深度优先搜索(DFS)基本概念 深度优先搜索算法（Depth First Search，简称DFS）：一种用于遍历或搜索树或图的算法。 沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过或者在搜寻时结点不满足条件(不满足条件也被称为剪枝)，搜索将回溯到发现节点v的那
文章目录目录两者概览两者的主要应用GA遗传算法简介SA模拟退火算法简介GA编码适应度函数进化方式（交叉，变异）SA~~个人感想~~ 目录两者概览两者的主要应用可以主要应用于优化问题和搜索问题GA遗传算法简介遗传算法（Genetic Algorithms，简称 GA）是一种基于自然选择原理和自然遗传机制的搜索（寻优）算法，它是模拟自然界中的生命进化机制，在人工系统中实现特定目标的优化。遗传算法的实
文章目录 目录目录文章目录GlobalSearchDescription 描述CreationSyntaxDescription 语法描述: Properties属性(详情见matlab help：Global Search）Object Function GS流程流程如下：Examples (MATLAB help的4个例子代码）  
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2023-12-21 22:48:31
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局部最优解（Local Optima）和全局最优解（Global Optima）是在优化问题中经常讨论的两个概念，用于描述目标函数的最佳取值。局部最优解：局部最优解是指在某个特定区域内目标函数取得的最优值，该值在该区域内可能是最小值或最大值。局部最优解是相对于特定的起始点或局部搜索过程而言的，这意味着在局部搜索的范围内找到了最优解，但不一定是全局最优解。全局最优解：全局最优解是指目标函数在整个定义
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2023-12-13 06:31:13
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目录：1、数学定义2、过程描述3、算法简介4、总结1、数学定义 局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法。对于某些计算起来非常复杂的最优化问题，比如各种NP完全问题，要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长，因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解，是一种近似算法（Approximate algorithms），以时间换精度的思想。局部搜索就是其中的一种方法。 对于组合问题，给出如下定
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2023-12-05 21:59:33
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局部最优的问题(The problem of local optima) 初学深度学习，总是担心优化算法会困在极差的局部最优。本文介绍如何正确看待局部最优以及深度学习中的优化问题。如上图，平面的高度就是损失函数。在图中似乎各处都分布着局部最优。梯度下降法或者某个算法可能困在一个局部最优中，而不会抵达全局最优。但是，问题的关键在于，低维特征（图示两维）让我们对局部最优产生误解。事实上，如果
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2024-01-30 11:04:56
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文章目录递归解题三部曲例1：求二叉树的最大深度例2：两两交换链表中的节点例3：平衡二叉树一些可以用这个套路解决的题lt.104. 二叉树的最大深度lt.111.二叉树的最小深度递归解题三部曲何为递归？程序反复调用自身即是递归。我自己在刚开始解决递归问题的时候，总是会去纠结这一层函数做了什么，它调用自身后的下一层函数又做了什么…然后就会觉得实现一个递归解法十分复杂，根本就无从下手。相信很多初学者和我
## 深度学习寻找全局最优
深度学习（Deep Learning）是一种强大的机器学习技术，在图像识别、自然语言处理、增强现实等领域都展现出了卓越的性能。其核心目标之一是寻找全局最优解，以实现模型在各种任务中的最佳表现。然而，这一过程充满挑战，特别是在高维空间中，存在大量局部最优解。因此，了解深度学习如何有效地探寻全局最优解至关重要。
### 深度学习模型的训练过程
深度学习模型通常依赖梯度
# Python 寻找最优解
## 1. 概述
在实际开发过程中，需要经常解决一些问题并找到最优解。在 Python 中，可以利用各种算法和技巧来实现这一目标。本文将介绍如何通过 Python 来寻找最优解，以及具体的实现步骤和代码示例。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD;
Start-->Input_data;
Input_data-->
原创
2024-03-24 05:53:08
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最优化问题最优化问题，就是在解决问题的过程中，挑选最好的一种决策全局最优针对一定条件/环境下的一个问题/目标，若一项决策和所有解决该问题的决策相比是最优的，就可以被称为全局最优。我们可以定义：在无限制环境集合R内，假设限制条件/环境为集合D（D包含于R），问题代价或目标函数为f(x)，其中x指决策，那么全局最优就是指决策满足:或者针对一定条件/环境下的一个问题/目标，若一项决策和部分解决该问题的决
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2024-09-29 22:04:07
706阅读
1. 引言2. Gradient Descent3. Gradient Descent 和其算法变种4. Vanilla SGD5. SGD with Momentum6. Nesterov Accelerated Gradient7. Adagrad8. AdaDelta9. RMSprop10. Adam11. NAdam12. 选择使用哪种优化算法13. 可视化分析14. Referenc
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2023-10-07 16:42:56
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启发式算法（heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的
最优解
。启发式算法可以这样定义：一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个
可行解
，该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。
计算机科学的两大
在学习最优控制过程中，我们经常会遇到局部最优解和全局最优解这两个概念。理解这两个概念对我们学习最优控制的基础：复杂的最优控制问题一般存在许多局部最优解，从这些局部最优解中求解全局最优解往往是费时且意义不大的；因此我们经常使用局部最有解来代替全局最优，进行控制量的设定。 &nbs
Hello，大家好，这里是六个核桃Lu！ Python | 用遗传算法 求解最优值（代码在文末）1 需求分析与设计原理1需求分析2算法分析及设计求解最优值问题采用遗传算法，遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传机理的搜索算法，它模拟了自然选择和自然遗传过程中的繁殖、杂交和突变现象。再利用遗传算法求解问题时，问题的每一个可能解都被编码成一个“染色体”，即个体，若干个个体构成了群体(
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2023-08-22 12:08:19
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实验目的：了解和掌握深度优先和宽度优先算法的原理以及应用并实现两种算法。实验内容：1. 算法原理首先，我们给定一个二叉树图如下： 1). 宽度优先搜索：宽度优先搜索算法(Breadth First Search，BSF)，思想是：· 1.从图中某顶点v出发，首先访问定点v· 2.在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点；· 3.
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2024-01-21 06:00:11
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Python Collatz序列实现过程解析编写一个名为 collatz()的函数，它有一个名为 number 的参数。如果参数是偶数，那么 collatz()就打印出 number // 2， 并返回该值。如果 number 是奇数， collatz()就打印并返回 3 * number + 1。然后编写一个程序， 让用户输入一个整数， 并不断对这个数调用 collatz()， 直到函数返回值１
一种全局寻优方法——随机游走算法
1. 关于全局最优化求解 全局最优化是一个非常复杂的问题，目前还没有一个通用的办法可以对任意复杂函数求解全局最优值。上一篇文章讲解了一个求解局部极小值的方法——梯度下降法。这种方法对于求解精度不高的情况是实用的，可以用局部极小值近似替代全局最小值点。但是当要求精确求解全局最小值时，梯度下降法就不适用了，需要采用其他的办
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2023-08-21 23:04:34
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算法如下：设置“信息素”的初始值为常数，表示“信息素”；是前期遗传算法获得的最优解。具体步骤：1.初始值构造每一个个体有4个参数，每一个参数有16位二进制编码。所以初始共有64位编码，其中：1——16 ：表示状态转移概率的“信息素”影响因素α的值；17——32：表示启发式方向函数的影响因素β的值；(启发式策略如果感兴趣的你自己可以深入去了解)33——48：表示“信息素”发散系数λ的值；49——64
作者 | luanhz相信很多IT从业者程序员都或多或少的存在一些强迫症属性，可能的表现包括：对软件安装的位置选择、代码编写的变量命名规范、文件归档分类等，有时候不能按照自己的预期进行配置总会暗自不爽——我个人是有这种感觉的。最近，在重新组织自己个人电脑的Python开发环境时，因为原生Pip无法安装某个包，较为简单的解决办法是使用conda，于是便又重新折腾了一番，最终发现Miniconda或许
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2024-06-26 17:00:11
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机器之心编译
Adam 过山车Adam 优化器之旅可以说是过山车（roller-coaster）式的。该优化器于 2014 年推出，本质上是一个出于直觉的简单想法：既然我们明确地知道某些参数需要移动得更快、更远，那么为什么每个参数还要遵循相同的学习率？因为最近梯度的平方告诉我们每一个权重可以得到多少信号，所以我们可以除以这个，以确保即使是最迟钝的权重也有机会发光。Adam 接受了这个想法，
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2023-10-26 21:29:58
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