遗传算法参数优化

每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim

本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim，我们可以使用它调用封装好的优化算法，然后传递给它神经网络模型参数，就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式
幻风_huanfeng·2024-09-14 23:32

遗传算法（Genetic Algorithm,GA）-基于MATLAB环境实现

遗传算法类比了生物界中自然选择、交叉、变异等自然进化方式，利用数码串类比染色体，通过选择、交叉、变异等遗传算子模拟生物的进化过程。
朱佩棋（代码版）·2024-09-13 04:19

数据库服务器运维最佳实践

以下将从硬件选择、操作系统和文件系统优化、数据库版本选择、参数优化、数据备份与恢复、性能监控与调优、安全管理以及高可用性和灾难恢复等方面详细介绍数据库服务器运维的最佳实践。
bigbig猩猩·2024-09-11 14:14

备战2024数学建模国赛（模型三十）：遗传算法 优秀案例（三） 变循环发动机部件法建模及优化

35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
2024年数学建模国赛·2024-09-11 03:52

Matlab实现BP-NSGA-II多目标预测优化方法

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文涉及将遗传算法优化的BP神经网络与NSGA-II相结合，应用于多目标预测问题的解决。
含老司开挖掘机·2024-09-10 20:08

Linux系统性能调优技巧

Linux系统性能调优技巧主要包括硬件优化、软件优化、内核参数优化、进程管理优化等方面。
A_aspectJ项目开发·2024-09-09 23:31

深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构（详解与实现）

self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(f
2401_84003733·2024-09-09 12:42

阿里云Centos服务器调优必看

文章目录系统优化1操作系统参数优化1.1内存分配策略1.2系统全局最大文件句柄1.3配置nr_open1.4临时会话最大文件句柄1.5设置服务的最大文件句柄1.6设置用户的最大文件句柄、最大文件句柄数2Tcp
leafseelight·2024-09-07 23:03

深度学习框架相关-Python模块的介绍和使用---torch

PyTorch的设计目标是提供灵活且高效的工具集，用于深度学习和科学计算；2.下面主要介绍torch模块的五个功能：数据加载和处理，GPU加速，建立网络模型，模型的保存和加载，梯度更新和参数优化；上面功能主要用到的子模块如下
sccum·2024-09-07 09:22

备战2024数学建模国赛（模型十五）：模糊综合评价 优秀案例（一）确定汽车装配顺序问题的算法

35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
2024年数学建模国赛·2024-09-06 09:10

遗传算法，第三部分：繁殖

书名：代码本色：用编程模拟自然系统作者：DanielShiffman译者：周晗彬ISBN：978-7-115-36947-5第9章目录9.6遗传算法，第三部分：繁殖1、繁殖现在我们已经有了选择父代的策略
大龙10·2024-09-06 07:01

备战2024数学建模国赛（模型十九）：排队论 优秀案例（一）火车票购票网站优化

35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
2024年数学建模国赛·2024-09-05 17:28

备战2024数学建模国赛（模型二十五）：微分方程 优秀案例（一）基于非稳态导热的高温作业专用服装设计

35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
2024年数学建模国赛·2024-09-05 17:28

备战2024数学建模国赛（模型四）：动态规划优秀案例（一）基于蒙特卡洛模拟的眼科病床安排排队模型

35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
2024年数学建模国赛·2024-09-05 10:11

遥感之智能优化算法大纲介绍

介绍近年来在遥感及人工智能领域研究比较火热的智能优化算法，其中被广泛使用的比如粒子群算法和遗传算法等，在遥感领域，比如高光谱特征选择，机器学习超参数优化等方向有众多的应用，除了提到了两个算法之外，还有众多其他算法
遥感-GIS·2024-09-02 19:33

备战2024数学建模国赛（模型十八）：拟合模型 优秀案例（二）高温作业服设计

35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
2024年数学建模国赛·2024-09-02 16:45

备战2024数学建模国赛（模型六）：多元回归 优秀案例（一）颜色与物质浓度的辨识问题

35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
2024年数学建模国赛·2024-09-02 16:45

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSVM文章目录一、基本原理1.数据预处理2.特征提取（CNN）3.参数优化（WOA）4.模型训练
机器不会学习CL·2024-08-31 10:36

遗传算法：启发自真实现象

书名：代码本色：用编程模拟自然系统作者：DanielShiffman译者：周晗彬ISBN：978-7-115-36947-5第9章目录9.1遗传算法：启发自真实现象1、目标我们的目标不是深入研究遗传和进化的科学原理
大龙10·2024-08-30 18:20

手机信令数据分析&移动对象轨迹数据分析--论文摘要合集

1、《基于电信位置数据的人群流量预测》卢光跃，李四维，赵宇翔，王天赐西安邮电大学学报摘要：将遗传算法和支持向量回归法结合起来，给出一种基于电信位置数据的人群流量预测方法。
doublexiao79·2024-08-30 05:24

MATLAB智能优化算法-学习笔记（1）——遗传算法求解0-1背包问题【过程+代码】

由于其NP完全性，当问题规模较大时，求解此问题通常需要使用启发式算法（如遗传算法、动态规划、分支定界法等）来找到近似最优解。（3）实例讲解：0-1背包问题模型手动求解过程在0-1背包问题
郭十六弟·2024-08-28 23:59

MYSQL优化相关

mysql优化3大方向：优化mysql所在服务器内核（运维完成）对mysql配置参数进行优化（my.cnf），此优化需要进行压力测试进行参数调整建表时的优化对sql语句的优化一、mysql参数优化mysql
peanut___·2024-08-28 16:58

【LSTM回归预测】遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测【含Matlab源码 3738期】

⛄一、遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测风力发电是一种清洁能源，越来越受到人们的关注和重视。
Matlab领域·2024-08-28 02:46

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）附代码案例

遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）简介遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索算法，属于进化计算的一种。
Cooku Black·2024-08-25 20:21

智能优化算法——遗传算法（Python&Matlab实现）[2]

初始化种群initPopulation(POP,N)进化过程==foritinrange(iter_N):#遍历每一代a,b=selection(N)#随机选择两个个体ifnp.random.random()<0.65:#以0.65的概率进行交叉结合child1,child2=crossover(POP[a],POP[b])new=sorted([POP[a],POP[b],child1,chil
2401_84009974·2024-08-25 05:51

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习0.前言1.进化深度学习1.1进化深度学习简介1.2进化计算简介2.进化深度学习应用场景3.深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1
盼小辉丶·2024-08-25 00:21

遗传算法与深度学习实战（6）——DEAP框架初体验

遗传算法与深度学习实战（6）——DEAP框架初体验0.前言1.OneMax问题介绍2.遗传算法要素定义3.使用DEAP解决OneMax问题3.1遗传算法要素配置3.2遗传算法解的进化3.3运行结果3.4eaSimple
盼小辉丶·2024-08-22 06:00

遗传算法与深度学习实战（7）——使用遗传算法解决N皇后问题

遗传算法与深度学习实战（7）——使用遗传算法解决N皇后问题0.前言1.N皇后问题2.解的表示3.遗传算法解决N皇后问题小结系列链接0.前言进化算法(EvolutionaryAlgorithm,EA)和遗传算法
盼小辉丶·2024-08-22 05:56

MATLAB|【免费】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断

同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。此外，《MATLAB神经网络43个案例分析
电力程序小学童·2024-03-06 05:27

mysql 运行参数优化

mysql运行参数优化InnoDB设置1.innodb_buffer_pool_size——默认值为128M.这是最主要的优化选项,因为它指定InnoDB使用多少内存来加载数据和索引(data+indexes
qq_21305943·2024-02-26 15:58

达尔文的自然选择

书名：代码本色：用编程模拟自然系统作者：DanielShiffman译者：周晗彬ISBN：978-7-115-36947-5第9章目录9.3达尔文的自然选择  在研究遗传算法之前，我们要先学习达尔文进化学说中的
大龙10·2024-02-24 04:33

GA-kmedoid 遗传算法优化K-medoids聚类

遗传算法优化K-medoids聚类是一种结合了遗传算法和K-medoids聚类算法的优化方法。
2301_78492934·2024-02-20 11:14

【解决（几乎）任何机器学习问题】：超参数优化篇（超详细）

那么，什么是超参数优化呢？假设您的机器学习项⽬有⼀个简单的流程。有⼀个数据集，你直接应⽤⼀个模型，然后得到结果。模型在这⾥的参数被称为超参数，即控制模型训练/拟合过程的参数。
X.AI666·2024-02-19 23:48

机器学习网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4

文章目录基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）导入库#基础数据科学运算库importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#时间模块
恒c·2024-02-19 23:47

optuna，一个好用的Python机器学习自动化超参数优化库

️个人主页：鼠鼠我捏，要死了捏的主页️付费专栏：Python专栏️个人学习笔记，若有缺误，欢迎评论区指正前言超参数优化是机器学习中的重要问题，它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合，以提高模型的性能和泛化能力
牵着猫散步的鼠鼠·2024-02-19 20:23

MATLAB遗传算法求解车间调度问题——模型建立和实例设计（画甘特图）

1.基本概念车间调度是指根据产品制造的合理需求分配加工车间顺序，从而达到合理利用产品制造资源、提高企业经济效益的目的。车间调度问题从数学上可以描述为有n个待加工的零件要在m台机器上加工。问题需要满足的条件包括每个零件的各道工序使用每台机器不多于1次，每个零件都按照一定的顺序进行加工。车间调度问题实例：现共有6个工件，在10台机器上加工，每个工件都要经过6道加工工序，每个工序可选择机器序号如表一所列
麦哥MATLAB·2024-02-19 15:59

遗传算法解释

遗传算法是一种基于自然遗传和进化规律的人工智能算法。它通过模拟生物进化的过程，来解决各种复杂问题。
大吉大利都吃鸡·2024-02-19 12:21

Evolutionary algorithm （遗传算法）介绍

Evolutionaryalgorithm（遗传算法）介绍Evolutionaryalgorithm遗传算法，实际上也是机器学习里面一个很重要的分支。
Longlongaaago·2024-02-15 07:07

使用遗传算法求解一个简单的极值问题，最小化一个具有多个变量的目标函数。

下面是一个更详细的MATLAB示例，演示如何使用遗传算法求解一个简单的极值问题。在这个例子中，我们将尝试最小化一个具有多个变量的目标函数。
依然风yrlf·2024-02-14 15:51

GEE：CART（Classification and Regression Trees）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）

作者：CSDN@_养乐多_对于分类问题，这个输出通常是一个类别标签，而对于回归问题，输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景，包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行CART（ClassificationandRegressionTrees）回归的方法和代码，
_养乐多_·2024-02-14 10:24

GEE：最小距离（minimumDistance）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）

作者：CSDN@_养乐多_对于分类问题，这个输出通常是一个类别标签，而对于回归问题，输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景，包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行最小距离回归的方法和代码，其中包括样本点格式介绍，加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特
_养乐多_·2024-02-14 09:46

GEE：梯度提升树（Gradient Boosting Tree）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）

作者：CSDN@_养乐多_对于分类问题，这个输出通常是一个类别标签，而对于回归问题，输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景，包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行梯度提升树（GradientBoostingTree）回归的方法和代码，其中包括样本点格式介绍
_养乐多_·2024-02-14 05:07

遗传算法实现

遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索启发式算法，它是由约翰·霍兰德（JohnHolland）在20世纪70年代提出的。
qq_51497433·2024-02-14 02:09

【MATLAB】GA_BP神经网络回归预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义GA_BP神经网络回归预测算法结合了遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）和BP神经网络（BackpropagationNeuralNetwork
Lwcah·2024-02-13 10:51

（一）利用人工智能编写自进化程序

英特尔实验室的两位研究人员，利用遗传算法和图灵完备语言，号称实现了首个能够自动编程的AI系统“AIProgrammer”。文章共三篇，以下是网络翻译的详细内容：介绍计算机程序有可能自己编写程序吗？
IT凡哥·2024-02-13 02:37

西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小

localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和，若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”：以一定的概率接受比当前解更差的结果，有助于“跳出”局部极小使用随机梯度下降遗传算法
lestat_black·2024-02-12 11:32

（一）遗传算法基本概念总结

（一）遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）基本概念1.遗传算法基本概念（1）个体和种群（2）染色体和基因（3）遗传编码（4）适应度（5）遗传操作（5.1）选择算子（5.2）交叉算子（5.3
团子加油敲代码·2024-02-12 03:12

【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

9、神经网络 三：学习与评价

/梯度分布9.4.5可视化9.4参数更新9.4.1一阶（SGD），动量，内斯特罗夫动量9.4.2学习速率的退火9.4.3二阶方法9.4.4每个参数自适应学习率(Adagrad,RMSProp)9.5超参数优化
qxdx.org·2024-02-11 18:03

Ceph入门到精通-sysctl参数优化

Ceph是一种开源的、高度可扩展的分布式存储系统，它可以在商业硬件上提供对象、块和文件系统的存储。在Ceph的部署和维护过程中，我们可能需要对Linux内核参数进行一些优化，以提高Ceph的性能和稳定性。这个过程通常是通过sysctl命令来完成的。sysctl是Linux系统中用于读取和修改内核参数的命令行工具。这些参数保存在/proc/sys/目录下，sysctl可以通过读取和写入这些文件来获取
·2024-02-11 18:09
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