学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

优化问题综述

超 长 预 警 ▽▽▽ 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; 含等式约束的优化问题:主要通过拉格朗日乘数法将含等式约束的优化问题转换成为无约束优化问题求解 坐标轮换法主要用来解决优化问题设计变量数目小于10的小规模无约束优化问题;另外,坐标轮换法还可解决目标函数的等值线为圆或平行于坐标轴的优化问题。 ; Ø 复合形法具有程序实现简单等优点,但在解决设计变量和约束条件多的优化问题优化效率比较低; Ø 可行方向法是解决约束优化问题的有效方法之一,适合求解中等规模化问题,但存在程序实现复杂等不足;

1.5K31

mysql 问题优化

并发事务的问题? 脏读(Dirty read): 当一个事务正在访问数据并且对数据进行了修改,而这种修改还没有提交到数据库中,这时另外一个事务也访问了这个数据,然后使用了这个数据。 Next-key lock:record+gap 锁定一个范围,包含记录本身 innodb对于行的查询使用next-key lock Next-locking keying为了解决Phantom Problem幻读问题 当查询的索引含有唯一属性时,将next-key lock降级为record key Gap锁设计的目的是为了阻止多个事务将记录插入到同一范围内,而这会导致幻读问题的产生 有两种方式显式关闭gap锁:( 123%',(如果无前置%,只有后置%,是可以用到列上的索引的) 在定义联合索引时,如果 a 列要用到范围查找的话,就要把 a 列放到联合索引的右侧,使用 left join 或 not exists 来优化

22410
  • 广告
    关闭

    2022腾讯全球数字生态大会

    11月30-12月1日,邀您一起“数实创新,产业共进”!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    日常问题: SQL优化

    IDX_SERIAL_NUMBER_3 key_len: 259 ref: const rows: 45864 filtered: 0.95 Extra: Using where 表总数量: 13658763 or的优化技巧之一就是拆成 优化为union all explain select * from serial_number_store sn where company_code = '9311046897 但作为线上问题的处理,你得分析为啥以前没事,现在出问题了。 查询对应的链路追踪情况: 和猜测一致,短时间内批量查询。几乎每条sql2s多耗时。虽然是后台任务,但数据量太大导致cpu 100%. 那问题来了,如果改完要测的话,业务场景该怎么测?一时犹豫了,要不要再花额外的时间去搞回归测试,验证。 和运维小哥说,反正是个后台任务,先不改吧。运维看没影响到业务(没人投诉)也就不管了。 这种在设计之初就应该做好优化设计而不是出了问题再改,但当接手古老系统的时候,开发可能换了一波又一波了,这时候除了吐槽之外,只能填坑。

    7410

    基于Msnhnet实现最优化问题(中)一(无约束优化问题)

    接上文:基于Msnhnet实现最优化问题(上)SGD&&牛顿法 1. ex) { std::cout<<ex.what(); } } 结果: 对于初始点 (0,3) ,迭代8次即可完成,解决了Newton法Hessian矩阵不正定的问题 Andreas Antoniou Wu-Sheng Lu 最优化理论与算法. 陈宝林 数值最优化方法.

    14020

    多目标优化问题概述

    关键词:条件约束,折中最优解(解并非唯一是与单目标优化问题的本质区别) 文字描述: D个决策变量参数; N个目标函数; m+n个约束条件。 数学描述: ? 下图是多目标优化问题中最优解或非劣最优解的定义 ? 一般来说,多目标优化问题并不存在一个最优解,所有可能的解都称为非劣解,也称为Pareto解.传统优化技术一般每次能得到Pareto解集中的一个,而用遗传算法来求解,可以得到更多的Pareto解,甚至是整个的解都成为 不同算法在多目标优化中的应用 多目标优化问题不存在唯一的全局最优解。但仍然需要寻找到1个最终解。 有三类方法: 1.生成法:大量求非劣解,从中寻找最优解。 2.交互法:分析目标求出最优解。 3.将多目标问题转换为单目标问题求解。 原创文章非商业转载请注明出处,商业转载请联系。

    63510

    C语言背包问题优化

    发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/159106.html原文链接:https://javaforall.cn

    5510

    优化问题及其分类

    优化技术是一种以数学为基础,用于求解各种工程问题优化解的应用技术。 归纳而言,最优化问题分为函数优化问题和组合优化问题两大类,其中函数优化的对象是一定区间的连续变量,而组合优化的对象则是解空间中的离散状态。 ,受约束函数的优化问题也一直是优化领域关注的主要对象。 二、组合优化问题 组合优化问题通常可描述为:令 Ω={s1,s2,...,sn}Ω={s1,s2,... 因此,解决这些问题的关键在于寻求有效的优化算法。 (3)优化算法及其分类 所谓优化算法,其实就是一种搜索过程或规则,它是基于某种思想和机制,通过一定的途径或规则来得到满足用户要求的问题的解。

    21810

    优化问题及KKT条件

    目录 无约束优化 等式约束 不等式约束(KKT条件) 1、无约束优化 无约束优化问题即高数下册中的 “多元函数的极值"  部分。 2、等式约束 等式约束问题即高数下册中的 “条件极值  拉格朗日乘数法” 部分。 对于$z=f(x,y)$在$\varphi(x,y)=0$的条件下的最值问题: 构造拉格朗日函数:$L(x,y,\lambda)=f(x,y)+\lambda\varphi(x,y)$; 对拉格朗日函数求解 再利用问题本身的其他约束条件(如果有的话)筛选极值点,比较之后求得最值点。 3、不等式约束  当约束是不等式的时候,可以在不等式约束中加入松弛变量,使其变为等式约束问题,再进行一些分析。

    84160

    二次型优化问题 - 1 - 问题描述

    在各种场景可能都会遇到需要求解多元二次函数极值的问题,本系列文章介绍相关的计算方法,核心内容为共轭梯度法。 本文介绍问题定义。 问题定义 多元二次多项式,维度为n,那么可以用以下公式描述该函数: f({x_1},{x_2},{x_3},…,{x_n}) = {a_{1,1}}x_1^2 + {a_{1,2}}{x_1}{x_2} 简要分析 当前问题其实就是多元二次方程极值求解的问题 此类函数在函数定义域内处处连续可导 极值点必然处于导数为0的位置 需要解决的问题 同一个多元二次方程表示成二次型的参数\bf{A},\bf{b},\ bf{c}是否唯一,如果不唯一该如何设置,为什么如此设置 该问题是否存在导数为0的点 导数为0的点如何求解 导数为0的点是否就是极值点 对于给定的二次型如何判断是否可优化 对于可优化的二次型都有什么方法寻找极值点

    7330

    深度学习中的优化问题以及常用优化算法

    ---- 3、神经网络优化中的挑战 优化是一个很困难的任务,在传统机器学习中一般会很小心的设计目标函数和约束,以使得优化问题是凸的;然而在训练神经网络时,我们遇到的问题大多是非凸,这就给优化带来更大的挑战 3.1 局部极小值 凸优化问题通常可以简化为寻找一个局部极小值点的问题,在凸函数中,任何一个局部极小点都是全局最小点;有些凸函数的底部是一个平坦区域,在这个平坦区域的任一点都是一个可以接受的解。 另外如果在高原处,梯度是平坦的,那么优化算法很难知道从高原的哪个方向去优化来减小梯度,因为平坦的高原处每个方向的梯度都是0。高维空间的这种情形为优化问题带来很大的挑战。 3.4 长期依赖 当计算图变得极深时,神经网络优化算法会面临的另外一个难题就是长期依赖问题——由于变深的结构使模型丧失了学习到先前信息的能力,让优化变得极其困难。 3.5 其他问题 比如非精确梯度,局部和全局结构间的弱对应,优化的理论限制等。

    951140

    Kafka丢失数据问题优化总结

    数据丢失是一件非常严重的事情事,针对数据丢失的问题我们需要有明确的思路来确定问题所在,针对这段时间的总结,我个人面对kafka 数据丢失问题的解决思路如下: 1、是否真正的存在数据丢失问题,比如有很多时候可能是其他同事操作了测试环境 如果是在写入端丢失数据,那么每次结果应该完全一样(在写入端没有问题的前提下)。 默认3000ms log.flush.interval.ms=1000 检查是否需要将日志flush的时间间隔 log.flush.scheduler.interval.ms = 3000 Kafka的优化建议 push数据的方式:同步异步推送数据:权衡安全性和速度性的要求,选择相应的同步推送还是异步推送方式,当发现数据有问题时,可以改为同步来查找问题。 代价就是需要更多资源,尤其是磁盘资源,kafka当前支持GZip和Snappy压缩,来缓解这个问题

    1.8K10

    单调队列优化的背包问题

    对于背包问题,经典的背包九讲已经讲的很明白了,本来就不打算写这方面问题了。 但是吧。 我发现,那个最出名的九讲竟然没写队列优化的背包。。。。 那我必须写一下咯嘿嘿,这么好的思想。 我们回顾一下背包问题吧。 01背包问题 题目 有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i],价值是w[i]。 完全背包问题 题目 有N种物品和一个容量为V的背包,每种物品都有无限件可用。第i种物品的费用是c[i],价值是w[i]。 基本思路 这个问题非常类似于01背包问题,所不同的是每种物品有无限件。 如何解决这个问题?就是我给的网址中的,双端单调队列 利用窗口最大值的思想。 大家想想怎么实现再看下文。 发现问题了吗?

    9610

    完美优化Github访问缓慢问题

    通过修改 Hosts 文件,将域名解析直接指向 IP 地址来绕过 DNS 的解析,以此解决污染问题。. 三、具体步骤 优化思路:通过绕过DNS解析,直接在本地绑定host。

    50152

    精品丨DAX性能优化问题

    白茶:(思考)老板,这个有点难啊,这个问题技术要求比较高。 BOSS:加钱!!!! 白茶:好嘞! 一张好的报表是如何界定的? 本期我们来聊一聊PowerBI中DAX函数性能优化问题。 毕竟一张可视化报表需要15分钟刷新才能呈现出来,这对用户来说太不友好了。 这段代码功能基本上是实现了,问题点有哪些呢? 1.SELECTEDVALUE复用度较高,可以使用变量代替 2.多个条件汇总迭代次数较多,可以使用提供List 这也是小伙伴常见的问题,如果DAX的构建可以绕开这两个问题,那么性能会有很大的提升。 其实这里有一些争议的,简化写法是通过减少资源占用来实现优化优化写法是通过减少迭代遍历实现优化。 从测试结果上来看,是简化写法优化度较高,但是在实际应用中,测试发现优化写法的方式响应更迅速。

    22230

    常见的Android编译优化问题

    ---- theme: smartblue 编译常见问题 在开发过程中,有碰到过一些由于编译优化导致的代码修改并不符合我们预期的情况。这也就是之前为什么我经常说编译产物其实是不太可以被信任的。 方法签名变更,底层仓库的方法变更但是上层模块并没有跟随一起重新编译导致的这个问题。 常量优化,将一些常量的调用点直接替换成常量的值。 删除空导包, 没有用的一些导包就会做一次剔除。 其实这个问题一出现我就已经知道大概率是由空导包优化导致的这个问题,因为在pipeline检查的时候,检测的apk产物中确实不存在这个导包。 这里也就回答了在编译过程中会保留行号,但是也会优化掉一部分不需要的代码,让我们编译出来的产物更小。 然后后来呢,我查了下资料发现这个就是一个java编译时的常量优化问题。过了一阵子吧,我面试了下字节跳动,然后我和面试官也聊了下这个话题,然后呢在这个方法签名变更的问题上,当时我略输一筹,哈哈哈哈。

    6620

    关于网页性能优化问题

    体验非常不好,后来把数据库查询和后端代码优化了一下,服务器配置搞了一下速度提升了不少。 但是还是会慢~ 可见这方面还是需要下功夫啊。 这些问题现在好点了(不敢说很好了,感觉还能优化) 还有些问题是前端的优化,那么前端网页怎么优化呢。 首先可以在这网站跑一下自己网站,看看那方面问题,这网站给的东西还是蛮全的。 GTmetrix 图片,我首页加载慢很大一个问题就是图片,给图片加了个预加载显示,还有就是首页的文章封面图全是css设置宽高(唉,太傻了),上传的时候没处理,导致首页那么一张小图片可能是1920*1080 之前还没仔细想这问题,今天用gtmetrix才发现原来这么影响速度的。 然后就是把图片用画图工具全改成了指定宽高,以后上传的时候先把图片改好再上传就好了,这样改完瞬间快了一点~。 但是还没完。。 目前把图片处理了,感觉速度还过得去吧,代码能优化的我也尽力。但前端一些东西还有用框架做好点吧。

    8620

    问答 | 优化函数耗时的问题

    如有你也有问题,欢迎进社区提问。 话不多说,直接上题 @徐扬 问:关于优化函数耗时的问题 sgd的时间复杂度是O(1),梯度下降的时间复杂度是O(N),但是每次epoch的时候,sgd的耗时比梯度下降耗时还要长,这是为什么呢?

    37120

    UVAlive 3708 Graveyard(最优化问题)

    这道题得注意一个问题,第十三行的floor改成double会WA,我也不知道为啥,搞不清楚!有大神知道的给我留个言,在下面评论一句,不甚感激!

    38640

    LTE切换问题定位及优化

    切换问题定位总体思路 首先需要确定问题范围,确认是全网问题还是TOP站点问题,是TOP站点问题还是TOP小区问题,是TOP小区问题还是TOP两两小区问题,TOP两两小区问题中是单向切换问题还是双向问题问题范围细化 在确定问题现象之后,需要进一步确定问题范围,确定问题范围可以用于提炼问题发生的场景,也可以用于评估问题的影响。 全网问题还是TOP站点/小区问题 问题范围可以从以下几个维度来确定: 1、 确定是整网问题、还是TOP小区/站点问题(如果问题小区少于10%,即认为是TOP小区问题); 2、 是否特定载频问题 是TOP站点问题还是TOP小区问题 如果确认是TOP站点问题,考虑是主控板/时钟/基带板问题优化思路和方向 问题定位之后,可以参考如下思路进行排查优化。 ?

    1.1K11

    有约束最优化问题MATLAB_约束条件下的最优化问题

    最近在做天线多目标优化的实例,因此接触到了NSGA-Ⅱ算法,所以想分享以下我个人的学习内容与经历,仅作参考,如果内容有误,也希望各位能够指出来,大家一起进行交流指正。 ,是一种基于Pareto最优解的多目标优化算法。 想要进行初步学习的可以转至:作者 晓风wangchao,标题 多目标优化算法(一)NSGA-Ⅱ(NSGA2) 支配集与非支配集的了解可以参考书籍:《多目标进化优化》或者自行百度,csdn中其他的文章。 需要注意的是,本文讲解的是带约束条件的多目标优化,因此程序中也会掺和一些约束条件,NSGA-Ⅱ适用于解决3维及以下的多目标优化问题,即优化目标不大于3。 **V为优化参量的数目,M为目标函数的个数,归一化后的约束违反值维度为1。

    11110

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券