将算法设计为自动化，可以为解决困难的COP问题可以节省大量的金钱和时间，也许可以产生比人类设计的方法更好的解决方案，正如我们在AlphaGo的成就中看到的那样，这些成就击败了数千年的人类经验。为什么优化很重要？从数百万年前的人类开始，每一项技术创新和每一项改善我们生活的发明以及我们在地...
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2019-04-08 10:19:36
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这一节课讲解了 vertex cover 的 2 - 近似算法与 unrelated parallel machine scheduling 的 2 - 近似算法。 Vertex Cover来看一些 vertex cover 的近似算法。近似算法 1算法描述：将度数最大的点 $u$ 选入答案集合，并将 $u$ 与端点包含 $u$ 的边都删去。重复这个过程，直到所有边都被删去为止
全文目录1 组合优化问题概述1.1 定义1.2 特点1.3 求解方法1.3.1 精确方法1.3.2 近似方法1.4 应用2 深度强化学习（DRL）解决组合优化问题的概述2.1 二者联系2.2 目前主要方法2.2.1 基于DRL的端到端方法2.2.2 基于DRL改进的传统方法2.2.3 基于DRL的局部搜索改进方法3 基于DRL的端到端方法3.1 基于Pointer netword的端到端方法3.
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2024-08-27 20:25:26
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”凸优化“ 是指一种比较特殊的优化，是指求取最小值的目标函数为凸函数的一类优化问题。其中，目标函数为凸函数且定义域为凸集的优化问题称为无约束凸优化问题。而目标函数和不等式约束函数均为凸函数，等式约束函数为仿射函数，并且定义域为凸集的优化问题为约束优化问题 。一、什么是凸优化不严格的说，凸优化就是在标准优化问题的范畴内，要求目标函数和约束函数是凸函数的一类优化问题。二、重要性“凸优化在数学规划领域具
在日常的竞价推广过程中，想要提升竞价推广账户效果，就必须要对竞价推广账户进行优化。那需要优化哪些内容？从哪些方面入手呢？在这里我们就需要有一个正确的竞价推广账户优化思路。整体竞价推广账户部分4个竞价推广账户优化思路：1）账户基础设置：需要查看账户后台的一些创意自动配图，自动创意的一些后台设置，包括地区、时段有没有设置好。2）账户策略制定，包括账户预算怎么分配、账户推广时段和地区，包括计划的划分等，
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2024-05-09 16:14:12
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背包问题目前有两种常规解放：递归方法和动态规划法1.动态规划方法动态规划的基本思想：将一个问题分解为子问题递归求解，且将中间结果保存以避免重复计算。通常用来求最优解，且最优解的局部也是最优的。求解过程产生多个决策序列，下一步总是依赖上一步的结果，自底向上的求解。动态规划算法可分解成从先到后的4个步骤：1. 描述一个最优解的结构，寻找子问题，对问题进行划分。2. 定义状态。往往将和子问题相关的各个变
概述：前言为需要优化的原因，正文为梯度下降/随机梯度下降/小批量随机梯度下降/动量法/AdaGrad和RMSProp算法/AdaDelta算法/Adam算法。前言：需要优化的原因（局部最小值和鞍点）：x=x- η ▽f(x) ：学习率η过大（overshooting）：收敛不了越来越偏离最优值；学习率过小（undershooting）收敛速度过慢，费资源。一、梯度下降、随机梯
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2023-11-16 12:29:36
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优化工具包—无约束非线性优化求解器（fminunc）原创不易，路过的各位大佬请点个赞MATLAB基础代码/室内定位/导航/优化技术探讨：WX: ZB823618313 目录优化工具包—无约束非线性优化求解器（fminunc）一、fminunc总体介绍二、fminunc求解器的具体用法三、举例：最小化多项式四、举例—获取最佳目标函数值五、检查求解过程（options 设置）六、信赖域法实例（fmin
概念定义强化学习（Reinforcement Learning，RL），是指一类从（与环境）交互中不断学习的问题以及解决这类问题的方法. 强化学习问题可以描述为一个智能体从与环境的交互中不断学习以完成特定目标（比如取得最大奖励值）. 和深度学习类似，强化学习中的关键问题也是贡献度分配问题，每一个动作并不能直接得到监督信息，需要通过整个模型的最终监督信息（奖励）得到，并且有一定的延时性.例子：多臂老
来源：深入浅出强化学习：原理入门
原创
2022-09-19 10:23:18
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一、神经网络的超参数：层数、每层神经元个数、激活函数、学习率（各种优化算法中包含的参数）、正则化参数、mini-batch大小。优化难点：超参数优化是组合优化问题评估一组超参数配置的时间代价非常高优化方法：网格搜索，随机搜索、贝叶斯优化、动态资源分配、神经网络搜索。g网格搜索grid search：尝试所有超参数组合寻址合适的超参数配置。随机搜索：超参数对模型性能影响程度不一样。采用网格搜索会在不
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2024-10-13 12:52:00
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?博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文目录如下：???目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码、数据、文章讲解?1 概述多 目标无功优化可在 目标 函数 中兼顾经济性和 电压稳定性，引起了研究人员的广泛关注。与单 目标无功优化 问题 的本质区别在于，多 目标无功优化的解不是唯一的，即不存在使经
原创文章第73篇，专注“个人成长与财富自由、世界运作的逻辑， AI量化投资”。今天继续讲backtrader的交易。bt在易用性上确实是下足了功夫，我们先来看一下“极简”的策略开发。01 “基于信号的策略”。它不需要写strategy。直接定义信号即可，信号同自定义指标一样，比如多头信号是 close>sma(30)，退出信号是sma5<sma30。我们只需要给大脑添加这两个信号： #
文章目录前言零、组合优化问题基础1. 定义（1）定义（2）常见问题2. 方法（1）精确方法（2）近似方法（3）深度学习方法3. 文章架构一、概述1. 神经网络（1）Hopfield 网络（2）指针网络Ptr-Net（3）图神经网络3. 深度强化学习DRL（1）端到端方法（2）改进传统方法二、原理1. Pointer Network（1）求解TSP问题（2）Attention机制2. Pointe
最近学了点数据结构，觉得有必要总结一下。 下面首先是离散优化：离散化，把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。 例如： 原数据：1,999,100000,15；处理后：1,3,4,2； 原数据：{100,200}，{20,50000}，{1,400}； 处理后：{3,4}，{2,6}，{1,5}；离散优化是建立数据与存储结构间的对应关系。 HASH优化：是对
逆向课程第三讲逆向中的优化方式,以及加减乘一丶为什么要熟悉优化方式熟悉优化方式,可以在看高级代码的时候浮现出汇编代码,以及做逆向对抗的时候,了解汇编代码混淆优化和混淆是相反的优化: 指的是汇编代码越少越好,让程序更快的执行混淆: 一条汇编代码变为多条汇编代码,影响逆向人员的破解能力,但是软件的效率大大降低 二丶加减乘的常见的几种
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2024-04-29 20:17:24
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01背包问题求具体方案问题重述有 N 件物品和一个容量是 V 的背包。每件物品只能使用一次。第 i 件物品的体积是 vi，价值是 wi。求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。输出 字典序最小的方案。这里的字典序是指：所选物品的编号所构成的序列。物品的编号范围是 1…N。输入格式 第一行两个整数，N，V，用空格隔开，分别表示物品数量和背包容积。 接下来有 N 行，
1 最优化问题概述通俗的来说，最优化问题就是在一定的条件约束下，使得效果最好。最优化问题是一种数学问题，是研究在给定的约束之下如何求得某些因素的量，来使得某一指标达到最优的学科。工程设计中最优化问题的一般说法是：选择一组参数，在满足一系列有关的限制条件的情况下，使得目标值达到最优。在进行工程设计的时候，将工程设计问题表示成数学问题，再用最优化的方法进行求解。对于一组可以用列向量X表示的变量，数学模
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2024-09-29 08:36:37
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一、01背包问题介绍 背包问题是经典的动态规划问题之一； 常见的01背包问题就是说有一堆物品，现在要装入一个容器中，这些物品的重量和价值各不一致，而容器的重量又是有限的，没种物品只能装1个或者不装（0个），求当重量限定为w时，这些物品能装进去组合成的最高价值是多少？ 分析：我们首先将物品排成一排（随机），依次标记为1号，2号。。。。然后从一号开始依次往里放，放的时候判断当前物品是不是
????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文目录如下：???目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码、数据?1 概述当灾难发生时，将有限的灾害救济资源分配给有需要的人是非常重要的。本文考虑了在人道物流中使用三个关键绩效指标：效率、有效性和公平来分配资源。
