烟花算法FWA的理论知识以及python代码实现一、获取代码方式二、烟花算法介绍三、烟花算法的python实现**Ackley测试函数的代码实现****初始化参数****相关数据的初始占位****种群的初始化****计算初始种群的适应****初始种群的相关数据****FWA算法的迭代寻优****烟花个体进行爆炸（计算数量Si，计算每个烟花的火花数）****计算火星振幅Ai****根据每个烟花的火
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2023-08-07 13:24:23
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在进行数据科学时，可能会浪费大量时间编码并等待计算机运行某些东西。所以我选择了一些 Python 库，可以帮助你节省宝贵的时间。1、OptunaOptuna 是一个开源的超参数优化框架，它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。最基本的（也可能是众所周知的）替代方案是 sklearn 的 GridSearchCV，它将尝试多种超参数组合并根据交叉验证选择最佳组合。GridSearchCV 将在先前定
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2023-08-16 10:06:16
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前言优化随机森林算法，正确率提高1%~5%（已经有90%+的正确率，再调高会导致过拟合）论文当然是参考的，毕竟出现早的算法都被人研究烂了，什么优化基本都做过。而人类最高明之处就是懂得利用前人总结的经验和制造的工具（说了这么多就是为偷懒找借口。hhhh）优化思路1. 计算传统模型准确率2. 计算设定树木颗数时最佳树深度，以最佳深度重新生成随机森林3. 计算新生成森林中每棵树的AUC，选取AUC靠前的
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2023-10-17 19:38:16
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1.项目背景萤火虫算法（Fire-fly algorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出 , 作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化支持向量机分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下： 数据详情如下(部分展示)：3.数据预处理3.1
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2024-03-07 21:31:40
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人工智能的本质就是最优化。假设把任务比作是一碗饭， 传统的解决方法，就是根据数学公式，然后一口气吃完饭，如果饭碗小，数学公式还行，如果饭碗大，数学公式能一口吃完饭吗？ 人工智能的本质就是最优化，得益于有很多优化算法，优化算法等于是一口一口吃饭，再大的饭碗,再多的饭，也能干。 本文以一元线性回归为例， 通过代码来感受下神经网络的优化算法。一.梯度下降算法SGD梯度下降是一种非常通用的优化算法。 假设
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2023-11-07 10:57:59
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文章目录1、机器学习要求解的数学模型2、最优化算法2.1 分类2.2 通用的优化框架3 公式解3.1 费马定理3.2 拉格朗日乘数法3.3 KKT条件4 数值优化算法4.1 梯度下降法4.1.1 SGD、BGD、MBGD随机梯度下降法4.1.2 动量项Momentum4.1.3 AdaGrad算法4.1.4 RMSProp4.1.5 AdaDelta算法4.1.6 Adam算法4.1.7 Nad
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2023-10-17 16:14:54
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# Python优化算法入门指南
作为一名经验丰富的开发者，今天我将与你分享如何在Python中实现优化算法。优化算法在解决复杂问题时起着至关重要的作用，例如优化路径、资源分配或成本最小化等。本指南将带你逐步了解这个过程，并提供所需的代码示例。
## 流程概述
下面是实现Python优化算法的基本流程：
| 步骤 | 内容 |
|------|------|
| 1 | 明确问题 |
如今开源是创新的核心，推动着技术的飞速革新。本文会为你介绍 2016 年机器学习 Top 20 Python 开源项目，同时分析得出一些有趣的见解和发展趋势。 KDnuggets 为您带来 Github 上最新的 Python 机器学习开源项目前 20 名。奇怪的是，去年一些非常活跃的项目渐渐停滞了，因此没能上榜，而 13 个新项目冲进了今年的 top 20（参考贡献 contributio
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2023-12-27 06:54:16
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一、NumPyNumPy是基于Python的，因此在安装NumPy之前，我们需要先安装Python，这里就不在写Python的安装教程了，大家可以自行百度。NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：一个强大的
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2023-08-06 09:25:41
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本文最后更新于2020年4月18日，已超过 7 个月没更新！优化算法 是在面对没有最优解或计算最优解需要很大计算量的问题时，利用迭代的思想来尽可能的逼近问题的最优解的方法。近期学习激光SLAM理论知识，其中用到了一些优化算法，然而当年计算方法那门课没有太重视，所以对这些优化算法都是似懂非懂的，因此专门整理一下常用的几种优化算法，巩固一下理论基础。1. 梯度下降法(Gradient descent)
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2023-08-07 15:28:59
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目录1、梯度下降 1.1.1批量梯度下降：每次迭代依据全体样本的误差结果更新回归系数1.1.2随机梯度下降：每次迭代依据某个样本的误差结果更新回归系数1.1.3小批量梯度下降：每次迭代依据部分样本的误差结果更新回归系数1.2算法优缺点： 2、坐标下降2.1坐标下降法特点： 3、牛顿迭代4、逐步回归4.1、向前选择4.2、向后剔除5、最小角回归6、拉格朗日乘法6.1.1
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2023-08-07 10:31:23
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梯度下降是神经网络中流行的优化算法之一。一般来说，我们希望找到最小误差函数的权重和偏差。梯度下降算法迭代地更新参数以最小化整个网络的误差。梯度下降是一种迭代方法，可用于求解最小二乘问题(线性和非线性)。梯度下降是求解机器学习算法模型参数(即无约束优化问题)最常用的方法之一。另一种常用的方法是最小二乘法。当求解损失函数的最小值时，梯度下降法可用于逐步迭代求解，以获得最小损失函数和模型参数值。另一方面
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2024-02-23 10:59:27
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前言：鲸鱼优化算法(WOA)也是一种元启发式优化算法。一种新的模拟座头鲸狩猎行为的元启发式优化算法(鲸鱼优化算法，WOA)。目前的工作与其他群优化算法相比的主要区别在于，采用随机或最佳搜索代理来模拟捕猎行为，并使用螺旋来模拟座头鲸的泡泡网攻击机制。算法原理：座头鲸最有趣的地方是它们特殊的捕猎方法。这种觅食行为被称为泡泡网觅食法。座头鲸喜欢在接近海面的地方捕食磷虾或小鱼。值得一提的是，泡泡网捕食是一
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2023-05-23 10:37:36
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果蝇优化算法（FOA）果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA）是基于果蝇觅食行为的仿生学原理而提出的一种新兴群体智能优化算法。果蝇优化算法（FOA）通过模拟果蝇利用敏锐的嗅觉和视觉进行捕食的过程，FOA实现对解空间的群体迭代搜索。FOA原理易懂、操作简单、易于实现，具有较强的局部搜索能力。果蝇算法可应用于求解最优解： 果蝇群体迭代搜寻食物
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2023-06-13 19:55:53
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优化算法数学建模问题总共分为四类： 1. 分类问题 2. 优化问题 3. 评价问题 4. 预测问题一、粒子群算法（PSO）算法对于Hepper的模拟鸟群(鱼群)的模型进行修正，同遗传算法类似，也是一种基于群体叠代的，但并没有遗传算法用的交叉以及变异，而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。 PSO的优势在于简单，容易实现，无需梯度信息，参数少，特别是其天然的实数编码特点特别适合于处理实优化问题
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2023-09-16 12:57:23
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一、Scipy中的优化SciPy.optimize包提供了几种常用的优化算法，包括用来求有/无约束的多元标量函数最小值算法，最小二乘法，求有/无约束的单变量函数最小值算法，还有解各种复杂方程的算法1. 方程求解及求极值使用SciPy.optimize模块的root和fsolve函数进行数值求解线性及非线性方程求方程的根利用root函数求方程的解from scipy.optimize i
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2023-12-12 16:45:35
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优化问题优化技术特别擅长于处理受多种变量的影响，存在许多的可能解的问题，以及结果因为这些变量的组合而产生很大的变化的问题。优化算法是通过尝试许多不同的题解并给这些题解打分以确定其质量的方式来找到一个问题的最优解。优化算法的经典的应用场景是，存在大量的题解以至于我们无法对他们进行一一的尝试的情况。最简单的也是最低效的方式求解方式，就是随机去尝试随机猜测的题解，并找出最优解来。我们可以对题解进行智能化
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2024-04-19 15:38:10
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路径规划算法：基于灰狼优化(GWO)的路径规划算法- 附代码 文章目录路径规划算法：基于灰狼优化(GWO)的路径规划算法- 附代码1.算法原理1.1 环境设定1.2 约束条件1.3 适应度函数2.算法结果3.MATLAB代码4.参考文献 摘要：本文主要介绍利用智能优化算法灰狼算法来进行路径规划。 1.算法原理1.1 环境设定实际应用中，每只狼都是问题的一个解。在移动机器人的路径优化中，每只狼代表
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2024-02-28 13:46:00
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代码性能优化的本质：保证代码正确行的前提下，优化代码运行效率，节约时间资源和硬件资源（cpu，内存）（如此说来，代码体积上的减少不算是性能优化）。
1 改进算法，选择合适的数据结构
一个良好的算法能够对性能起到关键作用，因此性能改进的首要点是对算法的改进。在算法的时间复杂度排序上依次是：
O(1) -> O(lg n) -
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2024-04-28 16:56:28
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今天看见原来Python也有相应的优化算法包scikit-opt，但安装时出现了问题，具体可见博客。 接下来就开始快乐的学习调包吧！ 今天主要学习遗传算法和模拟退火算法实现，先对这两种算法做一个简单介绍。遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理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。其主要特点是直接对结
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2023-09-17 00:52:02
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