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2
回答
用MATLAB
全局
优化
算法
求解非凸
优化
问题
matlab
、
optimization
、
mathematical-optimization
、
nonlinear-optimization
我有一个简单的无约束非凸
优化
问题。由于这些类型的问题有多个局部极小值,所以我正在寻找产生唯一/
全局
最小值的
全局
优化
算法
。在互联网上,我遇到了诸如遗传
算法
、模拟退火等
全局
优化
算法
,但是对于求解一个简单的一个变量不受约束的非凸
优化
问题,我认为使用这些高级
算法
似乎不是一个好主意。有人能推荐我一个简单的
全局
算法
来解决这样简单的一个变量无约束的非凸
优化</
浏览 6
提问于2016-01-12
得票数 2
回答已采纳
1
回答
非随机
全局
优化
是可取的还是必要的?
optimization
,n\} \ \ \ \text{and}\ \ \ \vec{a},\vec{b}\in \Bbb{R}^n 令人感兴趣的是产生良好解决方案的
全局
优化
器,但这些解决方案不一定是
全局
最优方案进化
算法
进化
算法
(EAs)通常是解决这类问题的最优
算法
,这些方法包括:遗传
算法
、粒子群
优化
器、差分进化
算法
以及基于生物交互的所有
算法
。几乎每个EA都有随机成分。非随机
优化
与确定性
全局</
浏览 0
提问于2020-09-03
得票数 2
1
回答
寻找一种同时提供局部极小值的
算法
。
python
、
mathematical-optimization
、
genetic-algorithm
、
bayesian
、
simulated-annealing
我知道的所有黑匣子函数的
优化
算法
,如或,都会返回
全局
最小值。有解决这个任务的
算法
吗?或者,是否有任何
全局
最小
算法
也提供局部极小值?
浏览 1
提问于2019-08-06
得票数 3
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1
回答
优化
问题的特征是什么?
algorithm
、
genetic-algorithm
、
evolutionary-algorithm
在进化
算法
中,
优化
问题的特征是否包括局部最优和
全局
最优及其分布?或者过早收敛被认为是
优化
问题的一个特征?
浏览 1
提问于2018-09-25
得票数 2
1
回答
用于
算法
设计的OpenCL存储器访问性能估计
opencl
、
gpu
、
gpgpu
我有一个任务,我需要使用几种可能的
算法
之一来完成。 注意:我在O
浏览 5
提问于2014-07-06
得票数 0
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1
回答
寻找未知和昂贵函数的
全局
最优解
optimization
、
cost-function
我想为影响某些存储所使用的磁盘空间的
算法
找到参数的最佳组合。因此,使用几个
算法
参数(x1, x2, x3,其中0 < x1 < 1, 10 < x2 < 100, 0.1 < x3 < 0.5)作为模型的输入,存储S(x1, x2, x3)占用的磁盘空间是我想要最小化的成本函数相反,我希望ML库建议使用哪些(x1, x2, x3)值组合来估计下一个
优化
步骤的S值。 我相信这个任务对于主要的ML框架来说是很常见的,但是我还没有找到合适的东西。
浏览 0
提问于2021-12-13
得票数 0
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5
回答
用于多变量
全局
优化
的Python模块
python
、
numpy
、
scientific-computing
我一直在寻找一个python模块,它可以实现
全局
优化
的 (在N维中找到函数的
全局
最小值),但没有成功。 如果你听说过用python实现模拟退火或遗传
算法
,请分享。
浏览 1
提问于2010-11-20
得票数 18
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2
回答
利用
优化
工具箱在Matlab中记录GA
算法
的CPU时间
matlab
、
time
、
genetic-algorithm
我使用
全局
优化
工具箱在Matlab上运行遗传
算法
。但是,我没有看到任何记录CPU时间的文档或函数。
浏览 4
提问于2017-02-16
得票数 0
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2
回答
如何在matlab中使用遗传
算法
在每次迭代中显示参数值
matlab
、
optimization
、
parameters
、
genetic-algorithm
我使用遗传
算法
来求解6个参数,使用
全局
优化
工具箱。谢谢
浏览 1
提问于2017-04-12
得票数 1
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1
回答
贪婪的
算法
什么时候失败?
algorithms
是否有任何广义规则来决定是否将贪婪
算法
应用于一个问题的最优解?例如,一些流行的
算法
问题,如“硬币变化”问题和“旅行推销员”问题,都不能从贪婪的角度进行
优化
。
浏览 0
提问于2017-02-19
得票数 0
1
回答
对于这些数据,我应该使用哪个scipy.optimize解算器?(在系列中找到一个模块)
python-3.x
、
optimization
、
solver
、
minimization
我有一个数据,一个整数序列(重复),乘以一个未知常数c,这是我需要找到的。这些数据也有噪音:import numpy as np mySize=[1000,1] c=np.random.uniform(0.5,10) df = pd.DataFrame(c* np.random.randint(-500,500,size=mySize) +np.random.unifor
浏览 2
提问于2021-03-16
得票数 0
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1
回答
如何确定弯头光滑时的最佳弯头
python
、
k-means
流畅的图表,无法确定最佳的kmeans数,如何处理这样的问题?谢谢for i in range(1, 40):kmeans.fit(df)
浏览 14
提问于2019-07-08
得票数 0
1
回答
如何解决在Matlab中使用fminsearch时的局部最小值问题?
matlab
、
fminsearch
我正在使用Matlab中的'fminsearch‘来解决值函数迭代问题。 for i_d = 1:Nd %Loop over state variable d for i_t = 1:Nt %Loop over state var
浏览 34
提问于2021-05-13
得票数 0
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1
回答
R:快速多元
优化
包?
optimization
、
r
我查看了CRAN任务视图进行
优化
,并尝试了其中的几个选项(从DEOptim到RcppDE等),但它们似乎都没有什么好处。我想知道,有什么好的,快速的
优化
包,人们使用的,我可能错过了吗?理想情况下,这些代码将以良好的C++/Fortran库的瘦包装形式出现,因此只有最小的纯-R代码。(虽然这不应该相关,但我的
优化
问题是在试图将一个4参数分布拟合到一组值时产生的,方法是最小化某个拟合优度度量)。在过去,我发现R的
优化
库非常慢,最后编写了一个调用商业
优化
库的C++ API的瘦R包装器。那么最好的图书馆
浏览 5
提问于2011-02-16
得票数 7
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1
回答
基于遗传
算法
或cvx工具的多目标凸
优化
algorithm
、
matlab
我已经用MATLAB的cvx包解决了一个单目标凸
优化
问题(实际上与减少干扰有关)。现在我想把这个问题扩展到多目标问题。与cvx包相比,使用遗传
算法
解决该问题的优缺点是什么?我没有读过关于遗传
算法
的任何东西,它是通过搜索网络进行多目标
优化
而产生的。
浏览 5
提问于2016-01-04
得票数 0
1
回答
优化
已找到
全局
最小值,但收敛到局部最小值
optimization
、
evolutionary-algorithm
我使用的是随机
优化
算法
CMA-ES。尽管它在第一个周期中找到了
全局
最小值(我知道这是一个虚构的基准测试),但
算法
在一些周期之后收敛到另一个最小值(局部最小值,因为它具有更大的成本函数值)。既然它已经找到了
全局
最小值,我需要关心它是否收敛到局部最小值吗?仅仅使用这样的
全局
最小值,而不关心
算法
在哪里收敛,这是错误的吗?从结果中我的观点是,这是由于正态分布造成的,
全局
最小值只有几个解,但局部最小值有很大比例的解。(我尝试了许多不同的人口值,但结果是相同的)
浏览 14
提问于2021-02-14
得票数 0
1
回答
随机
优化
算法
genetic-algorithm
、
particle-swarm
假设我们有两个随机
优化
算法
(遗传
算法
,粒子群
算法
,布谷鸟搜索等),A和B,我们想要找到一个函数的
全局
最大值。那么,如果
算法
A在一维搜索空间上
优化
函数F时比
算法
B表现得更好,那么它在N维搜索空间上
优化
函数F时也比
算法
B表现得更好吗? 我将通过F_ND引用N维中的函数F。
浏览 3
提问于2012-09-16
得票数 1
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4
回答
使用基准测试的OpenCL示例
cuda
、
opencl
一个很好的例子可能是通过粒子群、模拟退火、进化
算法
、蚁群
优化
等对复杂函数进行
全局
优化
。
浏览 7
提问于2009-09-14
得票数 5
回答已采纳
1
回答
现实世界中的参数
优化
java
、
optimization
、
parameters
、
machine-learning
我需要为我最新的研究项目做参数
优化
。我有一个
算法
,它目前有5个参数(四个双0,1和一个带有3个值的标称)。
算法
使用这些参数来计算一些东西,然后我计算了精确度,召回率和FMeasure。目前,我正在用0.1的步长检查每个参数,它显示了
全局
最大值的大致位置。但我想找出精确的
全局
最大值。我已经研究了梯度下降,但我真的不知道如何将其应用于我的
算法
(如果它甚至可能的话)。有没有人可以指导我如何实现这样的
算法
,因为我对这种工作非常陌生。 干杯,丹尼尔
浏览 1
提问于2012-12-24
得票数 4
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1
回答
关于基于梯度下降的神经网络
优化
optimization
、
deep-learning
、
conv-neural-network
、
gradient-descent
、
convergence
对于神经网络,是否可以确定梯度下降
优化
算法
的最佳起点?例如,在下面的链接中查看包含局部和
全局
最小值的示例损失曲面,很明显(1)某些起点比其他起点更好,因为到达
全局
最优的速度会比其他起点更快,(2)一些起点将导致下降到局部最优,而不是
全局
最优,以及(3)一些起点可能永远不会收敛
浏览 26
提问于2019-07-03
得票数 0
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