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2024-06-07 09:18:44
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Benamou Brenier算法Brief是一种连续数值方法，将最优传输问题转化为一个容易处理的\(d+1\)维凸变分问题。我们将会用Wasserstein测地线的理论描述它（相比于找到映射，这个方法是找到测地曲线\(\mu_t\)）。另外两个经典的连续方法是：Angenent-Hacker-Tannenbaum：基于最优传输映射应该是一个梯度的事实，移除非梯度项来减少能量；Loeper-Rap
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2024-03-07 22:28:38
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最优传输理论是连接几何和概率的桥梁， 它用几何的方法为概率分布的建模和衡量概 率分布之间的距离提供了强有力的工具。最 近，最优传输理论的概念和方法日益渗透进 机器学习领域，为机器学习原理的解释提供 了新的视角，为机器学习算法的改进提供了 新的指导方向。 本文介绍最优传输理论的基本概念和原 理，解释如何用最优传输理论的框架来表示 概率分布，度量概率分布间的距离，如何降 维逼近，并进一步解释这些手法在
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2024-08-27 12:57:31
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最近在研究最优传输的相关理论，博主使用的是python编程语言，
原创
2023-07-22 08:22:44
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sopt:一个简单的python最优化库
引言 最近有些朋友总来问我有关遗传算法的东西，我是在大学搞数学建模的时候接触过一些最优化和进化算法方面的东西，以前也写过几篇博客记录过,比如[遗传算法的C语言实现(一):以非线性函数求极值为例]()和[C语言实现粒子群算法(PSO)一]()等，如果对原理有兴趣的话可以
在进行最优传输相关理论的学习过程中，找到SuperGlue这篇论文，该篇论文通过最优传输来完成特征点的匹配过程。
原创
2023-07-22 08:22:31
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Python编程利用单纯形法和scipy库对比分析求解线性规划最大值和最优解问题一、单纯形法介绍1、什么是单纯形法2、单纯形法求解思路3、单纯形法步骤4、最优解可能出现的情况二、具体题目实例三、利用单纯形法求解线性规划最优解和最大值1、编写数据文档，填入线性回归分析标准化模型2、编写Python代码四、利用Python中的scipy库对线性规划的最优解、最大值进行求解1、编写Python代码2、
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2023-08-09 21:02:33
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2需求分析2.1任务需求分析根据物流企业日常管理的需要，要求系统具有以下功能：1.具有商品信息、往来单位信息、员工信息、仓库信息等基础信息的管理和维护功能。2.全面实用的销售信息管理功能。3.全面实用的库存信息管理功能。4.对有配送、运输、报关的全过程进行有效、全面的管理。5.通过管理系统对企业内部的数据进行分析，以帮助企业及时作出正确的决策。6.设置系统日常维护功能7.设置职工培训管理模块。2.
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2023-11-24 20:40:34
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# Python 最优解法的探索
在编程中，效率和性能是重要的考量因素。而在众多编程语言中，Python因其简洁的语法和强大的库而备受青睐。然而，如何在Python中实现最优解法却是一门技术活。本文将围绕Python的最佳实践、常用算法以及状态机与任务调度的设计，全面展开讨论。
## 一、Python 的最优解法基础
最优解法并不意味单一的解决方案，而是根据具体问题选择合适的算法和数据结构。
动态规划动态规划（dynamic programming)与分治方法相似，都是通过组合子问题的解来求解原问题。动态规划方法通常用来求解最优问题（optimization problem)，这类问题可以有很多可行解，每个解都有一个值，我们希望寻找具有最优值（最小值或最大值）的解，我们称这样的解为问题的一个最优解，而不是最优解，因为可能有多个解都达到最优值。 我们通常按如下4个步骤来设计一个动态规划算
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2023-08-25 18:51:03
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贪心算法（英语：greedy algorithm）又称贪婪算法，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。比如在旅行推销员问题中，如果旅行员每次都选择最近的城市，那这就是一种贪心算法。贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解。简单地说，问题能够分解成子问题来解决，子问题的最优解能递推到最终问题
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2023-09-15 22:13:08
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Python解决控制问题系列之二：线性连续系统最优控制问题 文章目录Python解决控制问题系列之二：线性连续系统最优控制问题1. 前言2. 线性系统问题描述3. Python 编程3.1 仿真状态模型构造3.2 黎卡提方程求解3.3 构造反馈控制器的I/O系统描述3.4 闭环系统构造4 结语 1. 前言线性系统是控制问题的最常见状态空间表达式模型，也是各类物理运动系统在平衡点处线性化后的标准模型
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2023-07-05 20:50:30
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最优化问题综述 1 优化问题分类优化问题一般可分为两大类：无约束优化问题和约束优化问题，约束优化问题又可分为含等式约束优化问题和含不等式约束优化问题。 无约束优化问题含等式约束的优化问题含不等式约束的优化问题 2 求解策略针对以上三种情形，各有不同的处理策略： 无约束的优化问题：可直接对其求导，并使其为0，这样便能得到最终的最优解；含等式约束的优
什么是最优化问题通俗地说，就是求一个函数在可行域上的极值。若函数无约束条件则称为无约束优化；若约束条件为等式则称为等式约束优化；若约束条件为不等式则称为不等式约束优化。最优性条件最优性条件即极值点满足的条件。无约束问题最优性条件一阶必要条件：一阶导数等于0 二阶必要条件：二阶导数大于等于零一般约束优化问题的最优性条件无约束优化问题的算法框架step0 给定初始化参数及初始迭代点X0，置k=0；st
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2023-11-06 23:26:37
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最优路径之Dijkstra算法（一） #一、算法原理先根据路径图初始化二维数组的距离（即权值），数组存放对应点到各个节点的距离。 例如：Metro[0]=[0, 2, 3, 6,2048,2048]表示A到A距离为0，到B距离为2，到C距离为3……。 添加初始节点A到已确定点中，设置点A的状态为已确定。此时：已确定点数组 S={A},
未确定点数组 U={B,C,D,E,F}
节点A到各个
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2024-08-11 16:41:14
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一、 局部最优与全局最优局部最优（local optimal solution）和全局最优（global optimal solution）是数学上的两个概念。所谓局部最优，指的是对于一个问题的解在一定范围或区域内最优，或者说解决问题或达成目标的手段在一定范围或限制内最优，或者说一件事的解决在一个点或者一条线上是最优的。而所谓全局最优，指的是针对一定条件/环境下的一个问题/目标，若一项决策和所有解
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2023-10-20 19:22:25
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互联网时代，合理使用各类工具，根据实际情况，选择最合适的物流公司，将运费、时间成本降至最低，这才是中小型电商平台最明智的选择。以快递鸟平台为例，该平台的智选物流功能可根据物流时效、费用预算、能否到件为主要参数，自动匹配国内任意两个地点间的最佳物流选择。值得特别指出的是，若电商平台与物流公司有协议价格，电商平台可根据自身的情况，调整价格参数，使物流成本降至最低。
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精选
2016-09-23 16:11:37
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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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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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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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