最优解

粒子群算法(PSO) 介绍

每个粒子在空间中单独搜寻，它们记得自己找到的过最优解，也知道整个粒子群当前找到的最优解。下一步要去哪，取决于粒子当前的方向、自己找到过的最优解的方向、整个粒子群当前最优解的方向。
ayao_1123·2022-12-11 03:15

Particle Swarm Optimization

粒子群优化算法的基本思想：同种动物之间的社会信息共享提供了一种进化优势，通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。
身影王座·2022-12-11 03:14

PSO算法简介

粒子群优化算法的基本核心是利用群体中的个体对信息的共享从而使得整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得问题的最优解。
大西瓜不甜·2022-12-11 03:43

图说粒子群优化算法(PSO)附源码

粒子群优化算法是模拟鸟群觅食行为的一种优化算法，它通过自身及群体搜索的经验来寻找全局最优解。没错，ACO模拟的蚁群觅食，PSO模拟的是鸟群觅食！
地球被支点撬走啦·2022-12-11 03:41

粒子群算法 PSO（Particle Swarm Optimization）——原理及实现

粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．PSO的
teengad·2022-12-11 03:40

简单学JAVA-学好Java能做啥

可能夸张，但细想好像也差不多，只是部分行业或领域Java并非最佳实现(最优解)。这里有幅图(网上借来的)可以将Java核心应用领域涵盖了。如果展开细讲，可以从下面几个应用领
下岗码农大飞·2022-12-10 21:51

大数据演进简史：从数仓到数据中台，谈技术选型最优解

大家好，今天分享的议题主要包括几大内容：带大家回顾一下大数据在国内的发展，从传统数仓到当前数据中台的演进过程；我个人认为数据中台的核心组成，以及一些技术选型参考；数据研发是数据中台很重要的一环，会分享一些我们在数据研发方面的实践，主要是数据仓库架构与研发方面。一、大数据演进，从数据仓库到数据中台第一阶段21世纪的第一个10年，企业级数据仓库（EDW）从萌芽到蓬勃发展，“IOT”(IBM、Oracl
天秤座的架构师·2022-12-10 20:42

禁忌搜索算法解决TSP问题

问题流程图数据集关键要素代码部分结果展示流程图数据集att48.tsp、eil76.tsp、lin105.tsp【下载链接】关键要素初始解产生：采用基于最近邻居构造启发式的贪婪算法生成初始解邻域生成：采用2-opt邻域禁忌对象：以迭代生成的局部最优解为禁忌对象禁忌表长度
夕阳落林中·2022-12-10 19:00

TOPSIS法——Matlab实操

这种方法通过构造评价问题的正理想解和负理想解，即各指标的最优解和最劣解。通过计算每个方案到理想方案（即靠近正理想解和远离负理想解）的相对贴近程度来对备选方案进行排序，从而选出最优方案。
野禾667·2022-12-10 18:25

深度学习常见算法之梯度下降法

当目标函数是凸函数时，梯度下降算法的解是全局解，一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降的速度也未必是最快的。梯度下降法的最优化思想也是用当前位置负梯度方向最为搜索方向，因为该方向为
HangoverLG·2022-12-10 15:22

优化算法 | Jaya算法（附MATLAB代码）

该算法努力通过达到最优解来取得胜利，因此将其命名为Jaya（Jaya是梵文，意思是胜利）。
随心390·2022-12-10 12:50

粒子群算法和鲸鱼算法的比较（Matlab代码实现）

粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．  PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调
@橘柑橙柠桔柚·2022-12-10 12:49

项目实训第二周第二次记录

根据经验，最优解一般出现在k=1的时候。下面就利用DTW欧氏距离的1-NN算法。利用该算法，对于测试集中的每一个时间序列，每一遍搜索必须遍历训练集中的所有点，从而
大坡山小霸王·2022-12-10 10:07

SA模拟退火算法（附MATLAB源码）

SA特点：优点：不管函数形式多复杂，模拟退火算法更有可能找到全局最优解。相对来说不会那么容易陷
码农是痞牛·2022-12-10 09:57

matlab-模拟退火算法

并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为近似的最优解。新解的产生和接受：1.由产生函数，由当前解产生位于解空间的新解。注意，产生新解的方式决定了新解的领域结构，因而对冷却进度表选取有影响。
叫我Mr. Zhang·2022-12-10 09:53

模拟退火算法

'''2019.12'''总：自己理解：可以求全局最优解，是梯度下降法的改进官方解释：模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，
Spider_man_·2022-12-10 09:46

MATLAB-模拟退火算法

对于控制参数的每一取值，算法持续进行“产生-判断-接受或舍去”的迭代过程，对应着固体在某一恒定温度下的趋于热平衡的过程，当控制参数逐渐减小并趋于0时，系统越来越趋于平衡态，最后系统状态对应于优化问题的全局最优解
MATLAB码农·2022-12-10 09:15

SparkMllib模型选择与优化-网格搜索和交叉验证

CrossValidation、TrainTestSplit方法交叉验证Estimate（估算器）:fit-transform，算法或管道调整Param:网格搜索进行超参数(模型训练之前提前给定的参数，参数是学习过程中学习到最优解的参数
AiBigData·2022-12-10 09:14

葫芦书笔记----非监督学习

详细：缺点：受初值和离群点的影响，每次的结果不稳定、结果通常不是全局最优而是局部最优解、
沃·夏澈德·2022-12-10 07:36

Halcon 高效的Hobject格式转换Bitmap24位方式

普遍的做法是Hobject格式转为Bitmap32位，然后再从Bitmap32位转为24位，这种做法虽然能达到目的，但是对于有时间要求的算法来说，显然不是最优解。
GGMM1024·2022-12-10 03:30

Dijkstra算法在python中的实现

、详细程序（Python）1.程序分步解析2.整体程序提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、Dijkstra应用背景Dijkstra是一种贪心算法，所谓贪心算法即始终保持当前的迭代解为当前最优解
问题很多de流星·2022-12-10 01:16

C# Winform实现波浪滚动效果

2、本人使用的是C#实现的，至于有人说JAVA效率更高，那也可以使用JAVA,只要原理清晰就ok.3、碍于本人算法技术的局限，最终产生的效果并不是最优解，人山人海的
chinaherolts2008·2022-12-10 00:44

【笔试及竞赛重点之背包问题】一文吃透背包问题全家桶

1.01背包问题1.1版本1二维（1）状态f[i][j]定义：前ii个物品，背包容量jj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][0]=0开始决策，有NN件物品，
彩虹派大星·2022-12-09 21:43

线性回归最小二乘法计算步骤以及sklearn参数介绍

2.对表达式进行推导梯度：某个点上切线的斜率叫做梯度（对某个驻点求一阶导就是切线的斜率）（不管是全局最优解还是局部最
海滩上的那乌克丽丽·2022-12-09 21:25

万字字符长文带你了解遗传算法（有几个算例源码）

一.遗传算法的基本概念简单而言，遗传算法使用群体搜索技术，将种群代表一组问题解，通过对当前种群施加选择、交叉和变异等一系列遗传操作来产生新-一代的种群，并逐步使种群进化到包含近似最优解的状态。
总裁余(余登武)·2022-12-09 17:19

[基因遗传算法]进阶之二:最优规划问题--多种编码方式+多变量

遗传算法求解带约束优化问题（源码实现》《有约束的遗传算法（Python代码实现）》《遗传算法原理及其python实现》同系列文章:《[基因遗传算法]原理思想和python代码的结合理解之(一):单变量》解决的问题:线性规划最优解的问题
panbaoran913·2022-12-09 17:17

最小二乘法曲线拟合原理

最小二乘法曲线拟合原理一、最小二乘法原理对于给定的一组数据（xi,yi），假定它满足n次多项式：为了求取各阶参数的最优解，对于每个xi，通过n次多项式计算的值和yi之间的差值的平方和应该最小，即：由于其拟合函数为多项式
zhoufm260613·2022-12-09 16:38

深度学习（三）：优化器

往往求解目标函数的最优解时，需要对函数进行进行最优化，因此会用到一些比较经典的优化器。
大家都要开心·2022-12-09 16:07

深度学习（四）：学习率

本质上是最优化的一个过程，逐步趋向于最优解。但是每一次更新参数利用多少误差，就需要通过一个参数来控制，这个参数就是学习率（Learningrate）,也称为步长。
大家都要开心·2022-12-09 16:30

【最优化笔记3】线性规划--求解方法（单纯形法及Matlab实现）

目录1.前置概念2.基本思想3.算法步骤4.算例5.算法收敛性6.Matlab实现1.输入问题2.建立初始单纯形表3.迭代寻找最优解4.输出结果5.附录（代码总表）1.前置概念（1）约束方程的规范形式：
飞今天也很开心·2022-12-09 16:51

python二手车价格预测_数据挖掘实战--二手车交易价格预测（四）建模调参

贪心调参把求解的问题分成若干个子问题；对每个子问题求解，得到子问题的局部最优解；把子问题的解局部最优解合成原来问题的一个解。
shkpwbdkak·2022-12-09 12:44

运筹学-杜刚（天津大学）（未完待续）

2.图解法：用画图的方式求解线性规划的一种方法3.由图解法得到线性规划解的一些特性二.二线性规划-单纯形法1.单纯形法2.预备知识2.1线性规划的标准型2.2非标准型化标准型3.基本概念3.1可行解与最优解
EDPJ·2022-12-08 13:45

大学电子系C++模拟考试

随手附上一些代码，未必是最优解，仅供参考。加密四位数【问题描述】输入一个四位数，将其加密后输出。
广寒兔·2022-12-08 10:48

探索AI实践最优解，AISummit全球人工智能技术大会完美落幕

探索AI实践最优解，AISummit全球人工智能技术大会完美落幕北京时间2022年8月7日下午17：30，由51CTO精心策划以“驱动•创新•数智”为主题的AISummit全球人工智能技术大会2022线上直播活动圆满成功
Neon资讯·2022-12-08 10:36

基于Armijo搜索步长BFGS法和FR法求解多元非线性函数的最优值

.，2，3）T，该问题的最优解是X*=0。精度取1e-4，步长取Armijo线搜索。
墨叔叔·2022-12-07 21:14

梯度下降算法详解

梯度下降算法是一种非常经典的求极小值的算法，比如在线性回归里我们可以用最小二乘法去解析最优解，但是其中会涉及到对矩阵求逆，由于多重共线性问题的存在是很让人难受的，无论进行L1正
SongEsther·2022-12-07 15:15

梯度下降算法（高中生都能看懂的例子演示）

梯度下降算法在机器学习与神经网络中有广泛的应用，主要用来求最优参数，下面我们通过一个最简单的例子来演示梯度下降算法过程示例：举例：y=x^2，通过梯度下降算法求y取最小值（极小值）时候的最优解x求解过程主要通过迭代完成迭代的方程为
FuNz_·2022-12-07 15:43

Lasso线性回归学习笔记（公式与代码实现）

2常见正则化项3损失函数图像与正则化之后的图像3.1损失函数图像3.2加了L~1~正则项之后的损失函数图像4L~1~范数正则化的解中有更多零的原因5Lasso线性回归6Lasso线性回归的优化算法（求最优解
尼古拉卡车斯基·2022-12-07 10:48

遗传算法（Genetic Algorithm）

1、遗传算法的基本思想遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）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。
明之季·2022-12-06 22:45

机器学习之遗传算法

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。
clarkjs·2022-12-06 22:15

遗传算法(Genetic Algorithms)（GA）

显然，较高的交叉率将达到更大的解空间，从而减小停止在非最优解上的机会；但是交叉率太高，会因过多
Liu------Ning·2022-12-06 22:45

算法设计与分析第四章：贪心算法

算法的基本要素：最优子结构性质：当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时，称此问题具有最优子结构性质。问题的最优子结构性质是该问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征。
Cosmic_decade·2022-12-06 22:12

算法设计与分析第五章贪心算法（一）

共同点：最优子结构性质是选择类最优解都具有的性质，即全优一定包含局优不同之处：贪心算法具有贪心选择特性。
heartbeat0520·2022-12-06 22:11

算法设计与分析 第四章 贪心算法

也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。二、要素：（1）贪心选择性质贪心选择性质是指，所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到。
老赴·2022-12-06 22:39

（算法设计与分析）第四章贪心算法-第一节：贪心算法概述

所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择（贪
我擦我擦·2022-12-06 22:09

粒子群算法求解最优解python_python实现粒子群算法

粒子群算法粒子群算法源于复杂适应系统(ComplexAdaptiveSystem,CAS)。CAS理论于1994年正式提出，CAS中的成员称为主体。比如研究鸟群系统，每个鸟在这个系统中就称为主体。主体有适应性，它能够与环境及其他的主体进行交流，并且根据交流的过程“学习”或“积累经验”改变自身结构与行为。整个系统的演变或进化包括：新层次的产生(小鸟的出生)；分化和多样性的出现(鸟群中的鸟分成许多小的
weixin_39994270·2022-12-06 21:41

粒子群算法求解最优解python_粒子群算法的python实现

其属于进化算法的一种，也是从随机解出发，经过迭代寻找最优解，其经过适应度来评价解的品质。app这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优势引发了学术界的重视，而且在解决实际问题中展现了其优越性。
晓雪smile·2022-12-06 21:38

matlab种群规模什么意思,matlab

遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)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(所找到的解是全局最优解)的方法。
Roy Kid·2022-12-06 21:38

用 Python 实现粒子群算法

2、个体极值与全局最优解
程序IT圈·2022-12-06 21:03

【AI】Python 实现粒子群算法

粒子群算法属于启发式算法也叫智能优化算法，其基本思想在于通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。我们的目标是寻找一个函数的全局最小值或最大值，这个函数可以是二维或三维的，也可以是多维的。
jinzhou742·2022-12-06 21:58
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