种利用梯度来一步步接近最优解。其中最有名和最普遍的有批量梯度下降法(BGD),随机梯度下降法(SGD),小批量梯度下降法。上面三种梯度下
tang_1994·2022-12-28 09:05

01背包问题——分支限界法

#includeusingnamespacestd;intn,w;//物品数量和最大容量intbest;//记录最优值intbestx[1000];//记录最优解structknap{//物品intweight
红线系姻缘·2022-12-28 02:50

0-1背包问题解法(动态规划、分支限界法(回溯法、剪枝法)、贪心算法)

的背包，求这个物品中一个最有价值的子集，使得在满足背包的容量的前提下，包内的总价值最大正文开始动态规划源码：Backpack_Dynamic和测试案例主要思想构造二维矩阵，进行试探性的取值状态转换方程：最优解
New俊·2022-12-28 02:12

pytorch优化器与学习率设置详解

刚开始训练的时候，学习率设置大一点，以加快学习速度；之后逐渐减小学习率，来寻找最优解。那么在Pytorch中，如在训练过程中动态地调整学习率呢？学习率
视学算法·2022-12-27 22:04
上一页 39 40 41 42 43 44 45 46 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他