课程内容 1. 预备知识 2. 线性规划 3. 一维搜索方法 4. 无约束最优化方法 5. 约束最优化方法 6. 工程应用优化 预备知识 1. 最优化问题 2. 多元函数的Taylor公式 3. 多元函数极值问题 4. 凸集、凸函数和凸优化 5. 算法相关概念 6. 算法概述 最优化问题 数学表示 ...
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2019-09-22 15:04:49
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一、官方定义： 首先我们要知道粒子群算法具体要解决的问题是什么，官方定义是：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， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新的进化算法(Evolution ...
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2019-09-18 00:51:37
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Spfa $Spfa$ 算法的全称是： $Shortest$ $Path$ $Faster$ $Algorithm$ ，是 $Bellman Ford$ 算法的队列优化算法的别称，通常用于求含负权边的单源最短路径，以及判负权环。 基本原理 设立一个先进先出的队列用来保存待优化的结点，优化时每次取出队 ...
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2019-09-12 21:31:47
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题目： 27个小运动员在参加完比赛后，口渴难耐，去小店买饮料，饮料店搞促销，凭三个空瓶可以再换一瓶，他们最少买多少瓶饮料才能保证一人一瓶？要求： 尝试优化算法，代码行数越少越好 ...
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2019-09-11 20:10:55
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直观理解反向传播法 反向传播算法其实就是 链式求导法则 的应用。按照机器学习的通用套路，我们先确定神经网络的目标函数，然后用 随机梯度下降优化算法 去求目标函数最小值时的参数值。 反向传播算法 损失函数与正则化项 假设我们有一个固定样本集$\{(x^{(1)},y^{(1)}),···,(x^{(m ...
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2019-08-28 12:57:41
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摘要: 该教程是MVS领域专注于实用算法的实践手册,MVS算法只依赖于图像,基于一些合理的假设(比如?)重建出真实精确的3d模型. 最重要的是场景固定.该教程将mvs问题转化成图像/几何约束优化问题.详细来说主要在两方面: 1.鲁棒实现图像一致性检测;2.有效的优化算法. 主要讲了这两因素在应用程序 ...
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2019-08-27 00:44:32
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1.1 梯度下降 梯度下降，全称Grandient Descent，简称GD。 梯度下降是一种非常通用的优化算法，能够为大范围的问题找到最优解。梯度下降的中心思想就是迭代地调整参数，从而使成本函数最小化。 首先，初始化一个随机的θ值（可设θ=0），然后逐步改进，每次踏出一步，就尝试降低一点成本函数， ...
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2019-08-24 18:35:49
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总结看多的在用群智能优化算法求解0-1MKP问题时修复不可行解的修复算子 ...
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2019-08-18 11:59:22
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一、图的基础知识 1.连通图与非连通图 连通图（Connected Graphs）指图内任意两个节点间，总能找到一条路径连接它们，否则，为非连通图（Disconnected Graphs）。也就是说，如果图中包含岛（Island）,则是非连通图。如果岛内的节点都是连通的，这些岛就被成为一个部件（Co ...
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2019-08-15 19:14:34
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介绍: http://adl.stanford.edu/aa222/Lecture_Notes_files/chapter6_gradfree.pdf Nelder–Mead 算法 direct 算法. https://ctk.math.ncsu.edu/Finkel_Direct/ ...
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2019-08-14 10:55:28
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