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(7196)
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沙龙
1
回答
为什么
这种
模拟退火
算法
应用于
TSP
不
收敛
?
python
、
simulated-annealing
、
operations-research
我不明白
为什么
这不会
收敛
。还有一个重要的注意事项是,使用曼哈顿距离度量而不是欧几里得距离。in range(1,len(path)): return np.sum(dist) 这里,
模拟退火
算法
被初始化
浏览 50
提问于2021-01-26
得票数 3
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3
回答
遗传
算法
中的变异求解旅行商
implementation
、
genetic-algorithm
、
traveling-salesman
、
mutation
我正在做一项小型学术作业,用遗传
算法
(GA)解决旅行推销员问题(
TSP
)。对于气体的基本知识,我有点搞不懂你会遵循什么样的方法将不同类型的突变
应用于
TSP
。假设我们的路由被表示为路由,变异率用变量m_rate表示。只要没有遇到数组的末尾,我就会继续将相同的内容
应用于
其余的每一个城市或索引。这方法正确吗?一旦应用了第一个突变,我应该停止还是退出循环?在选择插入点时是否应考虑突变概率?虽然这对我来说似乎没什么意义。在
这种
实现中,如果我们的突变切割结果是0-9或0-(长度-1),那么整个染色体
浏览 8
提问于2012-09-13
得票数 2
2
回答
数独
模拟退火
java
、
algorithm
、
artificial-intelligence
、
sudoku
模拟退火
是生成和解决数独问题的好
算法
吗?
为什么
或者
为什么
不
? 我用回溯实现了一个Sudoku游戏,但现在我想用Java中的本地搜索
算法
来实现它。然而,我不知道从哪里开始。我有什么可用的图书馆吗?
浏览 8
提问于2014-01-19
得票数 1
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1
回答
八变量约束系统数值最小化的最有效计算方法
numerical-methods
、
minimization
只要有足够清晰的文档,它可以是Mathematica/python/fortran包、遗传
算法
或其他任何东西。
浏览 2
提问于2021-10-26
得票数 1
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2
回答
如何避免机器人陷入局部极小值?
robotics
、
a-star
、
motion-planning
我有一段时间忙于机器人的运动规划,有一段时间我想探索“势场”方法提供的机会的可能性。我的挑战是避免机器人在使用“势场”方法时陷入“局部最小值”。我没有使用“随机游走”的方法来避免机器人陷入困境,而是考虑是否有可能实现A*的变体,它可以作为一种精确的向导,以避免机器人陷入“局部最小值”。
浏览 5
提问于2010-02-04
得票数 5
9
回答
有多个推销员的旅行推销员?
algorithm
、
heuristics
、
traveling-salesman
实际上,这将是一个
TSP
问题,然后是最小完工时间问题。这样做的问题是,它太慢了,而且交换或分配城市的良好邻里生成很难。 有没有人能给我提个建议,告诉我如何改进上面的内容?
浏览 0
提问于2011-06-05
得票数 29
回答已采纳
1
回答
非正定矩阵特征的共轭梯度
matrix
、
linear-algebra
、
eigen
在特征库中的中,可以找到以下语句: 然而,在文献中,对于实对称正定矩阵,通常采用共轭梯度法。例2是否
不
尊重某些要求才能用CG的特征来解决?
浏览 2
提问于2018-10-26
得票数 4
2
回答
遗传
算法
与专家系统
artificial-intelligence
、
genetic-programming
、
expert-system
遗传
算法
似乎适合这类工作,我也有GAF和WatchMaker ()方面的经验。然而,在阅读上述案文时,专家系统似乎也是适当的。我搜索过
这种
软件,却找不到任何类似的东西。
浏览 4
提问于2014-02-17
得票数 2
回答已采纳
1
回答
哈密顿路径
算法
graph
我有一个项目,在这个项目中,我必须使用两种不同的
算法
在无向未加权图中找到哈密顿路径。我已经使用回溯实现了一个启发式
算法
,但我一直在寻找另一个
算法
,但我似乎找不到它。所以我的问题是,除了使用回溯之外,你还知道哪种
算法
可以找到哈密顿路径? 编辑:在看了其他几篇文章后,我发现我们可以使用最长路径
算法
找到哈密顿路径,并检查路径的长度是否等于顶点数- 1。
浏览 0
提问于2011-12-07
得票数 4
回答已采纳
1
回答
DQN损耗不
收敛
tensorflow
、
deep-learning
、
reinforcement-learning
、
q-learning
我正在使用DQN
算法
在我的环境中训练一个代理,如下所示: 我使用的是一个目标网络,每20k个时间步骤更新一次。你知道
为什么
q损失不
收敛
吗?对于DQN
算法
,Q损失必须
收敛
吗?我想知道,<
浏览 0
提问于2017-10-31
得票数 20
1
回答
如何实现线性回归
predictive-modeling
、
machine-learning-model
、
linear-regression
、
loss-function
、
implementation
有什么办法改进
这种
模式吗? 这是密码。
浏览 0
提问于2022-12-09
得票数 2
1
回答
简历:非扭曲点()-迭代
算法
解释
algorithm
、
opencv
、
image-processing
、
computer-vision
、
coordinate-transformation
我试图理解OpenCV的cv::undisortPoint()迭代近似
算法
背后的逻辑。 有没有
浏览 2
提问于2015-07-02
得票数 1
1
回答
遗传
算法
中的按需变异
data-mining
、
genetic-algorithms
、
evolutionary-algorithms
遗传
算法
通常采用“变异率”来控制染色体的变异率。研究门的大多数研究人员建议保持低速率,以便快速
收敛
,找到局部最优,而不是使优化成为随机游走。然而,我发现一个主要的问题是保持一个低的突变率。如果在某一点上的育种
不
产生“新的”儿童/染色体,该
算法
将运行效率很低。假设种群中的所有个体都有相同的染色体,那么交叉就会变成相同的个体,直到其中一条染色体发生突变。这不是让“变异率”过时了,整个
算法
更高效吗?还是我在这里遗漏了一个要点?
浏览 0
提问于2019-09-26
得票数 4
1
回答
如何使用" get -PnPdevice“获取设备的InstanceID
powershell
、
scripting
、
device
、
instanceid
我只知道设备名称,所以当我知道时:它显示:OK PrintQueue
TSP
100因此,理想情况下,它应该是这样的: $env:
tsp
100id = (Get-PnpDevice -Friendly
浏览 2
提问于2020-02-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
我可以使用拟合的ML模型作为scipy.optimize.minimize中函数的一部分吗?
python
、
numpy
、
optimization
、
scipy
、
anaconda
我可以使用scipy.optimize最小化这个函数吗? Budget = ((df['CPP TA 30'] / 30 * df['TVC']) * x).sum() x = np.array([x])x0 = np.random.uniform(size = 23) x
浏览 15
提问于2017-12-14
得票数 1
2
回答
一旦你知道最短路线的距离,就解决旅行推销员。
algorithm
、
traveling-salesman
、
np
我试图解决
TSP
(Travelling Salesman Problem),但不是以传统的方式。我正在遵循这些步骤。 解决这一问题的有效
算法
是采用二次搜索。我从k=1开始,然后给
TSP
_tf(k)打电话。如果它返回false,则将k乘以2,并一直调用
TSP
_tf,直到返回true为止。当发生
这
浏览 1
提问于2016-09-27
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在K-均值聚类
算法
中,如何将欧氏距离覆盖到一定距离
machine-learning
、
scikit-learn
、
k-means
、
euclidean-distance
、
wmd
目前,我使用的是google的新闻向量文件(GoogleNews-evinative300.bin),在这个向量文件中,我得到了向量,我使用了WMD (Word Mover Google)
算法
来获取两个文档之间的距离
浏览 1
提问于2018-12-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何计算循环中具有扩展数组(其本身是循环的)的
算法
的运行时?
time-complexity
我有一个在N下寻找素数的列表的
算法
,以及所有数N中的最小因子。因此,该
算法
的运行将是O(N * M),其中M是内循环的运行时。但是,由于素数列表的扩展不一致,我如何评估M的复杂性?顺便说一句,我是通过研究一个红色编码器在码力上的解决方案找到这个
算法
的,有人知道这个
算法
或它的名字吗?
浏览 0
提问于2019-01-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
线性回归的梯度下降需要很长时间才能
收敛
matlab
、
machine-learning
、
linear-regression
、
gradient-descent
这个方法的实现(在MATLAB和C++中都是如此)在1500 000次迭代中
收敛
,我不明白
为什么
。我发现了方法,该
算法
在2000年迭代中
收敛
。在
收敛
的情况下,我理解他给出的答案与显然正确的方法几乎相同。 %sprintf('Iteration %d, t0=%f, t1=%f',i,curT0,curT1) i = i+1
浏览 3
提问于2016-03-31
得票数 2
3
回答
凸过参数问题的BFGS
收敛
性
algorithm
、
optimization
、
numerical-analysis
众所周知,BFGS优化
算法
对于严格凸问题是超线性
收敛
的,但对于非严格凸问题是否有分析呢?例如,假设f( x )对于某个标量x是凸的,那么,假设我们在g(x1,x2)=f(x1+x2)上进行优化。这仍然是超线性
收敛
的吗?
浏览 0
提问于2010-02-16
得票数 0
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