pytorch的几类优化器 这里有pytorch中文文档：https://ptorch.com/docs/1/optim 以及https://www.cntofu.com/book/169/docs/1.0/optim.mdimport torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoaderSGD ：使用动量(Mome
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2024-06-04 04:12:18
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Navigator无约束优化原理Matlab工具箱求解算法应用1：资金调用问题matlab code应用2：经营最佳安排问题matlab code数值迭代法求解无约束极值问题黄金分割法无约束多维极值模式搜索法code单纯形搜索（Simplex）Powell法最速下降法共轭梯度法拟牛顿法 无约束优化原理求解无约束优化的方法主要有直接搜索法（search method）和梯度法（gradient m
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2024-01-15 03:37:54
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什么是牛顿法在第９章中介绍了一维搜索的牛顿法,什么是一维搜索的牛顿法？首先介绍一下一维搜索一维搜索一维搜索其实也很简单，在许多迭代下降算法中，具有一个共同的特点，就是得到点x(k)后，需要按照某种规则确定一个方向d(k)，再从x(k)出发，沿着d(k)的方向上求目标函数的极小点。从而得到x(k+1)，重复以上做法，知道求得问题的解。这就是一维搜索。上面提到的d可以称作为步长因子。一维搜索的方法有很
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2024-06-06 12:04:17
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动态规划动态规划是用来求最优解问题的解决策略之一一个最典型例子 ：用最少的硬币找零比如：一美元购买37美分商品，用来找零的硬币最小数量是多少（一般有1,5,10和25美分的硬币）首先我们使用最大面值的硬币（25美分），也是尽可能多的使用，接着再使用下一个面值最大的这种方法被称为贪心算法 但如果有21美元时，贪心算法依然会首先选择25美分的，答案也仍然没有变化，而最优解是三个21美分的硬币
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2024-08-12 17:36:57
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编程语言和自然语言一样，不理解的词越多，对全文的理解就越差。掌握必要的基础知识，让后期看代码更加流畅。机器学习需要掌握数据处理工具Pandas、Numpy，同理，深度学习也需要掌握相应的工具，在Pytorch中数据存储在Tensor之中，本篇将介绍它们的基本用法以及与之相关的常用函数。查看版本信息包含头文件1. import torch1．查看torch版本1. print(torch.__v
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2024-10-08 14:28:28
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统计机器学习求解模型参数的过程是最优化问题求解过程，有的时候求解的问题比较简单，解析解存在，直接通过公式计算即可，而有的时候解析解不存在，需要通过数值计算和启发式算法求解。无约束优化无约束优化问题是不带任何约束的优化问题， f(x)是x的函数 ,如下: ∇f(x)= 0的点即为该问题的解 ，如果没有解析解，可以使用梯度下降或牛顿方法等迭代算法来求解。等式约束优化等式约束优化问题，如下式所示：
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2024-08-26 15:20:12
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# Python求解多元优化问题
现代科学和工业中，优化问题无处不在。无论是在资源分配、机器学习模型的参数调优，还是在工程设计中，我们都需要有效的算法来找到最优解。多元优化问题则是指包含多个变量的优化问题，它的复杂性远高于单变量优化问题。Python提供了一些强大的库，使得求解多元优化问题变得更加容易。本文将深入探讨Python中多元优化的相关概念，并提供具体的代码示例。
## 什么是多元优化
原创
2024-10-15 04:25:28
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# Python最优化问题求解
## 概述
在开发过程中，我们经常会遇到需要解决最优化问题的情况。最优化问题是指在给定的约束条件下，寻找使目标函数取得最优值的变量取值。Python作为一门强大的编程语言，提供了许多解决最优化问题的工具，本文将向你介绍如何使用Python进行最优化问题求解。
## 整体流程
下面是解决最优化问题的整体流程，我们将使用表格的形式展示每个步骤。
| 步骤 |
原创
2023-09-09 11:27:15
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# 最优化问题求解 Python
最优化问题是在给定约束条件下，寻找能够使目标函数取得最大值或最小值的变量值的问题。这类问题在数学、经济学、物理学等领域都有广泛的应用。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 来求解最优化问题，并提供一些代码示例。
## 1. 最优化问题的数学表示
最优化问题可以用数学模型来表示。通常，最优化问题包括目标函数和约束条件两个部分。
目标函数表示问题要优化的
原创
2023-08-01 13:55:09
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https://www.jianshu.com/p/4c43d0bf8c53https://zhuanlan.zhihu.com/p/22801652
原创
2022-06-08 20:33:23
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/57050763
原创
2022-06-09 14:04:44
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## Python 最优化问题求解
### 整体流程
在解决最优化问题时，通常可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 定义目标函数 |
| 2 | 定义约束条件 |
| 3 | 选择合适的优化算法 |
| 4 | 求解最优解 |
接下来，我们将逐步介绍每个步骤需要做的操作和相应的代码。
### 1. 定义目标函数
首先，我们需要定义一个目
原创
2023-08-01 18:09:32
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1. 简介Ceres Solver是专门用于求解非线性最小二乘问题的C++开源库,研究SLAM方向不过滤波和优化两个技术
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2024-10-08 16:01:08
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# Python求解最优化问题
## 流程概览
在Python中求解最优化问题通常包括以下几个步骤：
1. 确定问题类型和目标函数
2. 定义约束条件
3. 初始化优化器
4. 设置目标函数和约束条件
5. 运行优化器
6. 获取最优解和最优值
下面将详细介绍每个步骤，并给出相应的代码示例。
## 1. 确定问题类型和目标函数
首先，我们需要确定我们要解决的问题类型和目标函数。最优化问
原创
2023-08-02 12:26:02
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1.基本知识1.1 优化问题3个基本要素：优化变量、目标函数、约束条件X=[x1,x2,…,xn]
min f(X)s.t.f(X) = hk(X)=0 ,k=1,2,…l
f(X) = gk(X)<=0 ,k=1,2,…m引申：无约束优化、有约束优化、等式约束、不等式约束、线性优化、非线性优化。各类问题都有特定的解决办法1.2 优化问题基本解决办法：解析解法、数值解法解析解法：知道目标函数
优化问题概述由于受多种变量的影响，一个问题会存在许多可能解。我们需要使用优化算法去搜索空间中的最优解。 优化算法是通过尝试许多不同解并给这些解打分以确定其是否更优来找到问题的最优解，应用场合是存在大量可能的题解以至于我们无法对它们进行一一尝试的情况。 该章节中用了指定组团旅行计划的例子对优化算法进行了描述。问题描述本例中，家庭成员来自全国各地，并且他们希望在纽约会面。他们将在同一天到达，并在同一天
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2023-10-28 14:12:52
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一、简介1.1 觅食行为 指鱼循着食物多的方向游动的一种行为，人工鱼X i X_iXi在其视野内随机选择一个状态X j X_jXj，分别计算它们的目标函数值进行比较，
原创
2021-07-05 11:26:10
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一、简介蜻蜓算法(Dragonfly Algorithm)是由Seyedali Mirjalili在2015年提出的一种新兴群智能算法。Reynoldz指出三个关于蜂群体行为准则：分离度、对齐度与聚合度。分离度是指相邻个体间保持适当距离，以免碰撞；对齐度是指速度和方向与相邻个体对齐；聚合度是指个体飞向相邻区域中心。蜻蜓主要目标都是生存，Seyedali
原创
2021-07-05 15:16:31
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多维优化问题的迭代求解算法中，经常遇到学习率（步长）参数问题。学习率大小对算法的影响有收敛性和收敛速度两个方面，收敛性放在具体的多维优化问题中讨论，这里讨论收敛速度问题，即每步迭代中最优学习率的选定问题。1、一般多维优化问题中的迭代算法中的迭代公式为：x(k+1)=x(k)+αk d(k)其中 x(k) 从给定的初始搜索点 x(0) 迭代，αk≥0为第k次迭代的学习率或步长，迭
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2024-01-21 02:13:26
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本篇是对自己学习《最优化方法》的一些脉络、思路的记载，夹杂自己的一点点思考。之前讲到求函数的局部最优，凸函数则为全局最优的基本判别条件（参见之前的最优化方法课程总结一）。知道基本原理后，自然要实际操作计算。本篇主要是对解决思路的概述和一些方法的介绍优化问题的求解概述一般求解方法有解析法、图解法与实验法、形式转化法、智能算法和数值迭代算法。自然解析法不一定能求出导来，图解法太过局限，形式转化法要转换
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2023-11-29 06:10:13
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