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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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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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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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
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
约束条件下的最优化问题在上文中我们得到了SVM的目标函数，是一个约束最优化问题，下面来求解这个问题。1.约束最优化问题既然是约束，就可以分为和两种形式(注意后面也有等于，不是<)，如下图所示，分别是在一条线上和一片区域上寻找最优解。（1）最优解特点：观察等式约束情况，可以发现直线上的最优解正好与等高线相切。这种情况是必然的，在最优解处目标函数的梯度方向如果不与直线的切线垂直的话，那么梯度方向
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
## 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
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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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
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
常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法、共轭梯度法等等。1. 梯度下降法（Gradient Descent）梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长
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2024-06-09 10:46:34
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深度学习如何找全局最优
在深度学习的不同发展阶段，找到全局最优解一直是一个重要而复杂的任务。深度学习应用广泛，从图像识别到自然语言处理，如何确保模型全局最优的表现，是每一个从业者必须面对的挑战。以下是我对此问题的整理和研究过程。
**用户场景还原**
在一个实时推荐系统中，我面临着如何优化深度学习模型以提高用户满意度的挑战。系统需要根据历史数据和用户行为实时更新推荐内容。然而，在多次实验中，
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
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/**
* 局部最小问题
* 已知一个数组arr，该数组无序，且相邻两个数不相等。
* 求：得出一个局部最小的值的索引。(返回一个即可)
* <p>
* 现约定：
* 如果第一个数比第二个数小，则第一个数称为局部最小。
* 如果最后一个数比倒数第二个数小，则最后一个数称为局部最小。
* 对于数组中间的数，如果它小于左边相邻的数，且小于右边相邻的数，则称这个数为局部最小。
# 深度学习与最优化问题的关系
## 引言
深度学习作为一种重要的机器学习技术，已经在图像识别、自然语言处理等多个领域取得了显著的成果。但其本质上是一个最优化问题，即在高维空间中寻找最优解。本文将探讨深度学习如何应用于最优化问题，并结合具体代码示例，帮助理解这一主题。
## 最优化问题概述
最优化问题通常涉及在给定约束条件下，找到某个目标函数的最小值或最大值。它可以分为线性和非线性两大类，
对于存在约束条件的函数进行最优化的方法主要有:拉格朗日乘子法，和kkt法。拉格朗日乘子法针对约束条件为等式，其中kkt法是拉格朗日乘子法的泛化，可以针对不等式，对于k为什么是有效的没有完全理解。通常我们需要求解的最优化问题有如下几类：(i) 无约束优化问题，可以写为: &nb
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2024-01-04 11:56:23
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# Python全局搜索最优解指南
在开发中，我们时常需要搜索一个问题的“最优解”，特别是在复杂的数据或对象中全局搜索。本文将带您通过一系列的步骤来实现这一目标。
## 整体流程
以下是实现“全局搜索最优解”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-20 15:32:31
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打破冷漠僵局文章 在本系列的前两个博客（ 第1部分和第2部分）中 ，我演示了如何创建一段会死锁的错误代码，然后使用该代码演示进行线程转储的三种方式。 在此博客中，我将分析线程转储以找出错误的原因。 下面的讨论同时涉及本系列第1部分中的Account和DeadlockDemo类，其中包含完整的代码清单。 我需要做的第一件事是从DeadlockDemo应用程序中进行线程转储，就像他们过去在
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2024-08-13 11:07:18
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