实验1 BP神经网络实验 实验2 som网实验 实验3 hopfield实现八皇后问题 实验4 模糊搜索算法预测薄冰厚度 实验5 遗传算法求解tsp问题 实验6 蚁群算法求解tsp问题 实验7 粒子群优化算法求解...tsp问题 实验8 分布估计算法求解背包问题 实验9 模拟退火算法求解背包问题 实验10 禁忌搜索算法求解tsp问题 一、实验目的 理解并使用粒子群优化算法 二、实验内容 实现基于粒子群优化算法的旅行商路线寻找...100个粒子迭代100次 距离 40.4 100个粒子迭代 600次 距离32.3 五、总结 多次实验之后发现测试组数据的14个城市，所能达到的最优解gbest = 32.3；算法的效率受到粒子个数的影响十分明显...ob): #在数组g中寻找，值为ob的下标，并返回下标 for i in range(m): if(g[i]==ob): return i; def cat(a, c,u): #求解
self.x_bounder上的最大值 def f(x): return np.sin(x) + np.cos(x) class GeneticAlgorithm(object): """遗传算法...x_bounder: list x 轴的区间, 用遗传算法寻找x在该区间中的最大值. """ def __init__(self, cross_rate, mutation_rate
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。...算法作为搜索算法，每代更新完个体位置后，利用 随机排序法从中选出一部分个体，再使用选出的个 体产生新的群体；文献 [30] 结合蚁群算法和随机排 序法求解约束优化问题。...其重要组成部分 [38-41,43]，这可能是混合法未来的一 个发展趋势；⑥ 在约束优化中，差异进化算法是目 前最频繁使用的搜索算法 [7,12,14,16-19,31,41]。...使用进化算法求解这 类问题时，需要使用模型对其进行近似。研究人员 对昂贵无约束优化问题进行了广泛研究 [60]。然而， 实际优化问题往往带有约束条件。...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。
演示程序下载 - 116.2 KB 前言 粒子群优化算法采用一种人工智能的形式来解决问题。这种算法对于求解那些使用了多个连续变化的值的函数来说，尤为有效。...背景知识 关于粒子群优化算法（PSO，Particle Swarm Optimizers），我在以前的文章中已经进行过讨论与论证。...正如我在那篇文章中所说，这一算法的基本思想，是在问题所有可能的解决方案的范围内移动（飞行）解决问题的实体（粒子）的群（群）。我们将这一范围称作问题空间。...旅行商问题简介 如何找到一个总距离最短的行走路径，这一路径使得旅行商访问了每一个城市，且每个城市仅访问了一次，最后还要回到他最开始的位置。...单个群的优化时间为 1 分 30 秒。 小结 粒子群优化算法可通过重复多次使用一个简单的算法来解决一些高度复杂的问题。
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 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...； 含有不等式约束的优化问题：主要通过KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker Condition)将其转化成无约束优化问题求解 ?
递归求解兔子问题 一般而言，兔子在出生两个月后，就有繁殖能力，一对兔子每个月能生出一对小兔子来。假设开始有一对刚出生的兔子且所有兔子都不死，那么一年以后可以繁殖多少对兔子？
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....共轭梯度法 Conjugate gradient, 可认为是梯度下降法和牛顿法的中间物, 希望能加速梯度下降的收敛速度, 同时避免使用海塞矩阵进行求值、储存和求逆获得必要的优化信息....每次迭代, 沿着共轭方向 (conjugate directions) 执行搜索的, 所以通常该算法要比沿着梯度下降方向优化收敛得更迅速. 共轭梯度法的训练方向是与海塞矩阵共轭的.
前面见过宽度优先搜索和深度优先搜索求解八数码问题。那两个方法都是盲目搜索。 今天看启发式搜索。 A算法： 利用评价函数来选择下一个节点。...代码在： github 一组测试数据的 执行搜索的过程如下： A* 算法 （宽度优先）求解八数码问题 ========== 宽度优先求解八数码问题，搜索过程是 ========== [[2 0...********* [[1 2 3] [8 0 4] [7 6 5]] 当前节点的深度：4, 代价 F= G+ H （3 = 3 + 0） ******************** 求解路径
前几天我们在《浅析常见的算法范式》中讨论了一些常见的算法范式，但是还留下了回溯算法没有解决。本文来研究回溯算法。 回溯是通过逐步构建解决方案来解决递归问题的算法。...通常回溯算法可用于以下三种类型的问题： 需要找到可行解决方案的决策问题 需要找到最佳解决方案的优化问题 需要找到一组可行解决方案的列举问题 在本文中，我将通过解决数独问题来演示回溯策略。...解决数独问题 针对此类问题的回溯算法会尝试在每个空格中列举所有的数字，直到问题被解决为止。...1, 9, 0, 0, 5], [0, 0, 0, 0, 8, 0, 0, 7, 9] ]; console.log(sudokuSolver(sudokuGrid)); 以下是通过回溯法求解数独问题的模拟动画...通过回溯法解决数独问题
量子绝热算法与量子退火 在上一篇文章中介绍了使用绝热演化/量子退火算法求解矩阵本征态，这里仅作简单总结。...量子绝热算法是基于准静态物理过程，利用演化过程中保持本征态的特性对目标哈密顿量的本征态进行求解，其对应的薛定谔方程为： 以及： 假定初始哈密顿量为 H_0 以及目标哈密顿量为 H_1...量子退火算法是基于绝热演化的原理而构造的一套基于退火机的组合优化问题求解方案，可以将初始态设置为一个本征能量较高的状态，最终通过缓慢降温使得系统演化到另一个目标哈密顿量的基态。...用组合优化的语言来说就是，迭代的结果不一定能够得到最优解，但是一般都可以得到一个较优解。...因此，我们到这里就完整的利用量子绝热算法/量子退火算法解决了一个最大切割问题，并得到了两组不同的最优解。 技术彩蛋 虽然，上述章节的结果已经找到了两组最优解，但是，这还并不是所有的理论最优解。
同时，总感觉该问题某些特殊的性质没利用上！什么性质呢？—— 对！就是“对称性”！！！ 想到了这三个字，代码的样子马上就会发生翻天覆地的变化！ ?...这时，你可能不太相信，解决这个问题的代码竟可以简单成这样：循环体中，只存在简单的字串连接操作！ 但是，冷静！这是仍然应该问一下自己：还能继续优化吗？...这的确是一个问题！怎么解决呢？事实上，串的长度每次增加一倍，这个“浪费”只出现在循环的最后一步！如果我们让循环少做一次，不就可以了吗？ 终极代码如下： ?...题库系列分享六（40道） 1000道Python题库系列分享七（30道） 1000道Python题库系列分享八（29道） 1000道Python题库系列分享九（31道） 相关技术文章 Python使用超高效算法查找所有类似...Fibonacci数列第n项的第8种方法（数学推导与Python实现） 使用Python模拟伪随机数生成原理 使用Python模拟蒙蒂霍尔悖论游戏 使用Python编写一个聪明的尼姆游戏 蒙特.卡罗方法求解圆周率近似值原理与
而演化算法（见图二）是模拟生物界自然选择和自然进化的随机启发式算法，现已成为当前解决复杂多目标优化问题的有效工具之一。...其中，中国香港城市大学张青富教授提出的MOEA/D目前已成为求解多目标优化问题最流行的算法框架[1-2]。...图一 生活中的多目标优化问题 图二 演化算法示意图 近年来，高维多目标优化问题已成为演化计算研究领域的热点难题之一。在高维多目标优化问题中，待优化的目标个数至少是4个。...随着目标个数的增加，问题的求解难度会逐步加大。现阶段，国内外学者已提出众多高维多目标优化算法。然而，绝大多数的工作主要采用理想点（Ideal point）计算衡量个体收敛性和多样性的指标。...并且，新算法具有无需设置权向量、时间复杂度不高等优点，可能比较适合于求解一些工程实际问题，如软件工程、深度学习等领域的优化问题。
优化优化器的优化器 Learning to optimize，惊讶于它在解组合优化问题上有优势。...参数θ 或者参数φ 的迭代过程，可以建模成一个连续决策过程（MDPs） 状态：当前时刻的要求解的参数 动作：参数的更新量 (梯度 * 步长) 策略：更新参数的优化器 价值函数：固定迭代步数的目标函数求和...，得到 cumulative rewards，这里可以采样多条轨迹，然后用 REINFORCE 算法求出价期望作为优化目标。...三张图理解「优化优化器的优化器」加上 REINFORCE 算法迭代求解，到这里就讲完了，感兴趣的可以去读原论文。...这样就拓宽这个算法的使用场景了。
算法仅能修改它们所在的列。最终使它们无法一步攻击彼此。 ? 循环1. A1发Ok?信号给A2,A3和A4，A2发Ok?信号给A3和A4，A3发Ok?信号给A4. 循环2. A2收到A1的Ok?...def backtrack(self, it, ok_set, nogood_set): # 怎样判断nogood已经全部出现是一个问题 # !!!...self.agent_view[receiver_id] self.check_agent_view(it, ok_set, nogood_set, True) Python 回溯过程会判断整个算法是否已经无解...但是，它目前的位置与最开始相比，已经改变了，因此此时需要把send_ok设置为True。
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...为充分利用已有的学术、商用开源的优化求解器在低维优化问题的求解能力，同时提升其在大规模优化求解的能力，清华大学计算机系徐华老师团队，针对大规模整数规划问题这一典型的高维优化问题，提出了一种融合神经下潜、...在多任务图神经网络编码阶段，首先将整数规划问题表示为二分图的形式并使用图划分算法（FENNEL）将二分图进行划分，接着使用具有半卷积结构的多任务图神经网络来学习决策变量的神经编码表示，其中损失函数将同时考虑该问题最优解值和图划分结果的度量函数...（组合拍卖（CA）、最大独立集（MIS）、最小点覆盖（MVC）和集合覆盖（SC））以及真实互联网领域的实际问题（IP）上进行了测试，学术求解器SCIP 和商用求解器 Gurobi 作为对比的大规模基线求解算法...(3)为混合整数规划问题、组合优化等其它类型的大规模优化问题求解指明了一条崭新的、高效的、可行的、低成本的优化求解思路。
其实不然，其中的细节操作十分精妙，渐进时间复杂度肯定是 O(n) 无法再减少，但如果深究算法的执行速度，仍然有优化空间。...接下来，我们想办法优化这两个算法，使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。 最大值和最小值 为啥一般的解法还能优化呢？肯定是因为没有充分利用信息，存在冗余计算。...对于这个问题，还有另一种优化方法，那就是分治算法。大致的思路是这样： 先将数组分成两半，分别找出这两半数组的最大值和最小值，然后max就是两个最大值中更大的那个，min就是两个最小值中更小的那个。...PS：其实这个分治算法可以再优化，比较次数可以进一步降到 n + log(n)，但是稍微有点麻烦，所以这里就不展开了。...首先，分治算法是一种比较常用的套路，一般都是把原问题一分为二，然后合并两个问题的答案。如果可以利用分治解决问题，复杂度一般可以优化，比如以上两个问题，分治法复杂度都是1.5n，比一般解法要好。
什么是TSP问题？...TSP问题（Travelling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，即假设有一个旅行商人要拜访n个城市，从某个城市出发，每个城市只能访问一次且最后回到出发城市，问该推销员应如何选择路线...使用遗传算法求解： 代码转于知乎博主https://zhuanlan.zhihu.com/p/153098599 from math import floor import numpy as np import...self.select_num], :] = self.sub_sel def main(data): Path_short = Gena_TSP(data) # 根据位置坐标，生成一个遗传算法类...data = np.array([149,663,170,511,303,287,404,707,520,490]).reshape(5,2) main(data) 遗传算法尚未看懂，先用再说，运行结果如下
wgtsum(i, 1) = weightsumv(pop(i, :),weights);
RMQ (Range Minimum/Maximum Query)问题是指： 对于长度为n的数列A，回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n)，返回数列A中下标在[i,j]里的最小(大）值，也就是说...，RMQ问题是指求区间最值的问题 主要方法及复杂度(处理复杂度和查询复杂度)如下: 1.朴素（即搜索） O(n)-O(n) 2.线段树(segment tree) O(n)-O(qlogn)...使用线段树解决RMQ问题，关键维护一个数组M[num]，num=2^(线段树高度+1). M[i]:维护着被分配给该节点(编号:i 线段树根节点编号:1)的区间的最小值元素的下标。..., a); 66 cout<<query(1, 0, sizeof(a)/sizeof(a[0])-1, M, a, 0, 5)<<endl; 67 return 0; 68 } ST算法...这个算法的高明之处不是在于这个动态规划的建立，而是它的查询：它的查询效率是O(1). 假设我们要求区间[m,n]中a的最小值，找到一个数k使得2^k<n-m+1.
0-1背包问题是：有一个固定容量的背包，和固定种类的物品，每种物品只有一件。每件物品有各自的价值和重量，求解哪些物品放入背包可以使价值总和最大，且不超过背包容量。...本例中用分布估计算法求解0-1背包问题结果如下： ? ? 可以看到，分布估计算法可能在很靠前的迭代中就能得到很好的解，但是由于该算法不会保留上一代最优解，因此该解很可能丢失。
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