我正在努力优化一些数据搜索,并寻找一些关于所采取的方法和数据的最佳结构的建议。目标是在整数可排序数据中找到一组不同的匹配,其差异是给定的目标值。/usr/bin/env python2.7
# given a list of integer-sortable data
# find pairs whose difference
我有一个部分约束(在参数中)最小化问题,我目前正在使用Octave的fminunc函数来解决这个问题,但是在目标函数本身中,约束是通过使用if语句来实现的,如果任何约束被违反,就会产生一个真实的最大成本- fand where a, c, d and f are individually subject to constraints on their values
理论上,目标函数的最小成本应该是
当我阅读时,使用reversed函数反转字符串比使用片表示法string[::-1]更有效。但当我亲自尝试时,我观察到了不同的结果。In [1]: large = "abcdefgijklmnopqrstuvwxyz1234567890!@#$%^&*()_=+0}{QWERT"
In [2]: large =
当我在一个非线性约束优化问题上运行GlobalSearch求解器时,我每次运行都会得到非常不同的解。对于我有解析解的情况,数值结果比非解析情况的离散性小,但每次运行仍然不同。至少对于这些分析案例来说,获得相同的结果会很好,这样我就可以知道优化例程正在正常工作。在我遗漏的Global Optimization Toolbox User Guide中对此有很好的解释吗?