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所以我想尝试用粒子群优化算法来解决我的优化问题。当我与python进行比较时，我正在研究PySwarms工具包。问题是我在这个领域没有真正的经验，也不知道如何解释我的问题的完整性约束。我正在寻求关于在PSO中处理整数变量的一些方法的建议。也许有一些PySwarms的例子或其他好的替代包？
浏览 95提问于2021-07-05得票数 0
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在有限域上基于离散对数的格式中，我们有一个素数q，它除以p-1和q是指定一个具有阶q的子群。但我们为什么要这么做？为什么我们不使用order p来处理这个组，并且需要一个带有order q的子组。这是出于安全原因(离散对数计算算法)还是为了计算优化？
浏览 0提问于2020-10-05得票数 5
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我正在学习用于用户自动分组的优化算法。然而，我对这些算法完全陌生，我在查阅相关文献时听说过这些算法。另外，在其中一篇文章中，作者使用Integer编程实现了自己的算法(基于自己的逻辑)(我就是这样听说的)。我想知道是否需要使用混合整数线性规划来实现遗传/粒子群(或任何其他优化)算法，还是这只是其中一种选择。最后，我将需要建立一个基于网络的系统，自动分组用
浏览 2提问于2016-12-12得票数 1
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我正在使用pyomo进行优化建模，包括多个连续变量和离散变量，但我不清楚如何定义离散变量的离散variable.The值为0或100。我的问题是:如何定义值为0或100的离散变量。
全副武装！
浏览 2提问于2020-06-01得票数 0
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我想用MATLAB中的patternsearch函数来优化多变量函数.该函数需要一个上下边界，并在连续域中查看边界。不过，我在excel文件中有一个离散的值集，并且希望算法在这个离散域内搜索，而不是在连续域中搜索。
这在patternsearch中可能吗？
浏览 4提问于2014-12-04得票数 0
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几天前，一家人工智能金融服务提供商给我们上了一课，并提到你应该根据具体的算法(你是using.For的例子)来进行具体的特征工程。当使用物流回归时，将更多的特征(不相关)(如将连续变量结合成离散变量)拟合成离散的特征往往是suggested.Because物流回归的一个简单算法，我们试图以更好地分离样本的方式来提高维数。我搜索了很多(也许还没有)，大多数材料是“为
浏览 0提问于2018-02-28得票数 0
我正在努力学习如何使用OpenMDAO来解决离散优化问题。我看到可以定义离散变量()，但我无法找到可以在何处定义允许优化器选择的一组可能的值。
你能帮帮我吗?
浏览 11提问于2022-03-14得票数 1
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目前，我正在尝试在CPLEX中实现粒子群优化算法，以解决具有大量客户的车辆路径问题。为此，我在ILOG脚本中的主块(控制流)中实现了算法的每个步骤。在每次迭代中，
浏览 7提问于2021-11-25得票数 0
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我有一个成本函数依赖于三个变量。因此，尝试使用循环坐标下降。在scipy.optimize中，我看不到任何关于坐标下降的内容，因为我对scipy.optimize是新手，我无法理解是否需要从头开始编写所有东西，或者是否可以使用任何scipy.optimize方法任何暗示或想法都是欢迎的。
进一步的信息:我正在尝试实现本文提出的方法“自我网络中的用户特征分析:一种属性和关系类型的协同分析方法”。使用Python2.7。
浏览 2提问于2014-09-12得票数 1
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我正在对一些不同程度的数据点进行聚类，比如低、中和高。是否应该将它们转换为低1，med-2，hig-3这样的数字，并直接应用k方法，还是应该使用任何其他方法？我的表演是这样的，但并不总是能取得好的效果。有时它能带来很好的效果，但有时却没有。
浏览 1提问于2019-03-22得票数 0
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假设我有一个未知阶的群G，其中n=p^k\cdot s，\gcd(p,s)=1，p是一个已知的素数，k,s是未知的正整数和k,s\ge1。( p和p\mid n，未知- n,k,s)。假设在阶p子群中很容易求解离散对数问题。我知道，如果我有一个关于n的上限，我可以用婴儿步长一大步来求解G中的离散日志。如果你知道上限的话，波利格-赫尔曼也能工作吗？我能否使用Pohlig算法或在上述组设置中<e
浏览 0提问于2018-11-17得票数 2
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我正在研究超参数调优，并好奇搜索空间是连续的还是离散的？我对这两种情况的理解是: 1.连续将使寻找更好地调整到问题的超参数组合变得“更容易”。2.离散将意味着采用更多的蛮力(或随机)方法是有帮助的。
浏览 0提问于2020-03-18得票数 1
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我在matlab中使用了一个时滞神经网络，我想用不同的训练算法来训练它。我使用了很多这样的算法，例如粒子群优化算法、levenberg marquardt算法、拟牛顿算法和.现在我想使用反向传播，但是我不能使用训练函数，因为时滞神经网络的反向传播不同于前馈贝塔。有谁能告诉我，在matlab中是否有任何功能用于训练具有反向传播的TDNN？
谢谢
浏览 0提问于2014-02-10得票数 1
对于一组主题，我有一个连续变量，其范围为0-100，表示对主题状态cont_attribute的量化。我的目标是对cont_attribute进行离散化，以便优化与类的协议。在离散cont_attribute时，可以直接将任意阈值x1、x2、x3应用于连续变量，从而生成四个序数类别的回收箱，并评估与读取器注释类的一致性：
cohen_kappa_score((pd.cut(, x2, x3, 100], labels=['1
浏览 4提问于2021-09-09得票数 2
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我有一个带有二进制变量和连续变量的MILP问题。我想用Benders分解算法来解决这个问题。以下是我的演讲：我使用BendersLazyConsCallback，但我不确定我是否完全理解它。请帮我渡过难关。但是当对偶是
浏览 0提问于2019-07-31得票数 0
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在训练神经网络(或任何其他有监督的学习算法)的同时，我们提供输入变量和相应的输出。输入变量可以是连续的，也可以是离散的(在许多情况下是二进制的)。如果在使用二进制输入数据进行训练之后，我们在评估时为相同的输入提供一个连续的值，会发生什么情况？算法内部是否将所有变量视为连续变量？例如，假设一个输入是在训练数据集中
浏览 0提问于2018-05-08得票数 1
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利用MATLAB提供的IRIS数据库，以均方误差(MSE)为适应度函数，采用粒子群优化算法(PSO)训练4个输入、3个输出神经网络。对适应度函数进行了50次评价。实验是对特征进行分类。我有点怀疑(2)在许多论文中
我看到了MSE与世代之间的训练曲线是有情节的。在图中，左边的图(a)是一个类似于NN的模型。它是一个4输入-0隐藏层
浏览 3提问于2014-04-10得票数 6
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粒子群算法的通用参数
、、、
我大体上理解了粒子群算法是如何工作的，并在几篇文章中读到了它。值得注意的是，大多数关于PSO的文章都集中在优化单等式函数上。在Pedersen的粒子群优化的良好参数中，他给出了18个结果，这些结果来自于他对大约10个基准问题的元优化PSO，具有7个维度(从2到100)。
我想优化一个多层感知器与粒子群优化。我已
浏览 0提问于2017-01-24得票数 1
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