为了实现分布式最优潮流调度，配电网代理必须向相邻区域明确地交换和披露其状态。然而，这些状态包含了单个代理的敏感信息，例如电压和电流测量。这些度量可以由对手（如其他参与代理或窃听者）推断出来。 针对这一问题，提出了一种基于部分同态加密（PHE）的隐私保护分布式最优潮流（OPF）算法。首先，利用交替方向乘子法（ADMM）以分布式方式求解最优潮流。这样，可以用PHE加密ADMM的双重更新。 我们进一步用ν1-范数正则化放松了ADMM原始更新的增广项。此外，我们还将具有ν1-范数正则化的松弛ADMM变换为半定规划（SDP），并证明了这种变换是精确的。 SDP问题只需要来自相邻代理的签名消息就可以在本地解决，从而保护了原始更新的隐私性。最后，严格证明了该算法的隐私保护保证。数值算例验证了该方法的有效性和正确性。
本文首次介绍了一种框架，以学习最佳功率流（OPF）问题为指导实例，为神经网络性能获得可证明的最坏情况保证。神经网络有可能大大减少OPF解决方案的计算时间。 但是，对于最坏情况的性能缺乏保证仍然是其在实践中采用的主要障碍。这项工作旨在消除这一障碍。 我们制定了混合整数线性程序，以获得与（i）违反最大约束，（ii）预测决策变量与最佳决策变量之间的最大距离以及（iii）最大次优性有关的神经网络预测的最坏情况保证。 我们在多达300条总线的一系列PGLib-OPF网络上演示了我们的方法。我们表明，最坏情况下的保证可以比传统方法计算出的经验下限大一个数量级。 更重要的是，我们表明最坏情况的预测出现在训练输入域的边界，并且我们展示了如何通过在比其评估域更大的输入域上进行训练来系统地减少最坏情况保证。
2核2G云服务器 每月9.33元起，个人开发者专属3年机 低至2.3折
链表排序算法总结 概述 问题描述：给定一个链表，请将这个链表升序排列。 这一题十分类似于Leetcode 0023 合并K个有序链表，我们可以使用LC23的思路求解。代码中的变量如下图所示： 上面的做法用C++演示。 用Java演示一下递归（自顶向下）的写法，但是空间复杂度不是 O ( 1 ) O(1) O(1)的。 单链表快速排序 分析 使用三个虚拟头指针left, mid, right，记录每次partition的结果，这里取头结点val的值作为分界线。 递归的过程中，我们每次都要遍历整个链表，对节点值小于val的节点接到left中，节点值等于val的节点接到mid中，节点值大于val的节点接到right中，之后还要将三个链表的尾结点置为空。
01 模型简介 最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。 (best.summary$cp)#马洛斯Cp值 which.max(best.summary$adjr2) #调整R2 which.min(best.summary$bic) #贝叶斯信息准则 执行最优子集回归后返回的是自变量组合的子集回归方程 ，以及每个回归方程对应的评价指标,采用which函数选取最优的回归方程。 ",xlab = "numbers of Features", ylab = "adjr2",main = "adjr2 by Feature Inclusion") 究竟是哪些变量是入选的最优变量呢 可做图观察，图横坐标为自变量，纵坐标是调整R2，且最上面的变量搭建的回归方程的调整R2是最大的，同时利用coef()可以查看最优回归方程的回归系数，结合来看变量APSLAKE、OPRC和OPSLAKE是筛选出来的变量
源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。 二、粒子群算法分析 1、基本思想 粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。 每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置 下面的动图很形象地展示了PSO算法的过程： 2、更新规则 PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。 3、PSO算法的流程和伪代码 4、PSO算法举例 5、PSO算法的demo #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include
寻找最大的K个数 从n个数中寻找最大的K个数。 01 class 两种思路： 1 保存目前找到的最大k个数，每访问一个数，就与这k个数中的最小值比较，决定是否更新这k个数。 （测试发现，手工建堆的效率最高，当n和k增大到一定值时，采用红黑树的multiset的效率极差。手动建堆的效率相比priority_queue有略微提高。） 2 修改排序方法，去除不必要的过程。 堆排序： 构建好最大堆后，取 k次最大值 快速排序： 分区时，根据数P将数组分为两部分，设大于P的数个数为a，小于P的数的个数为b。 如果，a>=k，则从这a个数取最大的k个数，若a<k，则从b个数取最大的k-a-1个。 归并排序： 当待合并的两个数组，两数组长度和大等于k时，合并时只取前k个。 遗憾的是：STL没有提供完全基于堆排序的nth_element。
对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。 最优化算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数，我们找到了适合它们的各种求解算法。 除了极少数问题可以用暴力搜索来得到最优解之外，我们将机器学习中使用的优化算法分成两种类型（不考虑随机优化算法如模拟退火、遗传算法等，对于这些算法，我们后面会专门有文章进行介绍）： 公式解 数值优化 前者给出一个最优化问题精确的公式解 得到弱分类器之后，再优化它的权重系数 。 动态规划算法 动态规划也是一种求解思想，它将一个问题分解成子问题求解，如果整个问题的某个解是最优的，则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。 动态规划算法能高效的求解此类问题，其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程，就可以构造算法进行求解。
导言 对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。 最优化算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数，我们找到了适合它们的各种求解算法。 除鞍点外，最优化算法可能还会遇到另外一个问题：局部极值问题，即一个驻点是极值点，但不是全局极值。如果我们对最优化问题加以限定，可以有效的避免这两种问题。 动态规划算法 动态规划也是一种求解思想，它将一个问题分解成子问题求解，如果整个问题的某个解是最优的，则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。 动态规划算法能高效的求解此类问题，其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程，就可以构造算法进行求解。
简要 本篇主要记录三种求最优解的算法:动态规划(dynamic programming),贪心算法和平摊分析. 动态规划 1.动态规划是通过组合子问题的解而解决整个问题的.分治法算法是指将问题划分成一些独立的子问题, 递归地求解各个子问题,然后合并子问题的解而得到原问题的解.与此不同,动态规划适用于子问题不是独立的情况 动态规划算法的设计可以分为以下四个步骤: 1.描述最优解的结构 2.递归定义最优解的值 3.按自底向上的方式计算最优解的值 4.由计算出的结果构造一个最优解 能否运用动态规划方法的标志之一:一个问题的最优解包含了子问题的一个最优解 适合采用动态规划的最优化问题的两个要素:最优子结构和重叠子问题 贪心算法 1.贪心算法是使所做的选择看起来都是当前最佳的,期望通过所做的局部最优选择来产生出一个全局最优解. 2.贪心算法的每一次操作都对结果产生直接影响 ,而动态规划不是.贪心算法对每个子问题的解决方案做出选择,不能回退;动态规划则会根据之前的选择结果对当前进行选择,有回退功能.动态规划主要运用于二维或三维问题,而贪心一般是一维问题. 3.贪心算法要经过证明才能运用到算法中
，可以看成是我们把买入的资金又以不同的价格卖了出去，此时我们的总资金才真的增加了钱数，对于我们的总资金来说才算真正的盈利了。 Math.max(dp_i_1,temp-prices[i]-fee); } return dp_i_0; } 总结 好了，看到这里以上4道关于股票买卖的算法题我们就完美解决了 ，小伙伴们看懂了吗，希望大家仔细思考解题思路，能实际运用这套框架哦，这是关于股票买卖算法的第一篇文章，后续会有补充内容，对剩下比较复杂的题目提供解题方法，欢迎阅读我的下一篇文章，一起研究算法吧。 常见的消息中间件有哪些？你们是怎么进行技术选型的？ 你懂RocketMQ 的架构原理吗？ 聊一聊RocketMQ的注册中心NameServer Broker的主从架构是怎么实现的？ 算法专辑： 和同事谈谈Flood Fill 算法
二分法 函数详见rres，此代码使该算法运行了两次 def asdf(x): rres=8*x**3-2*x**2-7*x+3 return rres i=2 left=0 right 学习完该算法以后，逻辑框架基本上就有了，剩下需要明确的就是对应的python的语言。 3.不知道什么原因，看的莫烦视频中的print多个变量一起输出是没有办法在我的pycharm中使用的，出来的结果很奇怪。可能是因为我是win10不是ios吧。 不过我知道了python的数据格式是根据输入量决定的，也就是说你的输入量如果是整型，那么与其直接相关的计算输出结果一定是整型，而且还是不采用进位的整型。 就在一个半小时前，我成功搞完了最优化六大代码，纯手打，无外力。开心! 这是我第一组自己实现的python代码，就是数学公式用python语言组装起来。
本文作为补充文章，对更复杂的题目进行解答，如果还没有阅读上篇文章，希望小伙伴们先去看一下上篇文章：详解股票买卖算法的最优解(一)，有助于理解。 所以可以套用之前的k=+infinity的算法 最终结果如下： public int maxProfit(int max_k, int[] prices) { if(prices.length 总结 好了，关于股票买卖算法的最优解系列就告一段落。 这类题型的解题思路就是引入了状态转移方程的概念，现在我们一起弄懂了这种解题思路，是不是还有一点小成就感呢。 解决这类问题的关键就是确认有几种选择，确定有几种状态，设定状态转移方程，处理特殊情况的值。之后就是套用进代码，解决问题。 希望大家再做算法题的时候脑子里能回忆起这种框架的解题思路。 算法专辑： 和同事谈谈Flood Fill 算法 详解股票买卖算法的最优解(一)
在构建微视品牌设计体系时，我们希望打造多维度的互联网品牌体验，微视衍生品设计是其中重要的一部分。设计师通过制作潮流单品的形式将微视彰显的潮流文化传递给用户，展示了微视专属的潮流生活方式。 微视衍生品设计从潮流圈的基础单品出发，挑选用户使用频率高、适用范围广的品类做尝试。目前微视已批量生产了T恤、棒球帽、抽绳包、手机壳、抱枕、潮流贴纸等单品。 ? 首先设定了T恤的基础板式，前胸是微视的英文logo，后背是微视的图形logo，然后在这个基础上，我们做了很多其他的设计尝试。 ? Hats 最开始，我们想做一顶简约的微视帽子。 微视贴纸 贴纸沿用了微视品牌色彩体系高饱和，多彩等特点，结合外星人，星球，机器人，太空等未来元素，首次尝试结合插画风格，创造了一批微视原创潮流贴纸。 大胆的配色和夸张的插画造型贴合微视的年轻潮流气息，张扬，有趣，表现自我等品牌特点，希望把微视打造成一个新生的潮流生活品牌。 ? ? ?
速度取决于算法 代码的运算速度取决于以下几个方面 1、 算法本身的复杂度，比如MPEG比JPEG复杂，JPEG比BMP图片的编码复杂。 2、 CPU自身的速度和设计架构 3、 CPU的总线带宽 4、 您自己代码的写法 本文主要介绍如何优化您自己的code，实现软件的加速。 然后用查表算法计算呢？ 我们使用3个数组分别存放DEF的256种可能的取值，然后。。。 以上就是对《让你的软件飞起来》的摘录，下面我将按照这位牛人的介绍，对RGB到YCbCr的转换算法做一下总结。 ，这种算法应该是非常快的了，以后可直接使用了。
2018 06 21 模拟退火算法 模拟退火算法 ( simulated anneal , SA) 求解最优化问题常用的算法，今天应用 SA 解决一元多次函数最小值的例子解释 SA 算法。 (-ΔT/kT) 接受 S′ 作为新的当前解 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解，结束程序，终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受时终止算法。 这是有意选取的一个多峰值函数，观察SA算法是否陷入局部极小；爬山算法是怎么陷入局部极小的，SA又是怎么跳出局部极小的。 T,T_max 是解空间的取值范围，i 是迭代次数，best是初始最优解，设为在 T处，break_i是控制跳出的次数，每当取到最优解则置为0. 评价函数选用min(s,s'). 以下两行是展示搜索过程的代码，不是算法的代码。
该篇文章收录专栏—趣学算法 ---- 目录 一、贪心算法 （1）介绍 （2）注意事项 （3）性质 1）贪心选择 2）最优子结构 二、最优装载问题 （1）古董重量排序 （2）贪心策略选择 模板代码 （ 1）分析 （2）伪代码 代码优化 （1）分析 （2）伪代码 三、 程序实现 ---- 一、贪心算法 （1）介绍 贪心算法总是做出当前最好的选择，期望通过局部最优解选择，从而得到全局最优的解决方案。 2）有可能得不到最优解，而是得到最优解的近似值。 3）选择什么样的贪心策略直接决定了算法的好坏。 （3）性质 人们通过实践发现，利用贪心算法求解的问题往往具有两个重要的性质：贪心选择和最优子结构。只要满足这两个性质，就可以使用贪心算法。 贪心算法通过一系列的局部最优解（子问题的最优解）得到全局最优解（原问题的最优解），如果原问题的最优解和子问题的最优解没有关系，则求解子问题没有任何意义，无法采用贪心算法。
最优装载问题 最优装载问题实质上就是一个简单版的0-1背包问题 问题描述 有一批集装箱要装上一艘载重量为 c 的轮船，其中集装箱 i 的重量为 wi 最优装载问题要求确定在装载体积不受限制的情况下 ，将尽可能多的集装箱装上轮船 算法描述 可用贪心算法求解/* * 若尘 */ package loading; import java.util.Arrays; /** * 最优装载问题（贪心算法 public class LoadingProblem { private static int[] x; /\*\* \* \* @param c 总重量 \* @param w 每个集装箱的重量 ]; for (int i = 0; i < n; i++) { // 初始化 d[i] = new Element(w[i], i); } Arrays.sort(d); // 记录最优值 : 10.0 最优解为： 1, 1, 0, 1, 1 采用重量最轻者先装的贪心选择策略，可产生最优装载问题的最优解Java 源代码代码有详细注释，不懂评论下方留言
本文主要是从通俗直观的角度对机器学习中的无约束优化算法进行对比归纳，详细的公式和算法过程可以看最后附的几个链接，都是干货。 ，或者说优化算法来求解最优的模型。 3)算法 算法便是对应上面最后一步最优模型的具体求解方法，称为最优化算法。 优化算法小结 在机器学习模型求解过程中，一般采用迭代法。 3)高斯-牛顿法 高斯-牛顿法是一种针对模型优化策略为非线性最小二乘法(LMA)时所设计的特定最优化算法。 6)L-BFGS算法 BFGS法比较适合于解决参数规模适中的无约束最优化问题，而当参数维度特别大时，由于上述获得的近似矩阵随着迭代更新次数的增加将越来越变得稠密，便将导致存储空间不足和计算复杂度过高的问题
多柱汉诺塔最优算法设计探究 引言 汉诺塔算法一直是算法设计科目的最具代表性的研究问题，本文关注于如何设计多柱汉诺塔最优算法的探究。 基于此我们甚至可以推广到M(M≥3)个柱子的情况，来得到我们希望的最优解，假设柱子编号为1，2，3…M算法主题框架流程应该如下： （1） 从1柱借助3…M柱子将n-(M-2)个盘子移动到2柱上。 这样我们看到我们自己亲手构建的算法模式如此完美，我们甚至不忍心去破坏它。但是我很遗憾的告诉自己，这种算法虽然正确，却不是最优！！！ 因为需要根据不同柱子情况下通过循环和递归找出最合适的r值，所以这种算法的复杂度肯定相当高。不过我们仅仅是为了探究如何取得最优算法，所以具体实现就不再赘述了。 总结 通过以上的讨论，我们从一般的思维——不折叠盘子，出发去找多柱汉诺塔的最优解，但是结果并没有成功——盘子多时有可能柱子没有充分利用。
前言 我想学过数据结构的小伙伴一定都认识哈夫曼，这位大神发明了大名鼎鼎的“最优二叉树”，为了纪念他呢，我们称之为“哈夫曼树”。 1、路径长度：从树中的一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点的路径，路径上的分支数目称为路径长度。 2、树的路径长度：从树根到每一个结点的路径长度之和，我们所说的完全二叉树就是这种路径长度最短的二叉树。 那么我们怎么判断一棵树是否为最优二叉树呢，先看看下面几棵树： ? （不信的小伙伴可以试一试，要是能找到更短的，估计能拿图灵奖了），这就是我们所说的“最优二叉树（哈夫曼树）”，它的构建方法很简单，依次选取权值最小的结点放在树的底部，将最小的两个连接构成一个新结点，需要注意的是构成的新结点的权值应该等于这两个结点的权值之和
内容分发网络（CDN）通过将站点内容发布至遍布全国的海量加速节点，使用户可就近获取所需内容，避免网络拥堵、地域、运营商等因素带来的访问延迟问题，有效提升下载速度、降低响应时间，提供流畅的用户体验。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
即时通信 IM
网站备案
对象存储
实时音视频
