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2023-08-05 23:58:58
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注：此文章是线性规划的调包实现，具体步骤原理请搜索具体解法。一、线性规划 该问题引用自《数学建模算法与应用-司守奎》第一章线性规划 3.线性规划包的具体使用可参考scipy官网scipy调包代码import numpy as np z = np.array([2, 3, 1]) a = np.array([[1, 4, 2], [3, 2, 0]]) b = np.array([8, 6]) x1
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2023-10-27 18:52:24
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看 Python 量化金融投资，摘录的一些统计函数。为了以后更好的查找。 优化问题优化问题无约束优化Nelder-Mead 单纯形法Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno牛顿共轭梯度法有约束优化问题CVXOPT 解 二次规划问题投资组合中的应用 import numpy as np
import scipy.optimize as opt优化问题这里讨论的问题全部是凸优化
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2024-02-10 20:54:59
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动态规划之01背包问题及其优化(python实现)**背包问题(**Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。 问题描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。解决思路：动态规划，对每一件物品遍历背包容量，当背包可容纳值大于等于当前物品，与之前已放进去的物
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2023-11-06 13:02:34
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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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最近在课程实践作业中，要求用最速下降法、牛顿法和拟牛顿法三种方法求解高维一致凸二次优化问题的极小值，网上看到的大部分程序都是手动求好了凸二次函数 f 的偏导然后带进去计算，这样的话限制死了维数和次数，也让程序显得比较笨拙，因此就自己用python从零实现了一下，由于要的急也还有很多改进空间吧…这种优化问题其实用 matlab 会比较方便，因此在 python 里想的也是借鉴 matlab中的符号计
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2023-06-16 09:47:10
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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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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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## 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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# 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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# 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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# 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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# 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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引言对于无约束优化问题，最速下降法，牛顿迭代法，牛顿迭代法，共轭梯度法，F-R算法是工程中比较经典的约束方法，在此用python实现其具体的过程，主要适合刚开始学习这些算法的朋友以及正在学习工程优化的小伙伴，自己亲自把每一步都实现有利于大家的学习。下面会给出每个算法的原理以及每个算法的具体实现过程。大家最好从最速下降法开始了解，后面的三个方法其实都是类似，从代码也能看出来最速下降法 按照上述的方法
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2023-08-21 15:23:29
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之前无聊做了个简单的Python智能算法库的小总结：Python智能优化算法库小汇总 。当时没注意到有一个库PySwarms是基于另外一个小库 PySwarm开发的。 这个库非常有意思，整个库只依赖Numpy，并且最核心的文件其实只有一个：pso.py. 简介里面写着：pso that supports constraints. 并且还有200个stars.
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2024-03-11 12:12:47
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二分法 函数详见rres，此代码使该算法运行了两次def asdf(x):
rres=8*x**3-2*x**2-7*x+3
return rres
i=2
left=0
right=1
while i>0 :
i = i-1
ans = 0.1
mid1 = (left + right + ans) / 2
mid2
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2023-08-15 14:41:29
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# 如何用Python求解目标函数的优化问题
在现代软件开发中，优化问题是一个常见而重要的任务。通过优化，我们可以找到一组最佳的解决方案以达到我们的目标。在接下来的文章中，我将带你走出这一过程，使用Python来求解目标函数的优化问题。
## 流程步骤概览
在解决优化问题时，通常可参考以下步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-07 03:47:59
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# Python求解带约束的优化问题
在科学研究、工程领域和经济学中，优化问题无处不在。带约束的优化问题是指在寻找最优解的同时，受限于一些条件或约束。Python提供了强大的库来解决这些问题，特别是`SciPy`库，其中包含了多种优化算法。
## 什么是带约束的优化问题？
带约束的优化问题通常可以表示为以下形式：
\[
\text{minimize } f(x) \\
\text{subj
优化算法到目前为止，你一直使用梯度下降来更新参数并使损失降至最低。在本笔记本中，你将学习更多高级的优化方法，以加快学习速度，甚至可以使你的损失函数的获得更低的最终值。一个好的优化算法可以使需要训练几天的网络，训练仅仅几个小时就能获得良好的结果。梯度下降好比在损失函数上“下坡”。就像下图：损失最小化好比在丘陵景观中寻找最低点在训练的每个步骤中，你都按照一定的方向更新参数，以尝试到达最低点。符号：与往
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2023-08-16 15:38:18
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