本文从一个经典的优化函数开始，引出智能优化算法的价值。下图为2 维 Schwefel 函数的 3-D 曲面图，其中 x 和 y 的范围均为 [−500;500]，且仅取整数。从图上可以看出，除了位于右下角的全局最优解 (421;421) 外， Schwefel 函数还存在大量局部最优解。图中给出了三组局部最优解的实例，分别为 (204;−500)、 (421;−303) 和 (421;204)。
启发式算法（heuristic)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书为商业、商业和工业领域的应用问题探索创新和增值的解决方案。 工业4.0和5G技术中的人工智能 为商业、商业和工业领域的应用问题探索创新和增值的解决方案 随着人工智能(AI)技术创新的步伐不断加快，识别嵌入关键决策过程的适当AI能力对建立竞争优势从未像现在这样关键。可以配置新的和新兴的分析工具和技术，以优化业务价值，改变组织获得洞察力的方式，并显著改善整个企业的决策过程。 《工业4.0和5G技术中的人工智能》运用进化和群体智能、数学规划、多目标优化等前沿智能优化方
在现代科技的发展中，机器学习和生物启发式算法的结合为问题解决提供了一种创新的方式。本文将深入研究机器学习与生物启发式算法的融合，通过一个实例项目展示其部署过程，并探讨这一技术在未来的发展方向。
选自arXiv 作者：Zengkun Li 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 鉴于当前认知神经科学和人工智能工程所遇到的困难，华为 2012 实验室的研究人员提出了一种新的通用人工智能工程方法：使用学习算法的稳定性作为在特定场景中的适合度函数的启发式搜索方法。论文将其方法与人工设计方法、仿生学方法进行了对比，结果表明该方法更加有望实现通用人工智能，并且和认知神经科学有更好的交互作用。 作者指出虽然可以直接在这篇论文中提出其工程方法，但为了刚好地解释这个方法的必要性和可行性，以及使无相关背景的读者能更好地理
机器之心原创 作者：邱陆陆 对话机器人是「怎样炼成的」。 相比于语音和图像，自然语言是一个有「更多需求」和「更少标准答案」的领域。扎根自然语言的公司通常也不是从技术和方法出发，而是选择一个具体的需求，然后用所有可能的方法解决它。追一就是这样的一家公司，它瞄准的是「对话机器人」这个领域，把问题分类、分解、逐个建立准确高效的机器人，再有序集成起来。三月，机器之心有幸在深圳追一科技总部对首席科学家杨振宇进行了采访，我们仔细聊了聊「对话机器人是怎样炼成的」，以及在他眼里，深度学习与自然语言最好的结合方式是怎样的。
皇甫琦 葛冬冬 撰稿 金磊 整理自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 本文对DeepMind近期的神经网络求解MIP（混合整数规划）的论文进行了一些初步解读。事实上，相较于此领域近期的类似工作，DeepMind的工作在MIP的求解开发某些环节，如分支定界，启发式算法上所做的利用神经网络的尝试，更加的精细化和高度工程化，并且与开源求解器的耦合程度明显更高，也取得了相对良好的进展，但是并未看到太多有突破性和颠覆性的思想。 Google的DeepMind团队最近官宣了一篇神经网络（Neural Ne
Google的DeepMind团队最近官宣了一篇神经网络(Neural Networks)求解MIP论文。一石激起千层浪，在国内外的运筹优化社群引起了讨论。
作者：作者：@留德华叫兽 美国克莱姆森大学数学硕士（运筹学方向）、Ph.D. Candidate，欧盟玛丽居里学者，德国海德堡大学数学博士（离散优化、图像处理方向），期间前往意大利博洛尼亚大学、IBM实习半年，巴黎综合理工访问一季。现任德国某汽车集团无人驾驶部门计算机视觉研发工程师。
如何寻找一条合适的路径，几乎是一个永恒的话题。每个人、每天都会遇到。大到全国列车的运行规划，小到每个人的手机导航。其中一部分是关于“如何寻找两个位置间的最短距离”的，这一部分有较为成熟的理论与确切的解法，还有与之匹配的各种算法。
近日，清华大学的研究人员回顾了神经启发式计算芯片的最新进展，以洞悉迄今为止取得的进展，提出仍需克服的挑战。
用于深度模型训练的优化算法与传统的优化算法在几个方面有所不同。机器学习通常是简接作用的，再打所述机器学习问题中，我们关注某些性能度量P，其定义于测试集上并且可能是不可解的。因此，我们只是间接地优化P，我们希望通过降低代价函数
这个页面包含了集群最近的统计信息。列出了最近 24 小时分析过的作业数量，可进行优化的作业数量和待优化的作业数量。
差分进化算法(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索算法，该算法是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev多项式而提出的。DE算法也属于智能优化算法，与前面的启发式算法，如ABC，PSO等类似，都属于启发式的优化算法。DE算法是我在一篇求解盒子覆盖问题论文中使用的一种优化算法。
粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm – EA)。
本文为知乎答主，运筹学博士郝井华在「深度学习如何影响运筹学？」问题下的答案，AI 研习社获其授权转载。 这个问题比较前沿一些，原来看起来相关性不那么强的技术领域，机器学习 VS 运筹学，因为深度学习的发展和突破，变得联系越来越紧密了。本人是运筹学 PHD 出身，所以想从运筹学这个学科发展和演化的角度，谈一下自己的看法。 狭义的运筹学，往往特指采用 LP/MILP/MIP/QP/NP 等数学模型建模、采用精确算法/启发式算法在线求解并得到满意方案以及进行相关理论分析的一类技术。所以，运筹学最早是作为应用数学
近年来，随着深度神经网络模型性能不断刷新，模型的骨干网络参数量愈发庞大，存储和计算代价不断提高，从而导致难以部署在资源受限的嵌入式平台上。滴滴 AI Labs 与美国东北大学王言治教授研究组合作，联合提出了一种基于 AutoML 思想的自动结构化剪枝的算法框架 AutoCompress，能自动化的去寻找深度模型剪枝中的超参数，去除模型中不同层的参数冗余，替代人工设计的过程并实现了超高的压缩倍率。从而满足嵌入式端上运行深度模型的实时性能需求。
模拟退火算法是一种启发式算法，用于在解空间中寻找问题的全局最优解。它模拟物体退火的过程，通过接受可能使目标函数增加的解，有助于跳出局部最优解，最终找到全局最优解。本文将深入讲解Python中的模拟退火算法，包括基本概念、算法思想、调度策略以及使用代码示例演示模拟退火算法在实际问题中的应用。
一、差分进化算法的介绍 差分进化算法(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索算法，该算法是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshe
遗传算法是元启发式算法之一。它有与达尔文理论（1859 年发表）的自然演化相似的机制。如果你问我什么是元启发式算法，我们最好谈谈启发式算法的区别。
序列最小最优化算法（Sequential minimal optimization）
图搜索算法是解决图论问题的一种重要方法，广泛应用于路径规划、网络分析、游戏AI等领域。本文将深入浅出地介绍图搜索算法的理论知识、核心概念，探讨常见问题、易错点以及如何避免，同时附带代码示例。
（3）L1范式可以用来作为特征选择，并且可解释性较强（这里的原理是在实际Loss function中都需要求最小值，根据L1的定义可知L1最小值只有0，故可以通过这种方式来进行特征选择）
SOAR主要由语法解析器，集成环境，优化建议，重写逻辑，工具集五大模块组成。下面将对每个模块的作用及设计实现进行简述，更详细的算法及逻辑会在各个独立章节中详细讲解。
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有些优化算法本质上是非迭代的，只是求解一个解点。有些其他优化算法本质上是迭代的，但是应用于这一类的优化问题时，能在可接受的时间内收敛到可接受的解，并且与初始值无关。深度学习训练算法通常没有这两种奢侈的性质。深度学习模型的训练算法通常是迭代的，因此要求使用者指定一些开源迭代的初始点。此外，训练深度模型的训练算法通常是迭代的问题，以至于大多数算法都很大程度地受到初始化选择的影响。初始点能够决定算法是否收敛时，有些初始点十分不稳定，使得该算法会遭遇数值困难，并完全失败。当学习收敛时，初始点可以决定学习收敛得多快，以及是否收敛到一个代价高或低的点。此外，差不多代价的点可以具有区别极大的泛化误差，初始点也可以影响泛化。
来源：DeepHub IMBA本文约2000字，建议阅读5分钟本文为你详细讲解遗传算法。 遗传算法可以做什么？ 遗传算法是元启发式算法之一。它有与达尔文理论（1859 年发表）的自然演化相似的机制。如果你问我什么是元启发式算法，我们最好谈谈启发式算法的区别。 启发式和元启发式都是优化的主要子领域，它们都是用迭代方法寻找一组解的过程。启发式算法是一种局部搜索方法，它只能处理特定的问题，不能用于广义问题。而元启发式是一个全局搜索解决方案，该方法可以用于一般性问题，但是遗传算法在许多问题中还是被视为黑盒。 那
----ICLR、NIPS和ICML是人工智能领域的三个顶级学术会议，以下是它们的介绍：
每个组织都面临规划问题：为产品或服务提供有限的受约束的资源（员工、资产、时间和金钱）。OptaPlanner用来优化这种规划，以实现用更少的资源来做更多的业务。 这被称为Constraint Satisfaction Programming（约束规划，这是运筹学学科的一部分）。
启发式算法在网络行为管理系统中的应用研究是一个重要的领域，它可以帮助改善系统的性能和效率。启发式算法是一种通过模拟自然界的演化过程或启发式规则来解决复杂问题的方法。
现代的方法3e为人工智能的理论和实践提供了最全面，最新的介绍。这本教科书是该领域的第一名，非常适合人工智能中的一个或两个学期，本科或研究生水平的课程。
受自然界和生物界规律的启迪，人们根据其原理模 仿设计了许多求解问题的算法，包括人工神经网络、 模糊逻辑、遗传算法、DNA计算、模拟退火算法、 禁忌搜索算法、免疫算法、膜计算、量子计算、粒 子群优化算法、蚁群算法、人工蜂群算法、人工鱼 群算法以及细菌群体优化算法等，这些算法称为智 能计算也称为计算智能( c o m p u t a t i o n a l intelligence, CI)。
在深度学习中，优化算法是非常重要的，因为它们可以帮助我们训练出更好的模型。然而，现有的优化算法需要调整大量的超参数，这是一项非常耗时和困难的任务。此外，现有算法忽略了神经网络结构信息，而采用隐式的体系结构信息或体系结构不可知的距离函数。
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80046684
（Flexible Job-shop Scheduling Problem, 简称为FJSP）
一、Logistic回归的概述 Logistic回归是一种简单的分类算法，提到“回归”，很多人可能觉得与分类没什么关系，Logistic回归通过对数据分类边界的拟合来实现分类。而“回归”也就意味着最佳拟合。要进行最佳拟合，则需要寻找到最佳的拟合参数，一些最优化方法就可以用于最佳回归系数的确定。 二、最优化方法确定最佳回归系数 最优化方法有基于梯度的梯度下降法、梯度上升发，改进的随机梯度下降法等等。基于梯度的优化方法在求解问题时，本身对要求解的问题有要求：即问题本身必须是可导的。其次，基于梯度
AI 科技评论按：谷歌大脑近期放出了一篇论文「Neural Optimizer Search with Reinforcement Learning」（强化学习的神经网络优化器搜索），用强化学习的方法
本项目由联想投递并参与“数据猿行业盘点季大型主题策划活动——《2022中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项”评选。
飞机蒙皮、船舶舱体、高铁车身等大型复杂部件高效高品质制造是航空航天、海洋舰船、轨道交通等领域重大装备发展的根基，是国家加快培育及发展的战略性新兴产业，在引领国民经济发展、服务国家重大需求等过程中发挥着至关重要的作用[1]。
GPT 和 PaLM 等大型语言模型在处理数学、符号、常识和知识推理等任务时正变得越来越熟练。也许令人惊讶的是，所有这些进展的基础仍然是生成文本的原始自回归机制。它逐个 token 地进行决策，并按从左到右的方式生成文本。这样简单的机制是否足以构建一个通用问题求解器的语言模型呢？如果不行，哪些问题将挑战当前的范式，应该采用什么样的替代机制呢？
启发式搜索是一种常用于解决路径规划和优化问题的算法，而 A *算法是其中的一种经典方法。本篇博客将深入探讨启发式搜索的原理，介绍 A *算法的工作方式，以及如何在 Python 中实现它。每一行代码都将有详细的注释，以帮助你理解算法的实现。
一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费(指计算时间、占用空问等)下给出待解决优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度不一定事先可以预计 。
可以延期，每次延期24h（newExpTime=now+24h and not newExpTime=currentRxpTime+24h）
上面这个优化式子比较复杂，里面有m个变量组成的向量需要在目标函数极小化的时候求出。直接优化时很难的。SMO算法则采用了一种启发式的方法。它每次只优化两个变量，将其他的变量都视为常数。由于.假如将 固定，那么之间的关系也确定了。这样SMO算法将一个复杂的优化算法转化为一个比较简单的两变量优化问题。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的监督学习算法，广泛应用于分类问题。其独特的优化算法和理论基础使得SVM在许多领域取得了出色的性能。本文将详细介绍SVM在分类问题中的表现，并探讨一些常用的优化方法。
https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4751804.html
随着我国社会主义市场经济的不断发展，以及互联网技术的普及，我国电子商务等产业迎来了新的发展高峰。为减少订单履行成本，满足客户多样化需求，增强核心竞争力，主流电商企业纷纷加大对仓储物流的投资力度，这为仓储业的发展带来了广阔的发展空间。
有些人提到机器学习的优化，就会想当然认为就用梯度下降，还有些认为只能用梯度下降来优化残差函数。除此外，梯度下降有没有使用前提条件？
大家好，今天给大家介绍来自英国伦敦独角兽公司BenevolentAI的Meyers，Fabian和Brown近日发表在Drug Discovery Today上的综述论文。在该综述中，作者回顾了基于原子，基于片段，基于反应的三种范式的分子从头设计与生成的方法，同时对该领域的存在的挑战和机遇做出了阐述。
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