使用PyTorch从零开始实现YOLO-V3目标检测算法 (四)这是从零开始实现YOLO v3检测器的教程的第4部分，在上一部分中，我们实现了网络的前向传播。这部分，我们计划用 非极大值抑制进行置信度阈值设置。 我们的目标是设计网络的前向传播本教程使用的代码需要运行在 Python 3.5 和 PyTorch 0.4 版本之上。它可以在这个Github仓库中找到。本教程分为5个部分：第1部分：了
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2024-04-11 07:25:01
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多目标最优化（Multiobjective Optimization Problem, MOP）是这么一种问题，在一定约束下，它希望使得多个目标都能达到最优。而多个目标往往是互相影响甚至冲突的。在现实生活中，很多问题都要求多个目标最好，或者是妥协最好。比如买车，要便宜，又要省油，还要快。但
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2024-07-27 11:13:15
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MOEA/D学习笔记阅读文献：MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition 中文翻译版本：简介基于分解的多目标算法首先是2007年由Qingfu Zhang等人提出。主要思想是将一个多目标优化问题分解为若干个标量优化子问题，并同时对它们进行优化。每个子问题只利用相邻的几个子问题的信息进行优化，使得MOE
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2023-12-19 22:08:37
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一、说明在优化领域，困难往往不是来自为单个问题找到最佳解决方案，而是来自管理具有多个经常相互冲突的目标的复杂问题环境。这就是多目标优化 （MOO） 发挥作用的地方，它提供了一个解决此类多方面问题的框架。本文探讨了 MOO 的核心及其数学基础，并提供了一个动手 Python 示例来说明这些概念。二、了解多目标优化多目标优化是数学建模和计算智能中的一个重要领域，专注于涉及多个目标函数同时优化的问题。这
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2024-06-01 01:07:58
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问题描述：有一批样本x，每个样本都有几个固定的标签，如(男，24岁，上海)，需要从中抽取一批样本，使样本总的标签比例满足分布P(x)，如(男:女=49%:51%、20岁:30岁=9%:11%、..........)采用KL-散度作为优化目标函数。KL-散度又叫相对熵KL-散度在机器学习中，P用来表示样本的真实分布，比如[1,0,0]表示当前样本属于第一类。Q用来表示模型所预测的分布，比如[0.7,
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2023-11-17 19:38:54
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目录前言NSGA-II非支配排序支配关系非支配关系非支配排序算法算法思想算法伪代码伪代码释义Python代码实现过渡1拥挤度距离排序算法思想算法伪代码Python代码实现过渡2二元锦标赛精英选择策略选择交叉变异生成新种群选择交叉变异Python代码实现整体流程图测试函数与结果其他 前言 由于NSGA-II是基于遗传算法的，所以在讲解NSGA-II之前，我们先对遗传算法有一些基本的了解——遗传算
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2023-08-03 21:55:15
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目录多目标建模总结推荐系统——多目标优化 网易严选跨域多目标算法演进背景介绍多目标建模及优化1.样本与特征2. 模型结构迭代3. 位置偏差与 Debias4. 多目标 Loss 优化 5. 跨域多目标建模多目标建模总结常见的指标有点击率CTR、转化率CVR、GMV、浏览深度和品类丰富度等。多目标建模的常用方法：-多模型的融合-多任务学习 &
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2024-02-23 11:20:27
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文章目录一、多目标优化算法简介1.基本知识二、NSGA2算法1.基本原理2.快速非支配排序2.1快速非支配排序 python实现3.拥挤距离3.1 拥挤距离python 实现4.精英选择策略4.1 精英选择策略python 实现总结 一、多目标优化算法简介1.基本知识支配：假设小明9岁，50斤，小红8岁，45斤，小明无论是岁数还是体重都比小红大，所以小明支配小红。互不支配：假设小明7岁，50斤，
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2023-11-05 18:23:08
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【翻译自 ： Visualization for Function Optimization in Python】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】 &n
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2024-02-28 14:58:24
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多目标函数优化 1.定义 所谓优化就是在某种确定规定下，使得个体的性能最优。多目标优化，多于一个的数值目标在给定区域上的最优化问题称为多目标优化。 2.解及解的形式 求解多目标优化问题的过程就是寻找Pareto最优解（非劣解、有效解）的过程。即在多目标优化中对某些子目标的优化不能影响到其它子目标的优化而容许的整个多目标的最优解。所谓多目标优化问题的最优解就是指Pareto最优解，且不再包含其他最优
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2023-08-11 15:08:59
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一、理论基础多目标优化问题可以描述如下：目标函数；x 为 待优化的变量；lb 和 ub 分别为变量 x 的下限和上限约束；Aeq * x = beq 为变量 x 的线性等式约束；A * x <= b 为变量 x 的线性不等式约束。 在上图所示的优化问题中，目标函数 f1 和 f2 是相互矛盾的。因为 A1 < B1 且 A2 &g
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2023-10-02 11:14:49
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任务一1.1 描述NSGA-II算法基本流程NSGA-II算法是十分经典的多目标演化算法框架。他的重要构件如下：解的表示、初始种群：依据具体问题而定，种群大小为N。父代选择：使用Binary Tournament方法。变异、交叉：依具体问题而定。子代生成：共生成与原始种群数量相同的N个。幸存者选择：N+N中选择N个，选择的依据为1.rank大者优先 2.rank相同时更高多样性优先。此外，该算法中
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2023-10-24 08:44:09
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多目标遗传算法 （本文中是NSGA-II）其实该种算法较为取巧 多目标问题难点在于需要让多个目标尽可能处于最优解，不像传统的优化算法一样，用一个目标函数的值是否符合需求即可。 多个目标的情况下衡量是否最优属于向量优化问题，需要比较向量件的大小。 多目标问题定义如下： min f(x)=[f1(x),f2(x),…,fn(x)]支配解与非支配解的概念多目标问题种多个目标存在冲突时，可用“支配”的概念
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2024-05-21 14:43:33
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python 函数官方网：http://docs.python.org/library/functions.html 原址：http://wiki.python.org/moin/PythonSpeed/PerformanceTips几个函数： sorted(array,key=lambda item:item[0],reverse=True) &nbs
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2024-05-18 19:08:23
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进化算法，或称“演化算法” (evolutionary algorithms, EAS) 是一个“算法簇”，尽管它有很多的变化，有不同的遗传基因表达方式，不同的交叉和变异算子，特殊算子的引用，以及不同的再生和选择方法，但它们产生的灵感都来自于大自然的生物进化。与传统的基于微积分的方法和穷举法等优化算法相比，进化计算是一种成熟的具有高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法，具有自组织、自适应、自学习的特性
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2023-07-06 23:33:12
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目录一、NSGA-II 算法流程图 二、部分函数详细注释1、主函数（nsga_2_optimization）2、初始化代码 (initialize_variables)3、快速非支配排序和拥挤度计算（non_domination_sort_mod）4、生成新的种群、精英策略（replace_chromosome）5、目标函数（evaluate_objective）一、NSGA-II 算法
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2023-09-15 22:13:18
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1. 多目标优化问题 当优化问题的目标函数为两个或两个以上时，该优化问题就是多目标优化。不同于单目标优化问题，多目标问题没有单独的解能够同时优化所有目标，也就是目标函数之间存在着冲突关系，其最优解通常是一系列解。多目标优化问题的解决办法有两类：一种是通过加权因子等方法将多目标转换成单目标优化问题，这种方法缺点明显；现
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2024-01-17 08:52:55
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笔者最近在学习有关多目标优化的内容，并对内容进行一些整理。这篇文章算是笔者的一篇个人学习笔记，也希望能对他人提供一定的帮助，若有不足之处，也欢迎指正和建议。注：本文中所举例子均为最小化问题。一.多目标优化的基本概念 (1) 多目标优化问题（Multiobjective optimization problem,MOP） &
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2023-10-16 22:44:19
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在现代数据科学与运筹学中，多目标优化问题逐渐引起了越来越多的关注。多目标优化旨在同时优化多个相互冲突的目标函数，在许多行业应用中都有重要的实际意义。本文将详细归纳如何使用 Python 进行多目标优化的问题解决过程，并逐步深入。
### 背景
在多个行业中，优化问题对于提高效率与降低成本至关重要。例如，在生产调度中，决策者可能需要平衡生产效率和资源消耗。未能有效解决此类多目标优化问题将导致资源
多目标优化快速入门多目标优化--引子正如生活中，你想买一辆车，又想汽车的性能好，外观不错，价格还比较低，对于这同时满足这三个条件，我们应该如何进行考虑呢？在投资的时候，我们想投入的资金最少，所付出的风险最小，同时收益是最大的，如何同时进行实现呢？在数学学习中，求求函数 f1(x1,x2,…,xn)=x1^2+x2^2 +…+xn^2 及函数 f2(x1,x2,…,xn)=(x1-1)^2+(x2-
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2024-06-10 07:17:28
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