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首次适应算法最佳适应算法最差适应算法

关于首次适应算法最佳适应算法最差适应算法,先看一下百度百科的解释,已经说出了三者的最大区别。 最佳适应算法(best-fit):从全部空闲区中找出能满足作业要求的,且大小最小的空闲分区,这种方法能使碎片尽量小。 最差适应算法(worst-fit):它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最大的空闲分区,从而使链表中的节点大小趋于均匀。 找到第二个空闲区288k>112k,分配给112k,剩余176k空闲区 为426k分配空间: 依次找寻,找到第一个大于426k的空闲区; 未找到,此作业将等待释放空间 最佳适应算法 找到第三个空闲区200>112k,剩余88k空闲区 为426k分配空间: 找到第一个跟426大小最接近的空闲区 找到第五个空闲区600k>426,剩余74k空闲区 最坏适应算法

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适应算法应用实例_LMS自适应算法应用实物

文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 (1)柯西变异 (2)自适应权重 (3)动态切换概率策略 (4)算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础 2、改进的蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优收敛精度低的问题,本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。 首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异,提高蝴蝶的全局搜索能力;其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力;最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索全局搜索的比重 CWBOA的具体执行步骤如下: 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA 柯西变异适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    适应滤波算法综述

    它是在维纳滤波、Kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。由于它具有更强的适应更优的滤波性能,从而在工程实际中,尤其在信息处理技术中得到了广泛的应用。 其中包含一些未知因素随机因素。 自适应滤波一般包括3个模块:滤波结构、性能判据适应算法。其中,自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一,包括线性自适应算法非线性自适应算法。 减小步长因子u可减小自适应滤波算法的稳态失调噪声,提高算法的收敛精度。然而步长因子u的减小将降低算法的收敛速度跟踪速度。 RLS格型滤波器算法就是将最小二乘准则用于求解最佳前向预测器系数、最佳后向预测器系数,进行时间更新、阶次更新及联合过程估计。 而仿射投影算法的性能介于LMS算法RLS算法之间。 共轭梯度自适应滤波算法的提出是为了降低RLS类算法的杂性克服某些快速RLS算法存在的数值稳定性问题。

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    适应学习率算法

    Delta-bar-delta算法是一个早期的在训练时适应模型参数各自学习率的启发方式。该方法基于一个很简单的想法,如果损失对于某个给定模型参数的偏导数保持相同的符号,那么学习率应该增加。 最近,提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。1、AdaGradAdaGrad算法,独立地使用所有模型参数的学习率,缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。 在凸优化背景中,AdaGrad算法具有一些令人满意的理论性质。然而,经验上已经发现,对于深度神经网络模型而言,从训练开始时积累梯度平方会导致有效学习率过早过量的减少。 早期算法背景下,它也许最好被看做结合RMSProp具有一些重要区别的动量的变种。首先,在Adam中,动量直接并入了梯度一阶矩(指数加权)的估计。 4、选择正确的优化算法目前,最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDeltaAdam。

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    适应阈值分割的Bersen算法

    ** 示例 ** 很明显,如果直接拿这种图去跑机器学习算法的话肯定准确率不高,必然需要进行灰度或者二值化。当然,二值化是比较好的选择。 但是由于灰度分布是不均匀的,如果采用类似OTSU的全局阈值显然会造成分割不准,而局部阈值分割的Bersen算法则非常适合处理这种情况。 原始的Bersen算法很简单,对于每一个像素点,以他为中心,取一个长宽均为((2w+1)^2)的核;对于这个核,取当中的极大值极小值的平均值作为阈值,对该像素点进行二值化。 实现效果 算法比较简单,而且OpenCV里直接给了个函数调用,方便省事。 ,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,11,2) cv2.imwrite('gaussian.png',im) 分别用平均加权高斯加权显示

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    Wellner 自适应阈值二值化算法

    这个算法(这里我们称之为快速自适应阈值法)可能不是最合适的。但是他对我们所描述的问题处理的相当好。 三 自适应阈值 一个理想的自适应阈值算法应该能够对光照不均匀的图像产生类似上述全局阈值算法对光照均匀图像产生的效果一样好。 以下部分提出了不同的自适应阈值算法已经他们产生的结果。 四、基于Wall算法的自适应阈值 R. J. Wall开发的根据背景亮度动态计算阈值的算法描述可见《Castleman, K. 图 7 五、快速自适应阈值 文献中记载的大部分算法都比Wall算法更为复杂,因此需要更多的运行时间。 开发一个简单的更快的自适应阈值算法是可行的,因此这接我们介绍下相关的理论。 算法基本的细想就是遍历图像,计算一个移动的平均值。

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    论文研读-多目标自适应memetic算法

    因此合理组合这些算法是一种比较好的提升搜索能力的方式,基于这个想法,这篇文章提出了组合了GA,DEEDA的一种自适应的memetic 算法。 将自适应memetic的算法融入得到支配分解的算法中 在38个benchmark中进行 两个议题 如何根据适应度景观或者问题特征自适应交换信息--如果一个优化器探测到一个有希望的区域,则更多的利用这个优化器优化区域周围的信息 虽然本文提出的自适应原理与AMALGAM[16]Borg MOEA[17]有相似的概念,但两种算法都缺少一种渐进控制范式。 考虑了自适应模因计算中的多种全局一种局部搜索算法。 该算法已在CEC09竞赛中获得无约束多目标优化的最佳MOEA。 3) Memetic algorithm 在[45]中,介绍了一种多目标遗传局部搜索算法(MOGLS)。 提出的算法 将自适应memetic算法分别应用到支配分解两种框架中--分别提出mNSEAmMOEA/D 初始化阶段,每个优化算子都有相同的概率生成初始解 较优秀的解会被选出并存进存档中 在子代解生成之前

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    柯西变异适应权重优化的蝴蝶算法

    文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 (1)柯西变异 (2)自适应权重 (3)动态切换概率策略 (4)算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优收敛精度低的问题,本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。 首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异,提高蝴蝶的全局搜索能力;其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力;最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索全局搜索的比重 CWBOA的具体执行步骤如下: 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA 柯西变异适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    动态分区分配--最先适应分配算法

    可变分区调度算法有: 最先适应分配算法,最优适应分配算法,最坏适应算法。 method stub Scanner in = new Scanner(System.in); System.out.println("请初始化空闲分区表[分区大小(KB)分区起始地址 (cnt+" "); p.Print(); cnt++; } in.close(); } } 之后开始设计最先适应分配算法 return partition; } public void CarryOut_FirstFit(int[] process){ //执行最先适应算法 firstfit = new FirstFit(p); int[] process = new int[2]; System.out.println(" 开始执行最先适应算法

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    CABR:Beamer的内容自适应速率控制算法

    文 / Tamar Shoham 译 / John image.png 基于Beamer的帧级内容自适应速率控制进行视频编码 在视频方面,质量比特率之间的权衡十分微妙。 内容自适应编码致力于通过使每个独一无二的内容(无论是完整剪辑还是单个场景)达到“最佳”比特率来解决这一挑战。我们的CABR技术在帧级别调整编码上取得了显著进展。 对比内容自适应编码解决方案 内容自适应编码不是使用固定的编码参数,而是根据视频剪辑的内容动态配置视频编码器以实现比特率质量之间的最佳平衡。 使用获得专利的感知质量度量,CABR将每个候选编码与初始编码进行比较,随后选择出最佳候选并将其放置在输出流中,最佳候选是比特率最低但仍具有与初始编码相同的视觉感知质量的编码数据。  当内容自适应编码会话被启动时,CABR引擎编码器将被初始化。在此阶段,我们设置系统级参数如每帧的最大迭代次数,然后编码器速率控制模块通过应用其内部逻辑来对每个帧进行帧类型选择工作。

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    OpenCV之图像二化自适应阈值算法

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    通俗易懂讲解自适应提升算法AdaBoost

    然后,学生Tina观察被放大的错误样本上一轮被缩小的正确样本,回答说:苹果应该是红色的。 为了得到不同的gt,我们先来看看gtg(t+1)是怎么得到的: 乍看上面这个式子,似乎不好求解。 其中犯错误的点没有犯错误的点分别用橘色方块绿色圆圈表示: 3 Adaptive Boosting Algorithm 值得注意的是上述的结论是建立在ϵt≤1/2的基础上,如果ϵt 这种算法被称为Adaptive Boosting。 这三部分分别对应于我们在本节课开始介绍的例子中的Student,TeacherClass。

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    适应滤波器(adaptive filter)(2)--LMS算法

    适应 FIR 滤波器基础知识 自适应滤波器的一些经典应用包括系统识别、通道均衡、信号增强信号预测。建议的应用程序是降噪,这是一种信号增强。下文描述了此类应用程序的一般案例。 当算法收敛时,输出信号 e(k)将是信号的增强版本。 平均方形误差 (F[e [k]= [|E[e(k)|2])是重量参数的二次函数。此属性很重要,用于自适应过滤器,因为它只有一个通用的最小值。 这意味着它适用于许多类型的自适应算法,并将导致一个体面的收敛行为。相比之下,IIR 过滤器需要更复杂的算法对此问题的分析。 有许多自适应算法可用于信号增强,如牛顿算法、最陡峭的下降算法、最小平均方 (LMS) 算法递归最小方块 (RLS) 算法。 我们选择使用 LMS 算法,因为它是计算成本最低的算法,并提供了一个稳定的结果。 2 LMS算法 下面的方程描绘了 LMS 算法

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    用遗传算法求函数最大值一:编码适应

    下面使用一个具体的例子来解释遗传算法。 问题如下: 求函数 f(x)=9×sin(5x)+8×cos(4x), x∈[5,10] 的最大值。 = 0.05; % 变异概率maxgen = 20; % 最大迭代数lx = 5; ux = 10; MATLAB 上面分别设定了遗传算法的参数自变量 length-1);rpop = decodebinary(tpop);end MATLAB decodechrom()与decodebinary()的区别是,decodechrom()可以使用参数spointlength 适应值 设f(x)为目标函数值,F(x)为适应值,这里采用下面的策略求适应值,但是此方法并不适用于所有情况,需要需根据实际情况重写: 对于最小化问题: ? 对于最大化问题: ? 下面是代码实现: function fitvalue = calfitvalue(objvalue, opt)% 根据目标函数值生成适应度值,需根据实际情况重写% objvalue input

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    识别深度强化学习算法实现创新的协同适应:推理算法的分类案例研究(CS)

    近年来,许多算法被设计用于函数逼近强化学习(RL)。虽然它们在算法上有明显的区别,但它们也有许多与算法无关的、有时很微妙的实现差异。这种算法新颖性实现技巧的混合,使得严格分析性能改进的来源变得困难。 在这项工作中,我们关注一系列基于推理的行为者批评算法——MPO、AWRSAC——来解耦它们的算法创新和实现决策。 这些结果显示实现细节co-adapted共同进化算法,并在算法可以转让:为例,我们发现,双曲正切政策网络规模是高度适应算法类型,而层标准化MPO ELU至关重要的表演也转移到囊明显上涨。 我们希望我们的工作能够启发未来的工作,进一步揭开跨多种算法性能改进的神秘来源,并允许研究人员在彼此的算法实现创新的基础上进行构建。 识别深度强化学习算法实现创新的协同适应推理算法的分类案例研究.pdf

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    基于内容的自适应视频传输算法及其应用

    文 / 胡胜红 整理 / LiveVideoStack 大家好,我是胡胜红,本次议题主要源自我攻读博士期间的研究课题,在4-5年的研究时间里,我对基于内容的视频自适应传输策略优化算法进行了深入探索,今天借此机会在 本次分享主要由基于内容的自适应视频传输简介、系统架构及其优化策略、视频内容分析与分级、自适应流传输技术行业现状、相关应用等五部分组成。 1. 一般分为三个级别:用户最感兴趣内容、中等感兴趣内容最不感兴趣内容。 内容分级完成之后进行基于内容的自适应传输决策执行。 3.2 如何在语义层进行内容分级 以娱乐性较强的足球视频为例,通常观众看球最喜欢看进球回放画面的,这种视频片段可以进行自动识别标注,相应算法识别率可以达到百分之百。 5.3 视频流质量评价 在实时的传输过程中,需要对传输质量进行评估,以评判自适应传输算法是否有效,包括客观质量、语义级QoE两种评判方法。

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    ICRA 2020最佳论文授予加州理工、清华大学:首个自适应外骨骼步态AI算法

    等人的工作获得了本届大会最佳论文奖。 本论文还同时获得最佳人机交互论文奖(Best Paper Award on Human-Robot Interaction)。 ? 该研究提出了一种叫做 COSPAR 的算法,它可以将合作学习应用于下肢外骨骼操作时对人类偏好的适应,并在模拟真人实验中进行了测试。 在这些领域中,为了使机器人系统人类用户的交互效果最优化,机器人系统必须根据用户的反馈做出适应性调整。具体而言,机器人系统从用户反馈中学习有助于改进机器人辅助设备。 ? COSPAR 会优先确定探索最佳区域,而不是学习全局精确效用图景(globally-accurate utility landscape)。 模拟结果如图 4 所示。

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    基于内容的自适应视频传输算法及其应用

    文 / 胡胜红 整理 / LiveVideoStack 大家好,我是胡胜红,本次议题主要源自我攻读博士期间的研究课题,在4-5年的研究时间里,我对基于内容的视频自适应传输策略优化算法进行了深入探索,今天借此机会在 本次分享主要由基于内容的自适应视频传输简介、系统架构及其优化策略、视频内容分析与分级、自适应流传输技术行业现状、相关应用等五部分组成。 1. 一般分为三个级别:用户最感兴趣内容、中等感兴趣内容最不感兴趣内容。 内容分级完成之后进行基于内容的自适应传输决策执行。 图4 精彩事件分析 以娱乐性较强的足球视频为例,通常观众看球最喜欢看进球回放画面的,这种视频片段可以进行自动识别标注,相应算法识别率可以达到百分之百。 5.3 视频流质量评价 在实时的传输过程中,需要对传输质量进行评估,以评判自适应传输算法是否有效,包括客观质量、语义级QoE两种评判方法。

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    适应滤波器(adaptive filter)(3)–LMS算法MATLAB

    适应滤波器(Adaptive Filter)(1)–简介 自适应滤波器(adaptive filter)(2)–LMS算法适应滤波器的介绍与LMS算法推到过程可参照以上两篇文章。 一下是matlab演示自适应滤波器 LMS算法。 LMS算法的核心是 y(i)=w*XN';%y(n)=W*XN; e(i)=d(i)-y(i); w=w+u*e(i)'*XN; 函数ADLMS: % 输入参数: % xn ADLMS(xn,d,k,u) subplot(4,1,4); plot(t(512:1024),y(512:1024));grid; ylabel('幅度'); xlabel('时间'); title('自适应滤波后正玄

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