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智能优化算法

智能优化算法神经网络算法利用的是目标函数导数信息去迭代更新参数，选找目标函数最优值。智能优化算法是一种收索算法，也是通过迭代，筛选，选找目标函数最优值（极值）。...一般步骤为：给定一组初始解评价当前这组解的性能从当前这组解中选择一定数量的解作为迭代后的解的基础在对其操作，得到迭代后的解若这些解满足要求则停止，否则将这些迭代得到的解作为当前解重新操作智能优化算法包含有许多...，比如粒子群优化算法（PSO）,飞蛾火焰算法（MFO）...等一.飞蛾火焰算法(MFO)算法核心思想：飞蛾以螺旋线运动方式不断靠近火焰，痛过对火焰的筛选，不断选出离目标函数极值最接近的位置。...用随机的位置与该鲸鱼位置做差，然后用该随机的位置和做差后的值继续做差，去更新鲸鱼位置三.樽海鞘群优化算法(SSA)算法核心思想：与MFO类似，初始化鱼群后，对其求自适应度，然后进行排序，记录最小位置（也就是最优位置...四.灰太狼优化器(GWO)算法核心思想：与前面几种都是类似初始化狼群（随机初始化）和初始化3只重要程度递减的狼（Alpha、Beta、Delta，求解极小值问题时候初始化为无穷大）判断狼群是否超出边界，

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智能优化算法简介

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。智能优化算法：受人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发。...主要包括: (1)遗传算法: 模仿自然界生物进化机制 (2)差分进化算法: 通过群体个体间的合作与竞争来优化搜索 (3)免疫算法: 模拟生物免疫系统学习和认知功能 (4)蚁群算法:模拟蚂蚁集体寻径行为...: (1)进化类算法: 遗传算法、差分进化算法、免疫算法 (2)群智能算法蚁群算法、粒子群算法群体智能优化算法出现后，可以说是非常的受欢迎，很多研究学者也都提出了一些自己的群体智能优化算法，...但是，受到大家认可（应用较为广泛）的算法大致为：蚁群算法————-1992年提出粒子群优化算法—-1995年提出菌群算法————-2002年提出蛙跳算法————-2003年提出人工蜂群算法...——-2005年提出花朵授粉算法——-2012年提出除了几种常见的算法之外，还有很多很多被提出的群体智能优化算法，例如：萤火虫算法、布谷鸟算法、蝙蝠算法、狼群算法、烟花算法、合同网协议算法等等。

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智能优化算法回顾

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 mark一下，感谢作者分享。当年在毕设的时候研究智能优化算法，工作中偶尔也会写些demo，今天看到这篇文章，赶紧收藏。...梯度为基础的传统优化算法具有较高的计算效率、较强的可靠性、比较成熟等优点，是一类最重要的、应用最广泛的优化算法。但是，传统的最优化方法在应用于复杂、困难的优化问题时有较大的局限性。...智能优化算法一般都是建立在生物智能或物理现象基础上的随机搜索算法，目前在理论上还远不如传统优化算法完善，往往也不能确保解的最优性，因而常常被视为只是一些“元启发式方法”（meta-heuristic）。...作为一种新的全局优化搜索算法，遗传算法以其简单通用、健壮性强、适于并行处理以及高效、实用等显著特点，在各个领域得到了广泛应用，取得了良好效果，并逐渐成为重要的智能算法之一。　　...这几种智能算法有别于一般的按照图灵机进行精确计算的程序，尤其是人工神经网络，是对计算机模型的一种新的诠释，跳出了冯·诺依曼机的圈子，按照这种思想来设计的计算机有着广阔的发展前景发布者：全栈程序员栈长，

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人工智能：智能优化算法

** 人工智能：智能优化算法 ---- 优化问题是指在满足一定条件下，在众多方案或参数值中寻找最优方案或参数值，以使得某个或多个功能指标达到最优，或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。...受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，人们发明了很多智能优化算法来解决上述复杂优化问题，主要包括：模仿自然界生物进化机制的遗传算法；通过群体内个体间的合作与竞争来优化搜索的差分进化算法；模拟生物免疫系统学习和认知功能的免疫算法...这些算法有个共同点，即都是通过模拟或揭示某些自然界的现象和过程或生物群体的智能行为而得到发展；在优化领域称它们为智能优化算法，它们具有简单、通用、便于并行处理等特点。...差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法，是通过群体内个体间的合作与竞争产生的智能优化搜索。...已完成的群智能理论和应用方法研究证明：群智能方法是一种能够有效解决大多数全局优化问题的新方法。

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较新颖的智能优化算法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。较新颖的智能优化算法序号方法参考文献年份 1 人群搜索算法 Dai, C., Y. Zhu, and W. Chen....Ieee. 2007 4 智能水滴算法 Hosseini, H.S....Springer. 2011 14 基于教与学的优化算法 Rao, R.V., V.J. Savsani, and D.J.C.-A.D....Springer. 2012 16 果蝇优化算法 Pan, W.-T.J.K....系统工程与电子技术, 一种新的群体智能算法——狼群算法. 2010. 35(11): p. 2430-2438. 2010 19 海豚回声定位算法 Kaveh, A. and N.J.A.i.E.S.

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转：粒子群算法，基于群智能的优化算法

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群智能的优化算法。它是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。...算法的基本思想是模拟群体中个体之间的相互作用，通过各个个体的经验来改进全局搜索。粒子群算法通常用于求解非线性优化问题。...下面是一个简单的 Python 示例，实现了对二维函数 f(x,y) = (x-3)^2 + (y-2)^2 的最小值搜索:　　import random　　class Particle: 　　 def

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2017年深度学习优化算法最新综述

梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。...详细对比了梯度下降算法中的不同变种，并帮助使用者根据具体需要进行使用。近日Ruder在针对2017年优化算法的一些新方法，在之前综述的基础上，整理出2017深度学习优化研究亮点，值得关注。...近年来提出了不同的优化算法，分别利用不同的公式来更新模型的参数。Adam（Kingma and Ba，2015）自从2015年被推出后，一直到今天仍然是最常用的优化算法之一。...然而，我们对深度神经网络泛化行为的理解仍然很浅。最新工作表明，可能的局部极小值数量随参数的数量呈指数增长（Kawaguchi，2016）。...梯度下降优化算法下面将讨论一些在深度学习社区中经常使用用来解决上诉问题的一些梯度优化方法，不过并不包括在高维数据中不可行的算法，如牛顿法。

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2018年深度学习优化算法最新综述

梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。...详细对比了梯度下降算法中的不同变种，并帮助使用者根据具体需要进行使用。近日Ruder在针对2018年优化算法的一些新方法，在之前综述的基础上，整理出2018深度学习优化研究亮点，值得关注。...近年来提出了不同的优化算法，分别利用不同的公式来更新模型的参数。Adam（Kingma and Ba，2015）自从2015年被推出后，一直到今天仍然是最常用的优化算法之一。...然而，我们对深度神经网络泛化行为的理解仍然很浅。最新工作表明，可能的局部极小值数量随参数的数量呈指数增长（Kawaguchi，2016）。...梯度下降优化算法下面将讨论一些在深度学习社区中经常使用用来解决上诉问题的一些梯度优化方法，不过并不包括在高维数据中不可行的算法，如牛顿法。

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2017年深度学习优化算法最新综述

梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。...详细对比了梯度下降算法中的不同变种，并帮助使用者根据具体需要进行使用。近日Ruder在针对2017年优化算法的一些新方法，在之前综述的基础上，整理出2017深度学习优化研究亮点，值得关注。 ...近年来提出了不同的优化算法，分别利用不同的公式来更新模型的参数。Adam（Kingma and Ba，2015）自从2015年被推出后，一直到今天仍然是最常用的优化算法之一。...然而，我们对深度神经网络泛化行为的理解仍然很浅。最新工作表明，可能的局部极小值数量随参数的数量呈指数增长（Kawaguchi，2016）。...梯度下降优化算法下面将讨论一些在深度学习社区中经常使用用来解决上诉问题的一些梯度优化方法，不过并不包括在高维数据中不可行的算法，如牛顿法。

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APS智能排产+运筹优化算法=？

图 APS系统MRP功能界面（三）柔性车间混合优化算法柔性作业车间调度问题的描述如下：一个加工系统有 m 台机器，要加工 n种工件。...图基于GA+TS的混合智能算法 APS智能排产系统既可以支持标准算例模型，也可以支持企业级模型与约束。考虑算法研究与企业应用需要同时兼顾，系统界面如下图所示。 ?...图 GA+TS的混合智能算法结果展示（四）网络计划优化算法网络计划技术是指用于工程项目的计划与控制的一项管理技术。...图二维排样算法展示（七）三维装箱优化算法箱柜装载问题(three-dimensional bin packing problem，简称3D-BPP)：给定一些不同类型的方型箱子和一些规格统一的方型容器...图路径规划求解器 APS智能排产系统集成国内自主研发的顶尖的车辆路径规划引擎，实现三维装箱、路径规划与排产计划联动，并在行业领先企业得到应用。 ? 图 APS排产系统甘特图展示路径优化结果

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智能优化算法经验谈

下表给出了部分智能优化算法及其基本分类。找相同作为同一大类算法，不同的智能优化算法之间，往往具有以下三个相同点：（1）都具有跳出局部最优解的能力。...个人认为，最有挑战性的内容在如何证明自己提的算法比当前已有的诸多智能优化算法更好，否则新算法就很容易失去价值和意义，创新性也自然要被大打折扣。次级的创新点，是去改进已有的智能优化算法。...虽然很多智能优化算法已经都被提出已久了，但是还远没有达到其优化能力的上限。一个思路是去融合不同的智能优化算法。...一个“最”字，足以表达智能优化算法和科研的契合度。在算法选择上，可以选择（1）主流的成熟的智能优化算法。...（2）最新提出的智能优化算法，这些算法研究的少，有机会让你一夜暴富，前提是你能找到其中比较有潜力的。

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数学建模--智能算法之蚁群优化算法

蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的群体智能优化算法，由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中首次提出。...为了克服这些问题，研究者们提出了多种改进策略，如引入禁忌搜索、模拟退火等方法来提高算法性能。总之，蚁群优化算法作为一种有效的群体智能优化工具，在解决复杂的组合优化问题方面展现了巨大的潜力和优势。...蚁群优化算法与其他群体智能优化算法（如遗传算法、粒子群优化）相比有哪些优势和劣势？...蚁群优化算法（ACO）与其他群体智能优化算法（如遗传算法、粒子群优化算法）相比，具有以下优势和劣势：优势：全局寻优能力强：蚁群算法通过蚂蚁之间的信息传递和合作，能够发现全局最优解，避免落入局部最优解的陷阱...这些应用展示了蚁群算法在解决复杂优化问题中的潜力。在参数优化和智能融合方面，研究者们对蚁群算法进行了多项改进。

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数学建模--智能算法之粒子群优化算法

粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法是一种基于群体智能的优化方法，最早由Kennedy和Eberhart于1995年提出，灵感来源于对鸟群觅食行为的研究。...粒子群优化算法的基本原理粒子群优化算法的核心思想是每个粒子代表一个潜在的解决方案，并在搜索空间内进行迭代搜索以找到最优解。...通过对算法的深入理解和不断改进，可以更好地解决复杂的优化问题. 粒子群优化算法在多目标优化问题中的应用案例有哪些？...粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，其优势和劣势在不同的研究中有所体现。...粒子群优化算法在全局搜索能力和简单实现方面具有显著优势，但在避免局部最优和保持搜索稳定性方面存在一定的劣势。粒子群优化算法的参数选择对算法性能的影响如何？

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YOLODet最新算法的目标检测开发套件，优化到部署

YOLODet-PyTorch是端到端基于pytorch框架复现yolo最新算法的目标检测开发套件，旨在帮助开发者更快更好地完成检测模型的训练、精度速度优化到部署全流程。...YOLODet-PyTorch以模块化的设计实现了多种主流YOLO目标检测算法，并且提供了丰富的数据增强、网络组件、损失函数等模块。...YOLODet简介特性：模型丰富： YOLODet提供了丰富的模型，涵盖最新YOLO检测算法的复现，包含YOLOv5、YOLOv4、PP-YOLO、YOLOv3等YOLO系列目标检测算法。...根据余弦败火规则，如果你使用不同的GPU或每个GPU的图像，你需要设置与批大小成比例的学习率，配置文件中的batch_size和subdivisions确定。使用GPU训练 ?...--multi-scale:多尺度缩放，尺寸范围为训练图片尺寸+/- 50% resume_from 和load_from的不同: resume_from加载模型权重和优化器状态，并且训练也从指定的检查点继续训练

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各种智能优化算法比较与实现（matlab版）

各种智能优化算法比较与实现（matlab版）一、方法介绍 1免疫算法（Immune Algorithm，IA） 1.1算法基本思想免疫算法是受生物免疫系统的启发而推出的一种新型的智能搜索算法。...如此则可以将优化问题的寻优过程与生物免疫系统识别抗原并实现抗体进化的过程对应起来，将生物免疫应答中的进化过程抽象成数学上的进化寻优过程，形成一种智能优化算法。...粒子群算法是基于群智能理论的优化算法，通过群体中粒子间的合作与竞争产生的群体智能指导优化算法。与其他算法相比，粒子群算法是一种高效的并行搜索算法。...蚁群算法的参数较少，设置简单，因而该算法易于应用到组合优化问题的求解。粒子群算法是基于群智能理论的优化算法，通过群体中粒子间的合作与竞争产生的群体智能指导优化算法。...[8]《群体智能优化算法》专题导语[J].郑州大学学报(工学版),2018. [9] 王凤娟,姜淑凤,单永瑞,张鹏飞,冉东.群智能优化算法的研究与分析[J].信息通信,2018.

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优化算法——凸优化的概述

一、引言在机器学习问题中，很多的算法归根到底就是在求解一个优化问题，然而我们的现实生活中也存在着很多的优化问题，例如道路上最优路径的选择，商品买卖中的最大利润的获取这些都是最优化的典型例子...，前面也陆续地有一些具体的最优化的算法，如基本的梯度下降法，牛顿法以及启发式的优化算法(PSO,ABC等)。...三、三类优化问题主要有三类优化问题：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上述三类优化问题主要有三种不同的处理策略，对于无约束的优化问题，可直接对其求导...四、正则化在“简单易学的机器学习算法——线性回归(1)”中，在处理局部加权线性回归时，我们碰到了如下的三种情况： ? ? ? ? ? ? 当 ? 时模型是欠拟合的，当 ? 时模型可能会出现过拟合。...正则化主要有两种： L1-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——lasso” L2-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression

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优化算法——凸优化的概述

一、引言在机器学习问题中，很多的算法归根到底就是在求解一个优化问题，然而我们的现实生活中也存在着很多的优化问题，例如道路上最优路径的选择，商品买卖中的最大利润的获取这些都是最优化的典型例子，前面也陆续地有一些具体的最优化的算法...，如基本的梯度下降法，牛顿法以及启发式的优化算法(PSO,ABC等)。...三、三类优化问题主要有三类优化问题：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上述三类优化问题主要有三种不同的处理策略，对于无约束的优化问题，可直接对其求导...四、正则化在“简单易学的机器学习算法——线性回归(1)”中，在处理局部加权线性回归时，我们碰到了如下的三种情况： ? ? ? ? ? ? 当 ? 时模型是欠拟合的，当 ? 时模型可能会出现过拟合。...正则化主要有两种： L1-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——lasso” L2-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression

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计算智能（CI）之粒子群优化算法（PSO）（一）

在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的结构被保存下来，智能水平也随之提高。因此计算智能就是基于结构演化的智能。计算智能的主要方法有人工神经网络、遗传算法、遗传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等等。...总的来说，通过自适应学习的特性，这些算法达到了全局优化的目的。粒子群优化算法(PartieleSwarm Optimization ,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。...PSO算法的应用：由于PSO算法概念简单、调参少、容易实现等特点，现已成功的应用于诸多领域。目前主要的应用领域包括以下几个方面：优化问题的求解。...PSO算法可用于约束优化问题、多目标优化问题、离散空间组合优化问题以及动态跟踪优化问题的求解。模式识别和图像处理。...参考文献《计算智能基础》主编：张汝波、刘冠群、吴俊伟《智能优化算法及其MATLAB实例》主编：包子阳、余继周

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神经网络的优化算法_梯度下降优化算法

最近回顾神经网络的知识，简单做一些整理，归档一下神经网络优化算法的知识。关于神经网络的优化，吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂，有需要的可以去学习一下，本人只是对课程知识点做一个总结。...吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上，链接如下（免费）： https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 神经网络最基本的优化算法是反向传播算法加上梯度下降法...回看Momentum算法现在再回过头来看Momentum算法的迭代更新公式： \[\begin{cases} v=\beta v+(1-\beta)dw \\ w=w-\alpha v \end{cases...实验表明，相比于标准梯度下降算法，Momentum算法具有更快的收敛速度。为什么呢？看下面的图，蓝线是标准梯度下降法，可以看到收敛过程中产生了一些震荡。...公式中还有一个\(\epsilon\)，这是一个很小的数，典型值是\(10^{-8}\)。 Adam算法 Adam算法则是以上二者的结合。

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神经网络优化算法总结优化算法框架优化算法参考

优化算法框架优化算法的框架如下所示： $$ w_{t+1} = w_t - \eta_t \ \eta_t = \cfrac{\alpha}{\sqrt{V_t}} \cdot m_t $$...其中，$w_i$为i时刻的权值，$\eta_i$为i时刻的优化量；$\alpha$为学习率，$m_t$为一阶动量，$V_t$为二阶动量。...,g_t) \ g_t = \nabla f(w_t) $$ 一阶动量和二阶动量均是历史梯度和当前梯度的函数优化算法固定学习率优化算法学习率固定的优化算法均有一个特点：不考虑二阶动量（即$M..._2(g_i) = I$）随机梯度下降（SGD）随机梯度下降时最简单的优化算法，有：$m_t = g_t,V_t = I$，带入公式有优化公式为：$\eta_t = \alpha \cdot g_t...cdot m_{t-1} + (1-\beta)\cdot g_t \ \eta_t = \alpha \cdot m_t $$ 自适应学习率优化算法自适应学习率的优化算法考虑二阶动量，一般来说，

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