最优解第48页

粒子群算法和遗传算法求多元函数的最大值、最小值对比

目录前言1.粒子群算法寻优1.1求目标函数最大值1.2求目标函数最小值2.遗传算法寻优前言个人认为粒子群算法和遗传算法思想都很接近，都是一个通过对比去寻找最优解的过程，如果对比我比你的"好"，那么我便取代你的思想

Mr. 邹·2022-12-06 14:25

python简易实现遗传算法求函数极值

基本思想遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)顾名思义是模仿生物的遗传学机理进行计算模拟最优解的过程。

豆沙粽子好吃嘛!·2022-12-06 14:45

NMS 非极大值抑制

NMS（nonmaximumsuppression）即非极大值抑制：通过筛选出局部极大值得到最优解。

下雨天吃火锅哩·2022-12-06 14:14

Python遗传算法求解函数极值

注：由于编码选择二进制编码，所以只能在整数范围进行搜索，也就是说求解到的最优解一定是最优的整数解，如果选择一些映射方法可以将离散问题连续化，但这样就和进化算法本身无关了，所以本文只写了基本的遗传算法超参设置染色体长度

AlphaJun_zero·2022-12-06 14:42

深度学习中的随机初始化种子random.seed()

seed在深度学习代码中叫随机种子，设置seed的目的是由于深度学习网络模型中初始的权值参数通常都是初始化成随机数，而使用梯度下降法最终得到的局部最优解对于初始位置点的选择很敏感，设置了seed就相当于规定了初始的随机值

下雨天吃火锅哩·2022-12-06 00:59

微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法(完美复现)

基于列约束生成算法和强对偶理论，可将原问题分解为具有混合整数线性特征的主问题和子问题进行交替求解，从而得到原问题的最优解。最终通过仿真分析验证

matlab数学建模加油站+·2022-12-05 20:52

Local optimal and global optimal both are optimal

在学习最优控制过程中，我们经常会遇到局部最优解和全局最优解这两个概念。

JulyThirteenth·2022-12-05 16:40

支持向量机SVM思维导图

目标是找到一个能分开两类的超平面，而最优解就是距离两类样本都有最大间隔。写作数学描述后，此问题是一个凸二次优化问题。凸优化即目标函数和约束函数是凸函数，即可以找到最优解。之后进行求解时会用

笨笨犬牙·2022-12-05 15:53

综合多份资料的 k-means简述

不能保证全局最优，可能是局部最优解。来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/149441104k-means优化基于欧几里得距离，K-Means算法需要优化的问题就是

Charonmomo·2022-12-05 12:02

matlab单纯形法极小值,单纯形法的matlab实现(极小化问题).doc

实验时间:2013-4-15一．实验名称:单纯形法的MATLAB实现二．实验目的及要求:1.了解单纯形算法的原理及其matlab实现.2.运用MATLAB编辑单纯形法程序解决线性规划的极小化问题,求出最优解及目标函数值

李如一·2022-12-05 12:11

趣学算法陈小玉书中所有问题的实现代码

基础递归斐波那契算法Fib1(intn){if(n得到局部最优解->得到全局最优解最优装载问题#include#includeconstintN=10000;usingnamespacestd;doublew

larry6799·2022-12-05 12:34

【Pytorch】0.3 Gradient Descent（笔记）

梯度下降(GradientDescent)思想每一轮，求三组数据的梯度（变量为w）的平均值，梯度下降进行训练劣势：求均值后容易陷入“鞍点”，梯度为0，w不能继续训练至最优解随机梯度下降（StochasticGradientDescent

小筱舟·2022-12-05 11:58

机器学习笔记：向量自回归模型VAR

t个时刻，观测样本从一维变成了N维给定多元时间序列数据，对于任意第t个时间间隔，有：换一个角度看，可以看成是个input为N维，output为N维的fully-connectedlayer2自回归模型最优解我们令则自回归模型可以改写为

UQI-LIUWJ·2022-12-05 09:32

深度学习之线性回归模型

训练过程通过一种迭代算法，逐步逼近最优解，最小化距离，即最小化损失函数。实例房价估计，参考材料：zh.d2l.ai/chapter_dee…转载于:https://juejin.im/pos

weixin_34050427·2022-12-05 08:39

商业求解器的前世：数学规划问题与算法实践

求解器一般用来解决大规模现实问题中的最优解，基于深度学习和运筹优化技术的发展，求解器可以在数秒内给出决策答案。作为重要的工业软件之一，目前已经应用到能源电力、航空航天、轨道交通等各领域。

DataView数据科技研究院·2022-12-05 02:41

优达学城《DeepLearning》2-3：权重初始化

具有良好的初始权值可以使神经网络接近最优解。这使得神经网络能够更快地得到最佳解。初始

⊙月·2022-12-04 22:18

python实现随机梯度下降

随机梯度下降指的是用样本中的一个例子来代替所有的样本，对于最优化问题，凸问题，虽然不是每次迭代得到的损失函数都向着全局最优方向，但是大的整体的方向是向全局最优解的。

Blossssssom·2022-12-04 20:24

Boltzmann机详解

但是，Hopfield神经网络也和BP神经网络一样，有一个致命的缺陷：只能找到局部最优解，而无法沿着梯度上升的方向在全局的角度寻求全局最优解。

Derrick1997·2022-12-04 19:22

进化算法简单介绍

（heuristic）启发式算法(HeuristicAlgorigthm)是一种基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间、计算空间等)给出待解决优化问题的每一实例的一个可行解，该可行解与与最优解的偏离程度一般不可以事先预计

Mingsheng Zhang·2022-12-04 13:17

奋斗中的研究僧·2022-12-04 13:07

数学建模：用TOPSIS法解决评分排序问题（附MATLAB代码）

TOPSIS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

云画Davin·2022-12-04 12:26

NLP学习笔记40-神经网络收敛性

二optimizationofdeeplearning这里老师简单提了下，我们知道凸函数是有全局最优解的。深度学习是非凸函数，highlynon-convexfunction.只有局部最优解。

bohu83·2022-12-04 09:30

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

电气辅导帮·2022-12-04 09:59

经典算法：遗传算法（GA）

一、概念遗传算法（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。

潜心学习的渣渣·2022-12-03 20:05

遗传算法（GA）详解

遗传算法（GA）详解遗传算法主要作用是求解最优解，例如求函数极值，或是飞机巡航问题中的最短巡航路线的求解等，其作用与模拟退火算法的作用较为相似。

生信小兔·2022-12-03 20:05

关于代理模型的一些理解

比如：使用进化算法来搜索某实际问题最优解时，每一代进化都需要大量真实值适应度评估，这会大大消耗求解的时间。

来包番茄沙司·2022-12-03 19:26

代理模型的个人理解

个人理解从解决时间和资源成本的角度进行的“插值”或“拟合”研究，最后进行优化得到全局最优解实际上就是各种机器学习算法的应用两种实现思路：1，实验量的堆积。

Hanyu M·2022-12-03 19:55

NAS论文笔记：代理模型篇：NSGA Net V2: Evolutionary Multi-Objective Surrogate-Assisted Neural Architecture Sear

（2）再对代理模型进行优化求得最优解。（3）由于该代理的模型只能一定程度上代表真实模型，它到最优解并不能直接代表原目标函数的最优解，所以需要对代理模型进行更新.（4）通常是以一定的判

学游泳的笨猫·2022-12-03 19:25

基于遗传算法的GBDT调参方法

本文运用多种方式逐步尝试各种不同的调参方式，最后提出了用遗传算法思想来大概率获得全局最优解的调参方式。时间限制，就直接把PPT导成图片来展示，部分页面没有动画效果（详细交流可以留言），如下：

Bo仔很忙·2022-12-03 14:08

西瓜书学习笔记第6章支持向量机

目录第6章支持向量机参考文献第6章支持向量机求对偶问题的最优解：对于二次规划问题可以用规划算法来求解，但问题的规模正比于训练样本数，在实际上会造成很大开销，为了避免这个障碍，人们采用像序列最小优化算法（

二三TP·2022-12-03 14:02

处理多目标优化

这类问题的共同特征是需要在复杂且庞大的搜索空间去寻求最优解，有时候也会考虑到算法的时间复杂度就会把多目标优化问题通过隶属度函数转化成单目标优化。（本文参考了智

up区的bug主·2022-12-03 13:42

互联网摸鱼日报（2022-12-02）

冷启动时间降低90%，数据分析AllonServerless霍太稳：以数字人才培养激发企业发展新动能｜数字人才蓄能季高端论坛腾讯发布数字孪生云，四大核心技术加速万物孪生顺丰科技：在变局中寻找物流供应链“最优解

每日摸鱼大王·2022-12-03 12:27

玻尔兹曼机

玻尔兹曼机在Hopfield神经网络中，如果发生串扰和陷入局部最优解，网络将不能正确回忆模式，而玻尔兹曼机的出现避免了局部最优解。玻尔兹曼机网络的结构和Hopfield一样，如下图所示：各神

!Polaris·2022-12-03 11:38

深度学习：鞍点与海森矩阵的问题

概述：在深度学习的过程当中，我们通常会碰到优化这个问题，但是优化结果往往不是最优解，这是因为你认为的梯度为0的点，不一定是全局最小值的点，还有可能是局部最小值的点，即鞍点。

追梦AI·2022-12-03 10:56

人工智能面试总结-初始化与归一化

说说为什么归一化能提高最优解的求解速度？说说归一化的类型？

啥都生·2022-12-03 09:08

Pointnet++学习

1、点云的归一化与反归一化归一化的作用：数据归一化后，最优解的寻优过程明显会变得平缓，更容易正确的收敛到最优解defpc_normalize(pc):"""对点云数据进行归一化:parampc:需要归一化的点云数据

马少爷·2022-12-03 08:26

算法简介—模拟退火算法

爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。

Silence-轩辕-寂·2022-12-03 08:31

机器学习之模拟退火算法

一、背景模拟退火算法（SimulateAnnealArithmetic，SAA）是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。

clarkjs·2022-12-03 08:24

贪心算法笔记

贪婪者总是一贫如洗——克劳德兰纳斯目录什么是贪心怎样实现例一AC代码例二AC代码总结步骤写在最后什么是贪心360百科里是这样说的：贪婪算法是一种对某些求最优解问题的更简单、更迅速的设计技术。

gyk1303·2022-12-03 01:20

（MATLAB）使用梯度下降进行一元线性回归

使用梯度下降进行一元线性回归Step1：选择函数模型：y=wx+bStep2：选择损失函数：Step3：Step4：根据公式：来更新w和b，最终得到最优解。

我是小蔡呀～～～·2022-12-02 20:24

python(牛客)试题解析——学习记录（上）

计算字符串非严格递增连续数字序列的长度五、输出这个数列的第n项结果，数列中a[n+1]都是a[n]的描述六、计算多维数组中最大子矩阵内所有数字的和七、还原一个已经打乱顺序的喊7游戏的数组一、找到已经最大承重的背包内如何放入最大价值的物品的最优解二

m0_57781768·2022-12-02 20:52

【面试总结】常见的优化器

常见的优化器这位仁兄写的比较全机器学习中，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。

Icanhearwawawa·2022-12-02 17:44

01背包问题三种解决（贪心动态规划分支限界）

二、实验要求用3种方法求解0-1背包问题（贪心算法、动态规划、分支限界法），获得精确最优解或近似最优解均可。

Mcc_mingchao·2022-12-02 14:03

多目标人工秃鹫优化算法（MATLAB源码分享，智能优化算法）提出了一种多目标版本的人工秃鹫优化算法（AVOA）

对提出的MOAVOA算法进行了测试，测试了八个真实世界工程设计问题和十七个无约束和约束数学优化问题，以研究其在估计帕累托最优解中的适用性。多目标粒子群优化、多目标蚁狮优化、多目标多

「已注销」·2022-12-02 05:04

Lecture 010-1-Network flow

利用线性规划可以有效地计算出全局最优解，也可以基于其结果进行各种假设性的灵敏度分析

Wooden_ZHANG·2022-12-02 02:59

从一维cutting问题看列生成算法

cutting问题列生成原理集合覆盖模型列生成步骤说明python代码实现列生成算法列生成在求解大型线性规划时往往都表现良好，在很多时候，一个变量很多的线性规划问题中，往往很多的列是用不到的，或者说，它们并不影响最优解的求解

yahoo~·2022-12-02 02:56

GA遗传算法介绍与实例

一、遗传算法简介：遗传算法是进化算法的一部分，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

条竿儿毛好·2022-12-01 22:42

计蒜客 | 选址

若该点不位于中位数，则会增加该点到中位数的距离，使结果增大，所以最优解为该组数的中位数。代码#include#includeusingnamespacestd;#defineN100005intp[N

再来一口肉好嘛·2022-12-01 21:36

蚁群算法、模拟退火算法、遗传算法优缺点

蚁群算法、模拟退火算法、遗传算法优缺点模拟算法的优缺点:蚁群优化算法特点遗传算法的优缺点遗传算法的优点:遗传算法的缺点:模拟算法的优缺点:1.可以突破爬山算法的局限性，获得全局最优解(以一定的概率接受较差解

我爱吃猪猪包·2022-12-01 19:31

模拟退火算法

模拟退火算法是一种启发式算法；关于启发式算法可以简单总结为下面两点：1):任何有助于找到最优解，但不能保证最优解的方法均是启发式算法；2):有助于加速求解过程和找到较优解的方法是启发式方法另：爬山法是于模拟退火算法有着相似地方的启发式算法的一种

缄默0603·2022-12-01 19:01

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