题目大意：给定一棵树，求一条长度在L到R的一条路径，使得边权的平均值最大。 题解 树上路径最优化问题，不难想到点分治。 如果没有长度限制，我们可以套上01分数规划的模型，让所有边权减去mid，求一条路径长度非负。 现在考虑有L和R的限制，就是我们在拼接两条路径的时候，每条路径能够匹配的是按深度排序后 ...
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2018-12-22 11:52:17
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试探法 精确一维搜索就是通过迭代取减少搜索区间 对于搜索区间[a, b] 在这个区间中找连个互不相同的试探点p1 p2获取f(p1), f(p2), 设p1 < p2 若f(p1) < f(p2) 则丢弃区间 [p2, b] 若f(p1) >= f(p2) 则丢弃区间 [a, p1] 这样就达到了通 ...
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2018-12-20 11:56:14
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IA-32指令解析详解 0x00 前言 这段时间忙于考试，信息论和最优化，还有算法分析，有点让人头大。期间花了几天看SEH机制，能明白个大概，但是对于VC++对于SHE的包装似乎还是不是很明白，发现逆向工程核心原理对于这段写的太简单，至于加密与解密则是模棱两可，软件加密技术内幕倒是详解了，可是太老了 ...
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2018-12-15 21:12:33
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1. 凸函数 通常在实际中，最小化的函数有几个极值，所以最优化算法得出的极值不确实是否为全局的极值，对于一些特殊的函数，凸函数与凹函数，任何局部极值也是全局极致，因此如果目标函数是凸的或凹的，那么优化算法就能保证是全局的。 定义1 ：集合$R_c\subset E^n$是凸集，如果对每对点$\tex ...
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2018-12-15 14:56:33
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Dynamaic Programming 定义&内容: 动态规划是运筹学中用于求解决策过程中的最优化数学方法。作为算法设计技术，是一种使用多阶段决策过程最优的通用方法。是解决最优化问题的重要工具。 多阶段决策过程: 百科:多阶段决策是指决策者在整个决策过程中做出时间上先后有别的多项决策。它通常比只需 ...
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2018-12-13 16:33:54
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1、无约束最优化问题 求解此问题的方法方法分为两大类：最优条件法和迭代法。 2、最优条件法 我们常常就是通过这个必要条件去求取可能的极小值点，再验证这些点是否真的是极小值点。当上式方程可以求解的时候，无约束最优化问题基本就解决了。实际中，这个方程往往难以求解。这就引出了第二大类方法：迭代法。 最优条 ...
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2018-12-12 23:41:34
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最大熵原理 承认已知事物（知识），对未知事物不做任何假设，没有任何偏见 最大熵存在且唯一（凸性） 概率平均分布等价于熵最大 最大熵模型的一般式 关于条件分布 P(Y|X)的熵为： 去掉负号，得到最大熵模型的等价式 MaxEnt 模型最后被形式化为带有约束条件的最优化问题，可以通过拉格朗日乘子法将其转 ...
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2018-12-10 11:27:31
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最优化的概念最早可追溯到变分法和Euler及Lagrange的工作。 20世纪40年代的线性规划的发展拓宽了这个领域，并激发了持续60多年的现代最优化理论和方法的研究。 按照数学观点， 最优化有时又称数据规划，其中规划的英文词汇是“programming".非常有趣的是这个词汇在20世纪40年代突然 ...
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2018-12-09 13:52:47
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拉格朗日乘子法 (Lagrange multipliers)是→种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法.通过引入拉格朗日乘子，可将有 d 个变量与 k 个约束条件的最优化问题转化为具有 d + k 个变量的无约束优化问题求解。我们先以包含一个变量的简单优化问题为例， 求在满足$x \le -1$ 或 ...
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2018-11-24 17:55:48
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1. 前言 在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性将原始问题转化为对偶问题，通过求解对偶问题获得原始问题的解。该方法应用在许多统计学方法中，如最大熵模型、支持向量机。 2. 原始问题 假设$f(x),c_i(x),h_j(x)$是定义在$R^n$上的连续可微函数。考虑如下最优化问题 $$ \mi ...
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2018-11-18 20:30:23
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