1. 一般来说题目中需要求解出最优解的问题，我们是可以使用普通递归，递推，深度优先搜索，记忆型的递归，贪心或者动态规划来进行求解的其中使用普通的递归或者深搜，递推这些数据量较小的情况下求解速度还行，假如数据量相对大一点的情况下，而且节点的数量比较多，这个时候使用这些方法来解决往往会耗时比较大，有时候都需要求解半天了，原因是它需要搜索搜索的可能，把每一条路都尝试一遍，等到所有的路径走完才结束搜索，时
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2023-12-02 20:07:35
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文章目录多维最优化问题坐标轮换法原理代码实现坐标轮换法坐标轮换法优缺点 多维最优化问题此前介绍的黄金分割法和切线法都是针对一维最优化问题的解决方案。本文开始，我们将最优化问题从一维扩展到多维，暂时仍考虑无约束的优化场景。坐标轮换法原理问题维度扩展后，很容易想到的一个解决方案就是先将多维问题降维至一维，然后再使用之前的算法依次求解。坐标轮换法就是基于该思路所设计的一个算法，其实现流程（假设问题为2
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2024-02-26 18:55:34
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1. 前言注意，本文默认已经会使用PyCharm和Python的语法。使用Python3.10和Cplex12.10版本。本文使用的cplex是pip直接下载的免费版本，在求解上有限制，后续会出安装不受限制的Cplex版本。2. 导入cplex包可以使用命令框执行，需要网络环境较好的情况下执行，大概下载30M不到的文件。pip install cplex或者如下在pycharm内settings下
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2024-06-06 14:35:53
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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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1、使用模拟退火算法SA（Simulate Anneal）贪心算法是，在求最优解时，从a点开始试探，如果函数值继续减少，那么试探过程继续，到达b点时，试探过程结束（因为无论朝哪个方向努力，结果只会越来越大），因此找到了局部最优b点。模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解，因此有可能会跳出这个局部的最优解，达到全局的最优解。这个概率随着时间推移逐渐降低（逐渐降低才能趋向稳定）。过程：若f
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2023-11-18 09:39:05
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局部最优解是在问题的解空间中找到的满足一定条件的最佳解，而不必考虑全局最优解。一般来说，局部最优解对于一些实际问题来说已经足够好，尤其是问题的解空间很大或者复杂度很高的情况下。祝您好运！
原创
2024-04-18 13:59:17
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文章目录概述问题记录1、报错文件不存在，如何创建一个文件2、1号线/八通线的“苹果园”站点显示不出小结程序代码 概述这一节课程讲了函数以及问题拆分的思想，使用的一个“自动爬取网站的新通知，并发送到自己邮箱”的例子。（我并没有用过那个邮箱，不好调试代码，因此这部分没太清楚）问题记录1、报错文件不存在，如何创建一个文件在使用下面这段代码进行文件写入操作时，发生了报错：[Errno 2] No suc
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2024-07-09 21:06:35
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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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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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动态规划核心思想将问题分解为多个子问题，求解出多个子问题的解，然后将子问题的解存储起来，这些子问题的解相互是有关系的所以一般用迭代来解决，最后将子问题的解合并得到最终问题的解。 一般有以下性质： 最优子结构：最优问题的解包含子问题的最优解 重叠子问题：求解过程中要多次用到子问题的最优解。启发式方法随机或近似随机方法搜索非线性复杂空间中全局最优解根据百度百科，它是类似于人的一种思考方式，基于经验来解
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2023-10-25 19:05:01
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分析找到递推式存子问题【钢条切割问题】1、题目描述某公司出售钢条，出售价格与钢条长度之间对关系如下表：问题：现在有一段长度为n的钢条和上面的价格表，求切割钢条方案，使得总收益最大。长度为4的钢条的所有切割方案如下：（c方案最优）思考：长度为n的钢条的不同切割方案有几种？答：长度为n就有2^(n-1)次切割方法给出题目的最优表现在就是需要从小到大的最优解算出来即可，即当要计算长度为4的最优解，可以观
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2023-08-17 16:41:15
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最优化算法python实现篇（1）——进退法算法简介算法适用问题python实现示例运行结果 算法简介进退法的用途是为一维极值优化问题寻找到一个包含极值的单峰区间，即从一点出发，试图搜索到使函数呈现“高-低-高”的三点，从而得到一个近似的单峰区间。算法适用问题凸优化问题，即目标函数为凸函数，若不是凸函数，则搜索到的单峰区间依赖初始值的选择，一般只能找到包含极值的单峰区间，而找不到包含最值的区间，
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2023-06-01 16:27:44
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快速寻找最优解 -基础知识通过上文, 我们知道了, 如果盲目使用随机算法或者遍历算法寻找最优解的话, 需要计算的空间将会太大. 为了能够让大家直观的感受一下实际应用的计算量, 我这里再举个例子, 1997年5月11日 IBM的深蓝AI战胜卡国际象棋名家斯帕罗夫. 我们知道 围棋的棋盘是19路总共361格, 如果计算机需要计算10步则需要计算的状态数量为361^10 = 37
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2023-11-17 21:05:15
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01背包问题 ( 01 Knapsack problem)有10件货物要从甲地运送到乙地,每件货物的重量(单位:吨)和利润(单位:元)如下表所示: 由于只有一辆最大载重为30t的货车能用来运送货物,所以只能选择部分货物配送,要求确定运送哪些货物,使得运送这些货物的总利润最大。1.1 原问题和子问题原问题: 在满足重量约束的条件下,将这m件物品选择性的放入容量为W的背包中所能获得的最大利润.子问题:
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2023-10-03 20:54:05
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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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如何实现“最优解 python”
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我了解到在解决问题时，通过找到最优解决方案可以大大提高代码的效率和可读性。而对于刚入行的小白来说，掌握如何实现“最优解 python”可能是一个难题。因此，在本文中，我将向小白开发者介绍如何通过一系列步骤来实现“最优解 python”。
## 整体流程
为了帮助小白开发者理解如何实现“最优解 python”，我将整个过
原创
2023-12-19 04:48:29
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原题在古埃及，人们使用单位分数的和（如 ，a是自然数）表示一切分数，这种表现方法称为埃及数。例如： ，但不允许加数中有相同的，例如 。对于一个分数 ，表示方法有很多种，但是哪种最好呢？首先，加数少的比加数多的好；其次，加数个数相同的，最小的分数越大越好。如：符合条件的
最优解是最后一个。编程求出分数 （0<a<
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2024-08-20 12:50:48
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## 最优解算法的Java实现
在计算机科学中，最优解算法旨在寻找问题的最佳解决方案。这种算法普遍应用于优化问题，例如最短路径问题、背包问题等。采用最优解算法不仅可以提高计算效率，还能节省资源。本文将详细介绍最优解算法的概念，并以Java语言实现一个经典的背包问题，展示最优解算法的应用。
### 什么是最优解算法？
最优解算法主要用于求解需要在众多选择中找到最佳选项的问题。例如，在背包问题中
不懂优化的人希望能有通用的方法来解决他手头的问题。但不幸的事没有这样的方法存在。高速的方法都须要某些条件，比方常见的有强凸。线性，可分解啥的。眼下研究的比較成熟的就是强凸光源可分解 非凸没有特别有效的方法来解。假设是强凸的，何必用那么复杂的方法求最优解？正是由于不是强凸的，才用到优化方法。就算是凸的
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2017-06-18 20:45:00
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不懂优化的人希望能有通用的方法来解决他手头的问题，但不幸的事没有这种方法存在，快速的方法都需要某些条件，比如常见的有强凸，线性，可分解啥的。目前研究的比较成熟的就是强凸光源可分解 非凸没有特别有效的方法来解，如果是强凸的，何必用那么复杂的方法求最优解？正是因为不是强凸的，才用到优化方法。...
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2014-11-18 13:29:00
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