上一篇博客讲到支持向量机分类，而本文将介绍支持向量机分类最常用的学习算法序列最小最优化(SMO)。SMO算法是分解方法(decomposition method)的一种极端情况，即每次迭代的工作子集(working set)只含有两个变量。SMO算法存在多种不同的WSS(working set selection)启发式搜索准则。本文主要讲Platt(1999)年首次提出的SMO算法以及Fan(2
题目大意：有n个点，第一个点是裁判的位置，其他的点是参赛者的位置。现在每
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2023-04-07 10:54:45
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一、蚁群算法简介 蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模似而得出的一种仿生算法：蚂蚁在运动过程中，能够在它所经过的路径上留下信息素(pheromone)的物质进行信息传递，
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2021-07-05 11:01:24
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一、蚁群算法简介
蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模似而得出的一种仿生算法：蚂蚁在运动过程中，能够在它所经过的路径上留下信息素(pheromone)的物质进行信息传递，而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质，并以此指导自己的运动方向。由大量蚂蚁组成的蚁群集体行为便表现出一种信息正反馈现象：某一路径上走过的蚂蚁越多，则后来者选择该路径的概率就越大。蚁群算法具有分布计算、信息正反馈和启发式
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2021-07-09 15:58:27
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一、TSP简介旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。TSP的数学模型二、遗传算法简介1 引言2 遗传算法理论2.1 遗传算法的生物学基础2.2 遗传算法的理论基础2.3 遗传算法的基本概念
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2021-11-08 14:02:13
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遗传算法理论2.1 遗传算法的生物学基础2.2 遗传算法的理论基础2.3 遗传算法的基本概念
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2022-04-07 11:55:40
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A Graph-Enhanced Click Model for Web Search 图方法结合点击模型，不做过多科普。作者认为现有的点击模型无法应对1稀疏性。现有的模型通常会出现数据稀疏性问题，即对查询文档对缺乏有用的用户交互反馈。2冷启动。现有的模型在冷启动环境中易受到攻击。因此从不同用户发布的不同会话（即会话间信息）的查询或文档或会话之间的交互中提取用户的行为模式具有丰富的潜力，可以同时解
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2023-11-20 10:31:57
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function varargout = guimtsp(varargin)% GUIMTSP MATLAB code for guimtsp.fig%
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2021-11-08 09:17:35
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function varargout = guimtsp(varargin)% GUIMTSP MATLAB code for guimtsp.fig% e exi
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2021-11-08 10:25:39
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一、TSP简介旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。TSP的数学模型二、遗传算法简介1 引言2 遗传算法理论2.1 遗传算法的生物学基础2.2 遗传算法的理论基础2.3 遗传算法的基本概念
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2021-11-08 14:02:14
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一、TSP简介旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。TSP的数学模型二、遗传算法简介1 引言2 遗传算法理论2.1 遗传算法的生物学基础2.2 遗传算法的理论基础2.3 遗传算法的基本概念
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2021-11-08 14:04:21
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遗传算法的生物学基础2.2 遗传算法的理论基础2.3 遗传算法的基本概念
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2022-04-07 11:54:15
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一、TSP简介旅行商问题，即TSP问题
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2022-04-07 13:40:41
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function varargout = guimtsp(varargin)
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2022-04-09 11:37:49
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一、TSP简介旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。TSP的数学模型二、遗传算法简介1 引言2 遗传算法理论2.1 遗传算法的生物学基础2.2 遗传算法的理论基础2.3 遗传算法的基本概念
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2021-11-08 14:02:25
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一、TSP简介旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。TSP的数学模型二、遗传算法简介1 引言2 遗传算法理论2.1 遗传算法的生物学基础2.2 遗传算法的理论基础2.3 遗传算法的基本概念
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2021-11-08 14:04:20
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一、TSP简介旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。TSP的数学模型二、遗传算法简介1 引言2 遗传算法理论2.1 遗传算法的生物学基础2.2 遗传算法的理论基础2.3 遗传算法的基本概念
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2021-11-08 14:04:35
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一、简介1 遗传算法概述遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。2 遗传算法的特点和应用遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，与传统的优化算法相比，具有以下特点：（1）以决策变量的编码作为运算对象。传统的优化算法往往直接利用决策变量的实际值本身来进行优化计算，但遗传算法是使用决策变量的某种形式的编码作为运算
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2021-11-08 11:02:08
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一、简介1 遗传算法概述遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。2 遗传算法的特点和应用遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，与传统的优化算法相比，具有以下特点：（1）以决策变量的编码作为运算对象。传统的优化算法往往直接利用决策变量的实际值本身来进行优化计算，但遗传算法是使用决策变量的某种形式的编码作为运算
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2021-11-11 15:28:35
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一、TSP简介旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员
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2021-12-07 17:26:31
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