粒子群优化算法(PSO) 2018年06月04日 20:07:09 森先生 阅读数 37380 %% 最近写的粒子群的论文，再重新巩固一下 推荐一个优化算法代码网址：http://www.Hvass-Labs.org/ 1 研究背景 粒子群算法的发展过程。粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。由于PSO操作简单、收敛速度快，因此在函数优化、 图...
Optimizer1.选择哪种优化算法并没有达成共识2.具有自适应学习率（以RMSProp 和AdaDelta 为代表）的算法族表现得相当鲁棒，不分伯仲，但没有哪个算法能脱颖而出。3.对于当前流行的优化算法包括括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta 和Adam而言，选择哪一个算法似乎主要取决于使用者对算法的熟悉程度（以便调节超参数）4.基本不用二阶近似优化算法-SGD SGD实际就是min-batch的实现，为最基础的优化算法，当今大部...
实验六 粒子群算法 一、实验目的与要求： 目的：通过本次实验，学生可以掌握粒子群算法基本原理、基本粒子群算法流程和关键参数的设置。 要求：上机仿真，调试通过。 二、 实验设备： 计算机、Matlab软件、Python、VC++或C语言软件 三、实验内容： 1.求函数的最小值，其中x的取值范围为[-4,4]，这是一个有多个局部极值的函数。 2.用离散粒子群算法求函数的最小值，其中x的取值范围为[0,9]，这是一个有多个局部极值的函数。 四、实...
简介 粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO?Particle Swarm Optimization, PSO?ParticleSwarmOptimization,PSO?)属于进化算法的一种，和模拟退火相似，也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，也是通过适应度来评价解的品质，比遗传算法规则更为简单，没有遗传算法的“交叉”和“变异”操作，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。 实现容易，精度高，收敛快。 PSO?PSO?PSO?在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中...
torch.optim是一个实现了多种优化算法的包，大多数通用的方法都已支持，提供了丰富的接口调用，未来更多精炼的优化算法也将整合进来。 为了使用torch.optim，需先构造一个优化器对象Optimizer，用来保存当前的状态，并能够根据计算得到的梯度来更新参数。 要构建一个优化器optimizer，你必须给它一个可进行迭代优化的包含了所有参数（所有的参数必须是变量s）的列表。 然后，您可以指定程序优化特定的选项，例如学习速率，权重衰减...
让我们说一门课程由5个教程组成,从A到E命名,在课程中学生学习7个独特的信息,我从1到7编号.在给定的教程中学到的信息是一成不变的,但是我我可以任意顺序教授教程.例如,如果我愿意,我可以先教Tut C.Tut A: (1,2,3,4) Tut B: (5,6,7) Tut C: (2,3) Tut D: (5,6) Tut E: (1,2,3)所以我想说我按照这个顺序教授教程：Ordering 1:Tut A: (1,2,3,4) Tut B: (5,6,7) Tut C: (2,3) Tut D: (5,6) Tut E: (1,2,3) Tut F: (1,3)然后,学生将在第一...
我们有一个大小为N的整数数组A.给定另一个包含索引的数组B,其中B <= N且0 <= B [i] <= N-1的大小.现在我们必须从位置B [i]的数组A中删除所有元素.所以删除我们意味着我们也在转移数组A中的元素.有人可以帮我解决这个问题的O(n)解决方案吗？可能是O(1)空间.我想到的第一个解决方案是,遍历数组B并按顺序删除A中的元素(包括移位),但它是O(n ^ 2).解决方法:类似于iliaden的解决方案,除了你可以删除已删除的元素.int[] a = int[] b = ...
参考： https://blog.csdn.net/prephet/article/details/81665907 https://blog.csdn.net/stihy/article/details/52737723 疑问： 1、LM算法与SLAM第6讲中定义不太一样，（信赖区域的确定中ρ的定义方法） 帖子中用二阶近似定义ρ，而slam第六讲中用一阶近似来表达，两者思想较为一致，判断应是一阶还是二阶占主导地位。 不太明白的是，为何当一阶占主导地位是，采用更小的迭代步长，二阶占主导地位时，采用更大的迭代步长。且slam...
01 概述 Greedy Randomized Adaptive Search，贪婪随机自适应搜索（GRAS），是组合优化问题中的多起点元启发式算法，在算法的每次迭代中，主要由两个阶段组成：构造（construction）和局部搜索（ local search）。 构造（construction）阶段主要用于生成一个可行解，而后该初始可行解会被放进局部搜索进行邻域搜索，直到找到一个局部最优解为止。 02 整体框架 如上面所说，其实整一个算法的框架相对于其他算法来说还算比较简单明了...
00 前言 各位读者大家好，好久没有介绍算法的推文了，感觉愧对了读者们热爱学习的心灵。于是，今天我们带来了一个神奇的优化算法——遗传算法！ 它的优点包括但不限于：遗传算法对所求解的优化问题没有太多的数学要求，由于他的进化特性，搜索过程中不需要问题的内在性质，对于任意形式的目标函数和约束，无论是线性的还是非线性的，离散的还是连续的都可处理。 进化算子的遍历性（各态历经性）使得遗传算法能够非常有效地进行概率...
hdfs的副本的配置修改hdfs-site.xml文件<property><name>dfs.namenode.secondary.http-address</name><value>hd-02:50090</value></property>需要同步到其它机器：scp hdfs-site.xml hd-02:$PWDhadoop启动方式1）启动hdfs集群$ start-dfs.sh2）启动yarn集群$ start-yarn.sh3)启动hadoop集群$ start-all.sh大数据干什么的？1）海量数据的存储(mysql/orcale)分布式文件系统hdfsdfs->Hdfsmapreduce->mapreducebigtable->hbase分而治之...
冒泡排序冒泡排序（Bubble Sort），是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。它重复地走访过要排序的元素列，依次比较两个相邻的元素，如果他们的顺序（如从大到小、首字母从A到Z）错误就把他们交换过来。走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换，也就是说该元素已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端（升序或降序排列），就如同碳酸饮料中二氧化碳的气泡最终会上浮到顶...
DBSCAN 优化算法 Complexity DBSCAN is designed for use with databases that can accelerate region queries, e.g. using an R* tree. DBSCAN 被设计成能配合可加速 region query 的数据库结构，例如 R* 树。 complexity [k?m'pleks?t?]：n. 复杂，复杂性，复杂错综的事物 database ['de?t?be?s]：n. 数据库，资料库 region ['ri?d?(?)n]：n. 地区，范围，部位 query ['kw??r?]：n. 疑问，质问，疑问号，查询 vt. 询问，对...表示...
scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现，我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题。 scipy.optimize包提供了几种常用的优化算法。 该模块包含以下几个方面 使用各种算法(例如BFGS，Nelder-Mead单纯形，牛顿共轭梯度，COBYLA或SLSQP)的无约束和约束最小化多元标量函数(minimize()) 全局(蛮力)优化程序(例如，anneal()，basinhopping()) 最小二乘最小化(leastsq())和曲线拟合(curve_fit())算法 标量单变量函数最...
经过前三篇的学习笔记，对理论上的支持向量机算是稍微了解了，如何去求解前三篇学习笔记中的对偶问题呢？在这一篇学习笔记中将给出答案。 凸二次规划的对偶问题： $$\min_{\alpha} \frac{1}{2}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N}\alpha_i\alpha_iy_iy_jK(x_i,x_j) - \sum_{i=1}^{N}\alpha_i$$ $$s.t. \sum_{i=1}^{N}\alpha_iy_i = 0$$ $$ 0 \leq \alpha_i \leq C, i=1,2,...,N$$ 支持向量机的学习问题可以形式化为求解凸二次规划问题...