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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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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# 组合优化算法及其在Python中的应用
组合优化是运筹学中一个重要的研究领域，目的是在给定的约束条件下，从一个组合中找到最佳的解决方案。在处理诸如旅行商问题（TSP）、背包问题等问题时，组合优化算法通常表现出色。本文将讨论组合优化的基本概念，并通过Python示例来演示其实际应用。
## 旅行商问题（TSP）
旅行商问题是一个经典的组合优化问题，描述了一名销售员需要访问一组城市并返回起点
原创
2024-09-24 08:02:59
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优 化 问 题 无 约 束 优 化 问 题 简单组合优化问题 组合优化 组合优化又称为离散优化，它的目标是从组合问题的可行解集中求出最优解，通常可描述为：令Ω＝{s1，s2，…，sn}为所有状态构成的解空间，C(si)为状态si对应的目标函数值，要求寻找最优解s*，使得对于所有的si∈Ω，有C(s*)＝minC(si)。组合优化往往涉及排序、分类、筛选等问题，它是运筹学的一个重要分支。 典型的组合
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2023-10-19 22:08:50
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目录机器学习求解组合优化问题求解组合优化问题的传统方法精确算法：启发式算法：机器学习的相关知识注意力机制深度强化学习主线奖励和稀疏奖励问题：稀疏奖励问题：辅助奖励函数设计On-Policy 和Off-Policy问题：Online和Offline问题：无模型和有模型问题：函数拟合算法：机器学习求解组合优化问题组合优化的一些基本问题（1）背包问题KP有限容量背包和一系列具有不同重量和价值的物品，可行
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2024-01-20 22:44:12
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1 组合优化问题基本概念一般是指在一个有限的集合中寻找最优解的一类问题。在多数组合优化问题中，枚举和穷举搜索是不可行的，该问题解的集合是离散的或者可以简化到离散，目的是求解最优解。常见的组合优化问题有：背包问题、二次分配问题、最小生成树问题、覆盖问题、一维装箱问题和TSP问题等。问题特点：描述简单，有很强的工程代表性，但求解需要很长的运行时间和很大的存储空间，在计算机上很难实现求解，即
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2023-12-17 05:11:06
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1. 离散优化/整数规划整数规划，或者离散优化（Discrete Optimization），是指数学规划问题中自变量存在整数。混合整数规划（Mixed Integer Programming, MIP），即自变量既包含整数也有连续变量求解复杂度求解整数规划的精确解是NP难的，也就是指数级算法复杂度（Exponential Time Solvable）假设这里的整数是0,1变量，那么我们可以简单地
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2024-05-15 10:00:32
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梯度下降法与优化算法的python实现1.SGD(随机梯度下降法)：每一个参数按照梯度的方向来减小以追求最小化损失函数目前梯度下降法有三种，它们的区别就是每次更新参数时所需的数据量不一样：批量梯度下降法，小批量梯度下降法，随机梯度下降法SGD的缺点：容易收敛到局部最优，但有的时候会被限制在鞍点class SGD:
def __init__(self, lr=0.01):
self.lr =
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2023-10-20 19:36:35
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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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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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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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黄金分割法、斐波那契法、进退法、二分法黄金分割法斐波那契法进退法二分法抛物线法（二次插值法）例题 黄金分割法黄金分割法每次缩小区间的比例都是一致的，每次将区间长度缩小到原来的0.618倍；找到一个区间[a, b]满足 即可以粗略地确认极小值点为。算法步骤 对于给定的a,b，其中令令若，则，终止算法若，则，转步骤2； 若，则，转步骤1； 若，则，转步骤5；令，转步骤3斐波那契法Fibonacci法
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2023-12-31 15:31:05
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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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Queue标准库queue模块，提供FIFO(先进先出)的Queue、LIFO(后进先出)的队列、优先队列。Queue类是线程安全的，适用于多线程间安全的交换数据。内部使用了Lock和Condition。 使用魔术方法，实现的容器的大小，是不准确的。not reliable!因为在多线程中，如果不加锁，是不可能获得准确的大小的，因为当刚刚读取到一个大小数值，还没有
python优化包简介以下的内容简要介绍了qpsolver库、cvxopt库以及ortools。以下是将会用到的引用代码。import numpy as np
from qpsolvers import solve_qp
import cvxopt
from cvxopt import matrix,solversqpsolvers库中的solve_qp和cvxopt能够解优化问题，但是前者能够兼
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2023-08-30 20:02:18
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我今年的研究课题是使用粒子群优化(PSO)的货币进位交易组合优化。在本文中，我将介绍投资组合优化并解释其重要性。其次，我将演示粒子群优化如何应用于投资组合优化。第三，我将解释套利交易组合，然后总结我的研究结果。组合优化投资组合包括资产和投资资本。投资组合优化涉及决定每项资产应投入多少资金。随着诸如多样化要求，最小和最大资产敞口，交易成本和外汇成本等限制因素的引入，我使用粒子群优化(PSO)算法。投
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2023-11-14 20:26:37
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首先我们自然会有一个问题，物理中与宏观具体可观可感的物理量有所对应的量，是如何与抽象的数学计算问题产生联系的？答案很简单，相似性。我们在构建一个模型的时候，往往无法将所有因素纳入其中，我们只能先将这些因素抽象然后分类，接着根据它们之间的联系提出数学模型，最后我们还要把这个数学模型应用于具体的例子中看其能否准确预测结果；当然，模型一般需要在具体应用的过程经历多次不断的修改。如果两个模型之间的元素可以
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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目录1.硬件选型2.操作系统3.应用程序1、项目自身的优化java 代码优化2、数据库优化mysql调优对于索引的优化策略对于sql语句优化策略3、架构上的优化4、redis优化及使用注意5、jvm调优总结如何做jvm调优jvm调优流程性能定义调优原则性能调优流程确定内存占用如何才算稳定阶段？系统延迟需求优化新生代的大小优化老年代的大小对象提升率吞吐量调优最后讲到性能调优就需要了解我们调优的是什么
