原标题：Github项目推荐 | mlrose：机器学习随机优化和搜索算法包mlrose是用于实现大量机器学习，随机优化和SEarch算法的Python包。Website：https://mlrose.readthedocs.io/Github项目地址：https://github.com/gkhayes/mlrosemlrose是一个Python包，可以将一些最常见的随机优化和搜索算法应用于离散
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2023-09-28 14:21:27
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优化算法时间复杂度算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。 减少冗余数据如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。 合理使用copy与d
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2024-02-02 23:21:53
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看 Python 量化金融投资，摘录的一些统计函数。为了以后更好的查找。 优化问题优化问题无约束优化Nelder-Mead 单纯形法Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno牛顿共轭梯度法有约束优化问题CVXOPT 解 二次规划问题投资组合中的应用 import numpy as np
import scipy.optimize as opt优化问题这里讨论的问题全部是凸优化
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2024-02-10 20:54:59
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注：此文章是线性规划的调包实现，具体步骤原理请搜索具体解法。一、线性规划 该问题引用自《数学建模算法与应用-司守奎》第一章线性规划 3.线性规划包的具体使用可参考scipy官网scipy调包代码import numpy as np z = np.array([2, 3, 1]) a = np.array([[1, 4, 2], [3, 2, 0]]) b = np.array([8, 6]) x1
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2023-10-27 18:52:24
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2023-08-05 23:58:58
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前言：前一篇简单探讨了python递归的深度问题，递归深度有了底，你可以大胆使用递归了，然而问题又来了，有朋友说python的递归和蜗牛一样慢，那么有没有优化的余地呢？因为我也是菜鸟，所以简单提供几种优化方案供大家学习交流，主要思路学习于简书我们测试案例有所区别；具体优化：优化思路：第一角度优化算法，根据递归的计算过程计算过程中实例化了大量重复的函数计算，第一角度尝试优化计算逻辑，但是这虽然计算过
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2024-06-06 10:50:35
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1 组合优化组合优化是研究工程中存在大量有限个可行解的问题，这些问理论上可以用枚举法实现，但是一般的实际工程规模都很大，可行解的数量非常巨大，所以枚举法并不适用。组合优化中最重要的问题就是如何利用已有知识来减小问题空间，进而有效的处理组合爆炸。目前常用的优化算法有智能优化算法、启发式算法、以及精确算法。精确算法适用于求解小规模问题，所以在实际工程中并不适用。智能优化算法包括遗算法、模拟退火算法等，
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2023-11-25 14:13:54
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NumPy是Python中众多科学软件包的基础。它提供了一个特殊的数据类型ndarray，其在向量计算上做了优化。这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心。相比于原生的Python，利用NumPy数组可以获得显著的性能加速，尤其是当你的计算遵循单指令多数据流(SIMD)范式时。然而，利用NumPy也有可能有意无意地写出未优化的代码。在这篇文章中，我们将看到一些技巧，这些技巧可以帮助你编写高效的Nu
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2023-09-05 20:25:11
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动态规划之01背包问题及其优化(python实现)**背包问题(**Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。 问题描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。解决思路：动态规划，对每一件物品遍历背包容量，当背包可容纳值大于等于当前物品，与之前已放进去的物
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2023-11-06 13:02:34
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最近在课程实践作业中，要求用最速下降法、牛顿法和拟牛顿法三种方法求解高维一致凸二次优化问题的极小值，网上看到的大部分程序都是手动求好了凸二次函数 f 的偏导然后带进去计算，这样的话限制死了维数和次数，也让程序显得比较笨拙，因此就自己用python从零实现了一下，由于要的急也还有很多改进空间吧…这种优化问题其实用 matlab 会比较方便，因此在 python 里想的也是借鉴 matlab中的符号计
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2023-06-16 09:47:10
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1. 优化问题的一般形式：2.优化问题的几种分类：线性规划( 是线性函数)/非线性规划(是非线性函数)【早期分类】： 特点：由于线性约束的存在，线性规划的最优点和可行点一般都是在边界上，所以单纯形法之类的算法是有用的。凸规划(凸)/非凸规划(非凸)【终极分类，有本质区别】光滑/非光滑【针对目标函数来说】连续/离散【针对可行域/约束集来说】：离散的一般都比较难，因为离散集合是非凸的，连续问
Python 性能优化除了改进算法，选用合适的数据结构之外，还有几种关键的技术，比如将关键 python 代码部分重写成 C 扩展模块，或者选用在性能上更为优化的解释器等，这些在本文中统称为优化工具。python 有很多自带的优化工具，如 Psyco，Pypy，Cython，Pyrex 等，这些优化工具各有千秋，本节选择几种进行介绍。psyco 是一个 just-in-time 的编译器，它能够在
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2023-08-14 14:22:14
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小编建议大家从以下几个方面进行回答1、循环优化优化算法时间算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在 Python 中可以通过选择合适的数据结构来优化 时间复杂度，如 list 和 set 查找某一个元素的时间复杂度分别是 O(n)和 O(1)。不同的场景有不同的 优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。2、循环优化每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用 Python
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2023-06-30 17:30:48
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1、优化算法时间 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。 2、循环优化 每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用Python的时候，你可以依靠大量的技巧使得循环运行得更快
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2023-11-22 21:18:13
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# 优化问题与Python：探索高效解法
## 概述
在数学和计算机科学中，优化问题是一类非常重要的问题。它们的目标是寻找一个特定条件下的最大或最小值。这些问题广泛存在于各个领域，如运营研究、经济学、人工智能、机器学习等。本文将带您深入了解优化问题的基本概念，并展示如何使用Python实现相关算法，最后给出一些实际的应用场景。
## 什么是优化问题？
优化问题可以简单地定义为：
- 给定一
cvxpy介绍官网：https://www.cvxpy.org/基于python语言的凸优化问题求解用过matlab的读者可能听过matlab中cvx工具包，这是解决凸函数的工具包。而python中也有成型的处理凸函数的模块cvxpy，很巧的是这两个库都是由Stephen Boyd教授的团队研发而成。在网址（https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/）
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2023-09-21 09:59:01
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文章目录前言一、optimizer构建二、几种常见的优化器1.Adadelta2.Adagrad3.Adam4.Adamax5.ASGD6.LBFGS7.RMSprop8.Rprop9.SGD用法 前言PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。torch.optim是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持，并且接口具备足够的通用性，使
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2023-08-12 01:20:15
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# 使用 Python 实现包凸优化的详解
凸优化是优化理论中的一个重要分支，广泛应用于机器学习、经济学、工程等领域。对于初学者来说，理解并实现一个简单的凸优化包可能会有些复杂。本文将带你逐步实现一个简单的“包凸优化”，并展示如何使用 Python 进行相关的编程工作。
## 整体流程
为了便于理解，我们将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# 凸优化与 Python 包的应用
## 引言
在现代数据分析和机器学习中，优化问题无处不在。特别是“凸优化”，作为优化理论中的一个重要分支，因其良好的数学性质和广泛的应用场景，越来越受到研究者和工程师的关注。本文将通过介绍凸优化的基本概念、简单的理论基础以及 Python 中常用的优化包，帮助读者理解凸优化的基本应用。
## 什么是凸优化？
凸优化是一个非常特殊的优化领域，它研究的是在
前言由于最近新参与了一个与智能优化相关的科研课题，所以需要了解一些计算智能的算法知识。经老师推荐，从网上购买了张军老师的这本《计算智能》，尽管出版年份距今已有一些年日，但因该领域多年来并未有太多新的大改变，且该书对新手相对友好，故仍具很大研读价值。整理感悟：静下心来学，世界一切都变得那么美好。希望大家也能沉下心来，学完这本书，或者看完这篇博客。共勉！第1章 绪论1.1 最优化问题 最优化问题的求解
