from sko.PSO import PSO
import matplotlib.pyplot as plt‘‘‘
目标是求目标函数的最小值
粒子群优化算法和蚁群算法类似，主要依靠群体之间的联系寻找最优解和最优输入嘴和
参数介绍:
func： 目标函数
ndim: 输入参数的个数
pop： 粒子的个数
max_iter： 最大迭代次数
lb： 输入参数的下限，低于此数值将不再衰减
ub： 输入参数的上限，高于此数值将不再增加
w： 学习衰减速率,惯性权重，学习的精度将随着...
PSO算法clc;
clear ;
close ;
%% Problem DefinitionCostFunction = @(x) sphere(x); % Cost FunctionnVar = 5; % Dimension of Decision VariablesVarSize = [1,nVar]; % Matrix Size of Decision VariablesVarMin = -10; % Lower Bound of Decision Variables
VarMax = 10; % Upper Bound of Decision Variables%% Parameters of PSOMaxIt = 1000; ...
例题：https://www.luogu.org/problemnew/show/3371 1 #include <cstdio>2 #include<iostream>3 #include<cmath>4 #include<queue>5 #include<vector>6 #include<cstring>7 #include<algorithm>8usingnamespace std;9 vector<int>v[10005], c[10005];
10constint INF = 2147483647;
11int dis[10005];
12bool vis[10005];
13void sssp(int a) //single source shortest path14{
15for(int i = 0; i < 10005; ++i) dis[i] = INF;...
最短路问题三大算法及其优化算法总结+模板前言这里给了最短路问题中三大算法及其优化后的算法总结和模板，总结一下，以便后续学习。Floyd-Warshall多源最短路，即要求求出图中每两个顶点之间的最短路。虽然Floyed的复杂度是\(O(n^3)\)，但是4行却简单很多，本质上是动态规划算法。
思想：从i号顶点到j号顶点只经过前k号顶点的最短路径。const int inf=0x3f3f3f3f;
int Floyd()
{//初始化n个顶点 for(i = 1; i <= n; i ++)for(j = 1...
3、神经网络优化中的挑战
优化是一个很困难的任务，在传统机器学习中一般会很小心的设计目标函数和约束，以使得优化问题是凸的；然而在训练神经网络时，我们遇到的问题大多是非凸，这就给优化带来更大的挑战。
3.1 局部极小值
凸优化问题通常可以简化为寻找一个局部极小值点的问题，在凸函数中，任何一个局部极小点都是全局最小点；有些凸函数的底部是一个平坦区域，在这个平坦区域的任一点都是一个可以接受的解。如下图所示：但是...
一、损失函数：机器学习主要工作是模型评估，而损失函数定义了模型的评估指标!!
常见的损失函数有mean_squared_error
mean_absolute_error
mean_absolute_percentage_error
mean_squared_logarithmic_error
squared_hinge
hinge
categorical_hinge
logcosh
categorical_crossentropy
sparse_categorical_crossentropy
binary_crossentropy（二元交叉熵）
kullback_leibler_divergence
poisson
cosine_proximity二、机器学习经典优化...
http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson2-week2.html优化算法 (Optimization algorithms)
Mini-batch 梯度下降（Mini-batch gradient descent）
理解mini-batch梯度下降法（Understanding mini-batch gradient descent）指数加权平均数（Exponentially weighted averages）理解指数加权平均数（Understanding exponentially weighted averages）
数加权平均的偏差修正（Bias correction in exponentially weighted averages）...
文章目录BGD/MBGD/SGDMomentumNAGAdagradAdaDelta/RMSPropAdam
BGD/MBGD/SGD
梯度下降的公式为:
θi+1=θi?η??θiL(θi)
\theta_{i+1}=\theta_{i}-\eta \frac{\partial}{\partial \theta_{i}} L(\theta_{i})θi+1?=θi??η?θi???L(θi?)
对某个参数w的梯度下降公式就是上一步的该参数w的值减去学习率乘以损失函数对w的梯度值。损失函数对w的偏导数值就是梯度。需要注意的是梯度下降总是减去梯度。
BGD/MBGD/SGD的区别主要在于损...
主要内容：
一.Mini-Batch Gradient descent
二.Momentum
四.RMSprop
五.Adam
六.优化算法性能比较
一.Mini-Batch Gradient descent
二.Momentum
四.RMSprop
五.Adam
六.优化算法性能比较
#!/usr/local/php53/bin/php/*** @params array=rs_array*/#define(MAX,1000);$MAX = 1000;$from = 2;$rs_array= array();echo $MAX."以内的素数...\n";while($from $is_susu=true; foreach($rs_array as $vals){ if ((sqrt($from)+1) % $vals == 0 ){ $is_susu=false;break; } } if($is_susu) { echo $from." "; $rs_array[]=$from; } $from++;}?>
只是第1,2次选择。还要再做2次。后面基本一样重复第二次志愿的。100个学生运行数据大概花了6-7秒。求指导怎么可以优化下~~谢谢 if($_POST['cal']) { //--------------------------------------------第一志愿------------------------------------------- $sql = "select * from hos;"; $res = mysql_query($sql)or die(mysql_error()); $info = mysql_fetch_array($res)or die(mysql_error()); //echo $in...
求教导怎么优化算法只是第1,2次选择。还要再做2次。后面基本一样重复第二次志愿的。100个学生运行数据大概花了6-7秒。求指导怎么可以优化下~~谢谢if($_POST['cal']){//--------------------------------------------第一志愿-------------------------------------------$sql = "select * from hos;";$res = mysql_query($sql)or die(mysql_error());$info = mysql_fetch_array($res)or die(mysql_error()); //echo $info['tot...
本文实例讲述了PHP排序算法之快速排序(Quick Sort)及其优化算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
基本思想：
快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。他的基本思想是：通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分的关键字均比另一部分记录的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以达到整个序列有序的目的。
基本算法步骤：
举个栗子：
假如现在待排序记录是：
6 ...
循环处理是最常见的编程模式之一，也是提升性能必须关注的要点之一。
常见的优化方案有：
①JavaScript的四种循环(for、do-while、while、for-in)中，for-in循环比其他几种明显要慢。由于每次迭代操作会同时搜索实例或原型属性，for-in循环的每次迭代都会产生更多的开销，所以比其他类型要慢。因此遍历一个属性数量有限的已知属性列表，可以这样优化：
var props = [prop1, prop2],i = 0;
whlie(i < props.length){precess(object[...
python视频教程栏目介绍各种最优化算法相关免费学习推荐：python视频教程二分法函数详见rres，此代码使该算法运行了两次def asdf(x):rres=8*x**3-2*x**2-7*x+3return rresi=2
left=0
right=1
while i>0 :i = i-1ans = 0.1mid1 = (left + right + ans) / 2mid2 = (left + right - ans) / 2a=asdf(mid1)c=asdf(mid2)if a > c :right = mid1else :left = mid2
b=(left+right) / 2
print("左极限=%s,右极限=%s,极小值x=%s"%(left,right...
