我使用来找到对最初猜测相当敏感的4D函数的最小值。如果我稍微改变一下,解决方案会有很大的变化。
有许多类似于此的问题已经存在(例如:,,),但没有真正的答案。
在我的一个老问题中, of zunzun.com site (显然是)解释了他们如何管理这个问题:
Zunzun.com使用差分进化遗传算法(DE)来寻找初始参数估计,然后传递给枕叶中的Levenberg-Marquardt求解器。DE本身并不是一个全局优化器,而是一个“初始参数猜测器”。
我发现最接近这个算法的是,其中使用一个for块多次使用随机的初始猜测调用最小化函数。这将生成多个最小化的解决方案,并最终选择最佳(最小值)的
我们有一个问题,我们正在试图解决的地方,我们有许多不同的集装箱。每个容器可以容纳多个不同的项目(将它们称为“A项”至“项目H")。每个容器在装满之前可以处理不同的项目比率。因此,仅取三个集装箱,可以处理的比率可能是:
容器1可以按如下比例存放这些物品:
A B C D E F G H
1 2 3 3 3 3 2 1
容器2可以按如下所示的比例保存物品:
A B C D E F G H
1 2 3 4 4 3 2 1
第三个集装箱可以按如下比例存放这些物品:
A B C D E F G H
1 1 2 2 3
我在解决一些问题,但我解决不了这些问题。我必须编写一个用户输入十进制数的代码,在其他许多系统中,我需要计算这个数字以数字1开头的次数。以下是算法:
for (int i = 3; i <= n; i++) {
int z = n;
while (z != 0) {
x = z % i;
z = z / i;
}
if (x == 1) {
brOsnova++;
}
}
是否有找到最优布局的Javascript算法?
有一个固定的宽度和有限数量的矩形形状,目标是找到最短的长度,以适应所有的形状。
我们需要回答以下类型的查询。
宽度为4,000单位,需要以下形状: 10批450 x 750、6批2 500 x 1 200和5批900 x 1 500。什么是最优的布局形状和长度所需的适合他们全部。
我不知道如何最好地解决这个问题,如果从零开始,我希望已经有一些东西,以避免简单地通过蛮力这样做。
我有一个关于矩阵乘法实现的简单问题。我知道对于大小相等(n X n)的矩阵,有一些算法的复杂度为O(n^2.xxx)。但是,如果我有两个大小不同的矩阵A和B (p x q,q x r),那么到目前为止实现的最小复杂度是多少?我猜它是O(pqr),因为我将实现一个带有p,q和r次迭代的3个嵌套循环的乘法。特别是,现在有没有人知道库是如何实现乘法的?
我写MATLAB脚本已经有一段时间了,但我还是不明白它是如何“在引擎盖下”工作的。考虑下面的脚本,它以三种不同的方式使用(大)向量进行计算:
MATLAB矢量运算;
简单的循环,做相同的计算组件;
一个被认为比2更快的优化周期,因为它避免了一些分配和一些分配。
以下是代码:
N = 10000000;
A = linspace(0,100,N);
B = linspace(-100,100,N);
C = linspace(0,200,N);
D = linspace(100,200,N);
% 1. MATLAB Operations
tic
C_ = C./A;
D
我有一个四参数函数,它没有数学形式,因为它实际上是几个独立过程的结果。在其最简单的形式中,它可以被认为是一个黑匣子,它返回的值依赖于它调用的参数a,b,c,d的值。看上去是这样的:
def my_func(a, b, c, d):
# Make lots of calculations here to come up with 'func_value',
# which depends on the values of the parameters given a,b,c,d.
func_value = x(a, b, c, d)
return