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人工智能包括约束求解器吗？

为了获得资本青睐，一些研究项目也被重新塑造，贴上人工智能技术的名头。那么，约束求解器能否也使用人工智能的标签呢？...约束求解决器的求解又是怎样的一个动作过程呢？ 　　...从历史上看，约束求解器（如Optaplanner)明显是运筹学的一个分支领域，同时也不能排除它属于其它领域（译 者注：约束求解器不仅仅属于运筹学领域）.我认为约束求解器也可以纳入人工智能领域，不仅仅是一些论文和书刊如是说...，主要是因为掌握约束求解器的应用案例，本身就是已经是一个复杂问题。...此外，尽管现有的一些算法已有40年历史了，但研究 人员仍在寻找并发现一些新的算法。 　　你觉得呢？约束求解器是不是人工智能的其中一个分支？

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无约束最优化问题求解

无约束最优化问题求解方法的学习笔记 神经网络中的学习过程可以形式化为最小化损失函数问题, 该损失函数一般是由训练误差和正则项组成 损失函数的一阶偏导为 损失函数二阶偏导可以使用海塞矩阵 Hessian...Matrix H\mathbf{H}H 表示, 其中每个权重向量 iii 的元素 jjj 的二阶偏导数为 一阶求解方法有 SGD Adam RMSProp 等，利用梯度（超平面）的信息求解，计算高效...二阶求解方法有牛顿法，拟牛顿法，BFGS，L-BFGS 等，用二阶梯度（超曲面）的信息求解，计算复杂，收敛快，不需要超参数。 牛顿法 用损失函数的二阶偏导数寻找更好的训练方向....Adadelta 是 Adagrad 的扩展，减少 Adagrad 快速下降的学习率。...指出 Adam 的 bias-correction 的特性帮助 Adam 稍微优于 RMSProp Adadelta 有趣的是，很多最新的论文，都直接使用了（不带动量项的）Vanilla SGD 法，

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进化算法求解约束优化问题研究进展

由于具有这些 优势，近年来进化算法已被广泛应用于求解约束优 化问题。求解约束优化问题的进化算法称为约束优 化进化算法。如图 2 所示，约束优化进化算法包含 进化算法和约束处理技术两部分。...从以上介绍不难看出，如何求解约束 优化问题仍然是进化计算领域的一个研究热点和难 点。...基于进化算法求解动态约束优化问题时，应同 时设计搜索算法和约束处理技术。而且，它们还应 具备识别环境变化、跟踪最优解的能力。...目前，昂贵约束 优化在进化计算领域很少受到研究人员的关注。相 比于昂贵无约束优化问题，求解昂贵约束优化问题 的难度大大增加。...此 外，如何设计适合于昂贵约束优化问题的约束处理 技术和搜索算法？以上几个方面都需要深入思考。 理论研究 目前，进化算法求解约束优化问题的理论基础 还非常薄弱。

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符号执行 (Symbolic Execution) 与约束求解 (Constraint Solving)

，得到新的约束集，再用约束求解器对其进行求解，得到下一执行的测试用例。...为了使下一次执行能覆盖到程序的不同路径，混合测试以一定的策略选择其中的一项分支判定条件进行取反，即将上一执行中收集的约束条件取反，得到新的约束集(x＞０) ∩ (y＜５) ∩ (y＋z≤０)，通过求解该约束得到新的测试用例...选择性符号执行的关键挑战在于使这种将符号方式和具体方式表示的数据与执行混合，同时须兼顾到分析的正确性和高效性。...当前，主流的约束求解器主要有两种理论模型：SAT求解器和SMT求解器。...当前，已经有大量的SMT求解器，例如微软研究院研发的Z3求解器、麻省理工学院研发的STP求解器等，并且SMT包含很多理论，例如Z3求解器就支持空理论、线性计算、非线性计算、位向量、数组等理论。

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拓端tecdat|R语言投资组合优化求解器：条件约束最优化、非线性规划求解

p=22853 原文出处：拓端数据部落公众号 本文将介绍R中可用于投资组合优化的不同求解器。 通用求解器 通用求解器可以处理任意的非线性优化问题，但代价可能是收敛速度慢。...特定类别问题的求解器 如果要解决的问题属于某一类问题，如LS、LP、MILP、QP、SOCP或SDP，那么使用该类问题的专用求解器会更好。...LP – 考虑 LP: 最大化: 约束： #> ROI: R 优化基础设施#> 求解器插件: nlminb, ecos, lpsolve, scs.#> 默认求解器: auto....然而，如果问题不属于任何类别，那么就必须使用非线性优化的一般求解器。在这个意义上，如果一个局部的解决方案就够了，那么可以用许多求解器的包。...如果需要全局求解器，那么软件包gloptim是一个不错的选择，它是许多全局求解器的包。

1.4K20

小姐姐教你做CTF逆向题：利用符号执行技术和约束求解器

0x00 前言 在CTF比赛中，逆向类题目常常以考察选手的逆向分析能力、算法分析能力角度出发，通过还原程序中的算法逻辑，从而获取flag。...但是如果可以在程序执行过程中，使用符号代替真实值，多路径遍历程序，找到能够到达输出flag的路径，或者设置约束条件求解满足检验flag条件的输入，则可能降低分析程序的难度，提高解题的效率。 ?...=-10296)} 因此，只需求解出符合所有一元二次方程的解，则可得到flag。...0x02 约束求解器：z3 这里使用z3求解，z3是一套约束求解器，常用于求解方程： from z3 import *flag = [BitVec('flag[%d]'%i,8) for i in range...使用angr工具进行符号执行，为了减少搜索的路径，因此设定当fin=1时为无效路径，这里使用IDA Python编写脚本寻找程序中赋值fin为1的地址处（mov W8, #1）： #!

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Jsprit与自研求解器关于VRPTW问题求解的比较

前言 哈啰 又见面啦 上次我们介绍了Jsprit与自研求解器的 简介与使用方法 （Jsprit和自研车辆路径规划求解器的介绍） 这次我们让它们来切磋切磋吧 1 求解准备 • 运行环境：IntelliJ...还不了解如何使用工具的同学可以去看看上一期的求解器工具使用介绍哦。...由更加直观的线型图还是可以看到，对于VRPTW问题，自研的求解器得出的解相比于Jsprit波动更小的同时明显更好。这可以理解为，面对不同的VRPTW数据集，自研求解器的发挥都是十分出色的。...怎么样 小编没有糊弄你们吧 2.3 收敛速度比较 为了进一步展示我们自研求解器在求解这类问题上的优势，小编进一步比较了两个求解器的收敛速度。...为了使得Jsprit与我们自研求解器的比较更加明显，小编这里使用上文算例集中性能表现差距最大的算例，也就是R101算例来比较两个求解器的收敛情况。

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Edge 浏览器，自带的 数学求解器

网上各种数学求解器需要各种注册账号等功能。那么，Edge浏览器中自带的数学求解器可以说是一个很好的选择了。 我们可以通过框选工具，在屏幕中截图并解析数学题目。也可以使用键盘输入数学问题并进行求解。...启动 方法一：我们可以通过设置-更多工具-数学求解器。启动数学求解器功能。 但是这种启动方式，每次打开浏览器之后，都要重新选择才能启动。比较繁琐。...方法二：将数学求解器固定到浏览器工具栏中 设置-外观-选择要在工具栏上显示的按钮-数学求解器 打开求解器后，在浏览器上就会出现插件入口了。 3....使用求解器 主要使用方法有两种，输入数学问题，和截图框选问题。两种方法都可以进行各种数学问题的求解。...3.1 输入数学问题 我们选择输入数学问题后，就会弹出键盘输入 然后我们使用求解器提供的专门输入键盘输入数学问题。 例如输入：3x+2y=5 然后点击求解 就会出现分别求X的值和求Y的值。

63920

用 Wolfram 的方法探索象棋数独挑战

i=sudoku）的方法。 解决基于国际象棋骑士棋子的数独问题 像数独这样的游戏使用布尔约束求解器相对简单。本质上，可将问题归结为一组代表可能电路板配置的逻辑变量之间的关系。...该逻辑表达式 ((cell1false&&cell2true)||(cell1true&&cell2false)) 可以交给可满足性问题求解器以确定是否存在满足逻辑约束的配置。...添加一个每行最多可以设置三个棋子的约束条件： 同样，为每列设置最多三个棋子的约束： 同样也为3×3方块设置约束条件： 解方程组 求解棋盘谜题的准备工作已经完成。...棋盘配置#1 我们可以在一组逻辑变量上使用可满足性问题求解器来求解方程组： 对于可视化部分，我们重新计算结果以确定分配给与棋盘相同形状的每个逻辑变量的内容。...求解器计算填充的骑士棋子表示为 ： 棋盘配置#2 我们可以将相同的技巧应用于 Nacin 提供的第二块更难的板： 如果您对将 Wolfram 语言应用于数独游戏的其他示例感兴趣，可以查看 Wolfram

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matlab微分方程ODE求解器的事件(Event)属性

在特定的微分方程求解过程中，比如碰撞、车辆刹车，这种特殊运动时间简单的时序求解不够完善，故需要用到一个ode求解器的事件(Event)属性 首先假定一个微分方程 dy1=y2 dy2=y1+1 其中y1...不能超过4 求解改微分方程 event时间定义： function [value,isterminal,direction] = events1(t,y) value = y(1)-4; isterminal...在不知道结果时间的时候是需要先设定一个比较大的时间范围计算的 但是并不需要将整个范围的结果都算出来再插值 这个时候可以设定触发事件函数在一定条件下停止计算 用odeset可以为ode45求解器设定触发事件的函数...=1; %设为1时会，触发时间会停止求解器，设0时触发不影响工作 direction=1; %触发方向设1时是上升触发，设-1是下降触发，设0是双向触发 end op=odeset('Events...',@eventfun); [T,X,Tend,Xend,evennum]=ode45(@fun,[0,15],[0 0],op); 这样到达100米时，求解器就停住了，ode45多返回了Tend,Xend

2.2K20

Jsprit和自研车辆路径规划求解器的介绍

强悍的可视化工具 1.2 团队自研VRP求解器 1.2.1 自研求解器简介 此求解器由华中科技大学秦虎教授和南京大学罗志兴副教授共同研发，可用于求解多种车辆路径问题、三维装箱问题以及这两个问题的结合问题...在保障高效的性能同时，自研求解器提供丰富的接口方便用户实现自定义的约束条件和目标函数，做到了性能、通用性、拓展性之间的平衡。...1.2.2 自研求解器可以解决的问题 主要是针对车辆路径问题和装箱问题这两大问题，具体的细分问题在github上没有明确的给出；但是根据其帮助文档提供的可用约束来看，小编估计这个求解器应该可以涵盖几乎所有车辆路径问题和装箱问题...还剩一个“UnitCosts”指的是每个车型每单位距离的花费，这里只有一辆车，单位花费为1。 我们自研求解器支持的约束有多少呢？ 截张图感受一下 后面还有很多哦，这里就不占过多的篇幅了。...有兴趣的同学可以自己试试呀。 小结 通过上述内容，相信大家对于这两个求解器也有了一定的理解。讲了这么多，小伙伴们是不是也想知道这两个求解器的性能到底孰优孰劣呀。

2.1K10

AI for Science：清华团队提出使用低维优化求解器求解高维大规模优化问题的高效方法

本项研究针对工业界对于大规模整数规划问题的高效求解需求，提出了基于图卷积神经网络和梯度提升决策树的三阶段优化求解框架，探索了仅使用小规模、免费、开源的优化求解器求解只有商用优化求解器才能解决的大规模优化问题的道路...然而，由于免费开源的学术和商用求解器的能力限制，目前对于以大规模整数规划问题为代表的高维优化问题的求解，通常依赖于商用求解器，一方面具有较高的计算成本和代价，另一方面计算结果常常难以再进一步的优化。...实验表明，该框架可以仅使用原问题规模30%大小的求解器解决百万级别的整数规划问题，并且在相同的运行时间下能够得到比商用优化求解器Gurobi和学术优化求解器SCIP更好的结果。...（整数规划问题为例）的求解，无论在求解的精度和求解效率上均优于目前的商用优化求解器和学术优化求解器。...(4)未来在超大规模、多目标、动态、非线性约束等为特征的优化难题上具有高效求解的潜力和应用价值。 合作联络：xuhua@tsinghua.edu.cn 版权声明 版权属于原作者，仅用于学术分享

69230

基于求解器的路径规划算法实现及性能分析

它可以用来求解约束较多、目标复杂或 解空间不连续的复杂问题，并且通过更大范围的变化扩展解空间，从而有更大可 能性获得更优解。...它实质上是由多种求解器构成的组件，根据不同场景问题提供对应求解器。 OR-Tools中提供的求解器可以分为四类：线性规划和混合整数规划、约束规划、车辆路径规划和网络流。...此外可以通过调用约束规划求解器下的约束构建方法丰富约束条件，实现复杂程度更高的 VRP 问题求解。...可以用来求解线性规划、二次规划、二次约束规划、混合整数规划以及网络流问题。CPLEX提供了可用于多个不同优化器，可根据问题类型选择适用的优化器选项。...Part4总结 求解器自身性质 商用求解器CPLEX的优势在于能直接对构造的数学模型进行求解，具有很强的灵活性，可任意定义目标函数和约束条件；CPLEX不仅可用于求解线性规划问题和混合整数规划问题，还可用求解更复杂的非线性规划问题

7.4K20

MOSEK，一个专注而卓越的优化求解器（一）

本文转载自微信公众号“杉数科技” MOSEK是由丹麦MOSEK ApS公司开发的一款数学优化求解器，也是公认的求解二次规划、二阶锥规划和半正定规划问题最快的求解器之一，广泛应用于金融、保险、能源等领域。...在如今大数据时代的浪潮中，运筹学进一步蓬勃发展，如何将大数据转化为最优决策成为其研究的重点课题。运筹学的应用场景是在满足约束条件下能够最大化、最小化单个或多个目标，从而得出最优决策。...其中，MOSEK在求解大型线性和二次规划问题方面有不俗表现；在求解锥优化的综合性能方面甚至优于绝大部分其他求解器；而作为求解半正定规划问题时最主要的商用求解器，MOSEK表现优异。 ? ?...求解器开发者叶荫宇教授，以及SeDuMi求解器开发者的导师（张树中教授）和多位师弟（江波、何斯迈教授）等。...这种接口允许用户直接操作变量和约束对象描述优化问题，极大地方便问题快速建模且调用开销较小。 MOSEK各接口支持求解的问题类型如下表所示： ?

5.9K30

Z3Py在CTF逆向中的运用

而Z3求解器就给我们提供了一个非常便利求解方式，我们只需要定义未知量（x,y等），然后为这些未知量添加约束方式即可求解。...Z3求解器能够求解任意多项式，但是要注意的是，当方程的方式为2**x这种次方运算的时候，方程式已经不是多项式的范畴了，Z3便无法求解。...我们按照题目的意思一步一步利用Z3求解器来求解： ? Solver()命令创建一个通用求解器。我们可以通过add函数添加约束条件。我们称之为声明约束条件。...check()函数解决声明的约束条件，sat结果表示找到某个合适的解，unsat结果表示没有解。这时候我们称约束系统无解。最后，求解器可能无法解决约束系统并返回未知作为结果。...该解决方案被看做一组解决约束条件的模型。模型能够使求解器中的每个约束条件都成立。最后我们遍历model中的解。

1.4K20

用Python求解线性规划问题

Dantzig提出的一种十分有效的求解方法，极大地推广了线性规划的应用，直到今日也在一些线性规划的求解器中使用。...其中内点法因为求解效率更高，在决策变量多，约束多的情况下能取得更好的效果，目前主流线性规划求解器都是使用的内点法。 使用python求解简单线性规划模型 编程思路 1....可以看出，可行域变成了离散的点，这也使得整数规划问题比线性规划问题要更难求解，但现实中的许多决策变量都只能取整数，因此混合整数规划问题也成为了了研究最多的线性规划问题。...注意：整数规划最优解不能按照实数最优解简单取整而获得 整数规划的两个常用求解方法：分支定界算法、割平面法 分枝定界法 step1不考虑整数约束的情况下求解得到最优解 （一般不是整数）； step2以该解的上下整数界限建立新的约束...，将原整数规划问题变为两个问题（分枝）； step3分别对两个子问题求解（不考虑整数约束），若解刚好为整数解则结束；若不为整数解则继续进行分枝； step4以最开始的目标函数值作为上界，子问题求解中得到的任一整数解为下界

6.5K41

何为求解器？

最优解 数学规划的基本概念之一，指在数学规划问题中，使目标函数取最小值（对极大化问题取最大值）的可行解。使目标函数取最小值的可行解称为极小解，使其取最大值的可行解称为极大解。...求解器 求解器是用来实现在可行解中找到最优解的信息化工具。它通常面对的是庞大数据量、诸多限制约束条件的复杂业务场景。目前市面上主要分商用求解器、开源求解器两类。...商用求解器主要有IBM CPLEX、GUROBI；开源求解器主要有SCIP。商用求解器的效率一般是开源求解器的5-7倍。采用商用求解器计算下的生产计划排程在保证数据准确性的前提下可缩短至分钟级。...利用求解器解决问题的实现过程 业务问题→约束明确→数学模型→程序实现 业务问题 以前段时间分享的MRP运行实例为例，即根据日程计划、BOM、物料采购期、MOQ、SPQ、安全库存、现有PO残等基础信息，自动计算得到物料需求计划...在确保正常的生产业务的同时，尽量降低库存，使库存资金占用最小化。

8.8K10

【Convex Optimization (by Boyd) 学习笔记】Chapter 1 - Mathematical Optimization

不同优化算法之间的有效性不同，而且一般都取决于这些因素: 目标函数和约束函数的特殊形式 优化变量和约束(constraints)的数量 特殊的结构(sparsity 稀疏结构) 1.2 最小二乘法&线性规划...求解 求解(1.4)中的优化问题可化简为一组线性方程，即： \[(A^TA)x=A^Tb\] 解为\(x=(A^TA)^{-1}A^Tb\)。...求解 求解线性规划没有像最小二乘那样的简化公式，但是还是有各种各样的方法的，例如Dantzig's simplex method以及interior-point methods(复杂度一般为\(n^2m...求解 对于凸优化问题而言，并没有像最小二乘法优化问题那样的求解公式，但是interior-point methods也不失为一个不错的方法。...应用 将优化问题转化为凸优化问题要比上面两个更难一些，这个转化过程需要不少技巧，但是只要转化成功，求解起来就和上面两种优化问题一样简单了。

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