目录一、问题描述：二、运行遗传算法（默认参数）求解函数最小值2.1通过gaplot1drange函数绘制算法每次迭代的种群范围2.2 增加种群的初始化范围2.3 迭代绘图函数三、参数设置3.1 初始化种群范围设置3.2 迭代绘图函数设置3.3 种群设置3.4 适应度缩放因子设置3.5 选择设置3.6 繁衍设置3.7 变异设置3.8交叉设置3.9停止迭代设置3.10 输出函数选项一、问题描述： 如下
目录一、最大最小化模型1、一般数学模型 2、典型例题3、模型的求解二、多目标规划问题1、多目标规划问题概述2、典型例题3、代码块一、最大最小化模型1、一般数学模型 2、典型例题%% 最大最小化模型 : min{max[f1,f2,···,fm]}
x0 = [6, 6]; % 给定初始值
lb = [3, 4]; % 决策变量的下界
ub = [8, 10];
什么叫动态规划？有时候看名称真的十分困惑，如AOP、脑裂、雪崩、击穿这些名称WC怎么都这么高大上，我不会哎。其实理解了以后，用白话解释是很简单的。 什么叫动态规划？在知乎上看到的一个英文回答很有意思。 how should I explain dynamic programming to a 4-year-old? write down "1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 +
Pareto Multi Objective Optimization一、总结1.1 多目标规划任何多目标规划问题，都有两个基本部分组成： （1）两个以上的目标函数 （2）若干个约束条件 问题的数学模型一般可以写成如下形式（N个目标函数，M个约束条件） 最小化 约束条件： where:表示n个目标函数，目的都是使之达到最小，是决策变量向量1.2 Pareto最优解摘自该文章 1：解A优于解B（解A
前言多目标学习是推荐算法中很常见的关键点， 通常信息流推荐算法的有ctr, 互动率， 时长等目标。假如只单独优化其中一个肯定无法留存用户或者创收， 譬如只看点击率ctr的话很容易出现一些标题党， 只看互动率的话很多转发保平安的帖子会排序分很高。 因此如何在一个共识或者一套模型中实现多种目标的提升是很多算法组的期望。多目标学习分类与演近对于多目标学习的各类方法，很多文章进行了很好的总结。 譬如下面两
一、什么是KPIKPI全称Key Performance Indicator，中文翻译为关键绩效指标考核。 设定KPI的目的是为了激发员工的工作积极性，达成公司设定的战略目标。KPI考核周期：按照公司的情况，通常半年一次，也有一个季度一次或一年一次，对于一年一次而言，周期太长，长到可能公司的战略方向已做了调整，原先设定的目标还未达成，另外对员工个人而言激励效果不高，时间一长，员工都忘
一、算法概述带罚函数的粒子群算法（Particle Swarm Optimization with Penalty Function）是一种常用的优化算法，它主要用于解决约束优化问题。在传统的粒子群算法中，粒子在搜索空间中移动，以寻找最优解。然而，在实际问题中，通常会存在一些约束条件，例如变量的取值范围或函数的不等式约束等。这些约束条件可能导致搜索空间不连续，甚至不可行。因此，带罚函数的粒子群算法
论文提出自适应的label assignment方法DW，打破了以往耦合加权的惯例。根据不同角度的一致性和非一致性指标，动态地为anchor分配独立的pos权重和neg权重，可以更全面地监督训练。此外，论文还提出了新的预测框精调操作，在回归特征图上直接精调预测框
论文:A Dual Weighting Label Assignment Scheme for Object Detection论文地址
作为刚上研一提前来给老师当苦力的小菜鸟，第一次学习MOEAD算法的时候，对其中介绍的分解方法一脸懵*，上网查了不少资料，很难查到详细的解释（好吧，可能我查的姿势不对），完全不理解这些分割方法所给出的表达式的意义，索性搁置了小半个月。这里必须要感谢一下Chithon的这篇博客，其中的两幅配图让我豁然开朗，当然，大神完全没有必要阅读这篇博客了，我
目录1 问题的描述2 贪心算法？3 算法的参数约定及递推式4 算法具体实现5 回溯原问题的解6 案例输出7 源代码 1 问题的描述一个任务j在sj开始，并在fj结束;并且每个任务都有权重。 任务相容：任务安排的时间没有重叠 目标：找到最大权重，且相容的任务安排 举例：如下图，可以有如下的活动安排：a、g
a、h
b、e、h
b、f
b、g
c、f
c、g
c、h
d、h
e、h
一共有10种相容
参考李沐老师的教材写的。通过函数与0的距离来衡量函数的复杂度。但是怎么精确的确定一个函数和0之间的举例呢？没有一个正确答案。一种简单的方法是通过线性函数中的权重向量的某个范数来度量其复杂性，例如。要保证权重向量比较小，最常用方法是将其范数作为惩罚项加到最小化损失的问题中。将原来的训练目标*最小化训练标签上的预测损失*，调整为*最小化预测损失和惩罚项之和*。现在，如果我们的权重向量增长的太大，我们的
一、函数重载的概念1、同名函数，参数不同（包括类型、顺序不同）2、全局函数和类的成员函数同名不算重载，因为函数的作用域不同（全局函数被调时应加“：：”标志） 二、成员函数的重载、覆盖与隐藏1、成员函数被重载的特征： a、相同的范围（在同一个类中） b、函数名字相同 c、参数不同 d、virtual关键字可有可无2、覆盖是指派生类函数覆盖基类函数，特征是： a、不同的范围（分别位
文章目录交叉熵目标函数更陡峭Xavier initialization [1][4]He initialization [2][3]He init 考虑ReLU函数He init 考虑Leaky ReLU函数结束语参考资料 交叉熵目标函数更陡峭在论文[1]中给了一个图示，一定程度上说明了为什么Cross Entropy用的很多，效果很好。图中上面的曲面表示的是交叉熵代价函数，下面的曲面表示的是二
前段时间做了一个大数据前端页面显示的项目，使用了如下的简单的方式来解决页面自适应的问题，码友们如果有更好的方法欢迎留言。采用的方案核心的3个步骤采用bootstrap的的网格系统来进行页面布局划分。要实现自己想要的页面效果就需要结合百分比和div嵌套来实现，这都是基础哈。整个页面的宽度width和高度height都采用百分比的形式来设计，从一开始的html标签开始到body里面的内容层层递进都设置
1620-7 唐大智《2016年11月9日》[连续第四十天总结]标题：函数的特性关键词：函数的其他特性80%，题目内容（A）：（1）函数参数的缺省值：C++规定，在函数允许给参数指定一个缺省值。这样的函数称为具有缺省参数的函数。在此情况下若函数调用时调用者明确提供了实参的值，则使用调用者提供的实参值；若调用者没有提供相应的实参，系统则使用参数的缺省值。该使用注意点：（a）原型说明提供缺
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2023-10-01 10:24:51
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数学规划模型总结（附MatLab代码）概述定义一般形式分类线性规划(linear programming)非线性规划(nonlinear programming)整数规划(integer programming)0-1规划(0-1 programming)最大最小化模型多目标规划模型敏感性分析（对权重）多目标规划+敏感性分析举例典型例题例题一：护士排班问题MatLab代码MatLab输出例题二：
在深层神经网络中，对权重W的初始化往往用标准正态缩小来进行但有时使用 randn*0.01 而有时却使用 randn*sqrt(d) 来缩写经查资料可知，对于不同的激活函数如sigmoid、tanh或ReLU等，所使用的缩写倍数并不相同结论：对于sigmoid函数用0.01： w = 0.01* np.random.randn(N,NL)对于t
写在前面：神经网络为什么需要激活函数： 如果不使用激活函数的话，网络整体(conv、pool、fc)是线性函数，线性函数无论叠加多少层，都是线性的，只是斜率和截距不同，叠加网络对解决实际问题没有多大帮助；而神经网络解决的问题大部分是非线性的，引入激活函数，是在神经网络中引入非线性，强化网络的学习能力。所以激活函数的最大特点就是非线性。梯度消失、爆炸反向传播算法计算误差项时每一层都要乘以本层激活函数
1、均方误差损失函数 损失函数对权重的偏导与激活函数的梯度成正比。如果激活函数是线性的，可以使用这种损失函数，如果激活函数是S型函数，则不适合使用这种损失函数，原因如下： 假如我们期望的输出值为1，A处离1较远，激活函数梯度也较大，优化器调整步伐也较大；B处离1较近，激活函数梯度也较小，优化器调整步伐也较小，这是合理的。 假如我们期望的输出值为0，A处离0较远，激活函数梯度也较大，优化器调整步伐也
前言本篇博客出于学习交流目的，主要是用来记录自己学习多目标优化中遇到的问题和心路历程，方便之后回顾。过程中可能引用其他大牛的博客，文末会给出相应链接，侵删！REMARK：本人纯小白一枚，0基础，如有理解错误还望大家能够指出，相互交流。也是第一次以博客的形式记录，文笔烂到自己都看不下去，哈哈哈在本篇正文中主要推荐个人觉得有帮助的文章以及分析自己对Pareto的相关定义的理解，笔者在刚开始时候毫无头绪
