获取更多资讯，赶快关注上面的公众号吧！ 文章目录 藤壶交配优化算法（Barnacles Mating Optimizer，BMO）1、启发2、哈迪-温伯格(Hardy-Weinberg)法则3、BMO过程3.1 初始化3.2 选择过程3.3 繁殖 4、BMO算法藤壶交配优化算法（Barnacles Mating Optimizer，BMO） 2018年由马来西亚的Mohd Herwan Sulaiman等人提出了一种新颖的仿生进化优化算法——藤壶交配优化（Barnacles Mating Optimizer，BMO），该算法模拟了自然界中藤壶的交配...
主要内容：粒子群优化算法简介 1 背景介绍 人工生命人工生命：研究具有某些生命基本特征的人 工系统。包括两方面的内容： 1、研究如何利用计算技术研究生物现象； 2、 研究如何利用生物技术研究计算问题。 我们关注的是第二点。已有很多源于生物现象的计算技巧，例如神经网络和遗传算法。现在讨论另一种生物系统---社会系统：由简单个体组成的群落和环境及个体之间的相互行为。 群智能模拟系统利用局部信息从而可以产生不...
Adam 机器学习算法中的代价函数通常可以分解成每个样本的代价函数的总和. 训练数据的负条件对数似然可以写成 \[J(\theta)=\mathbb{E}_{x,y \in \hat p_{data}}L(x, y, \theta)=\frac {1} {m} \sum_{i=1}^m L(x^{(i)},y^{(i)},\theta) \]其中 \(L\) 是每个样本的损失 \(L(x, y, \theta) = -log(p(y|x;\theta))\). ? 对于这些相加的代价函数, 梯度下降需要计算 \[\nabla_{\theta} J(\theta) = \frac {1} {m} \sum_{i=1}^m \nabla_{\t...
1. 梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。 梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。在机器学习中...
手写数字识别之优化算法 目录手写数字识别之优化算法概述前提条件设置学习率对比不同学习率下模型的收敛效果学习率的主流优化算法 概述 上一节我们明确了分类任务的损失函数（优化目标）的相关概念和实现方法，本节我们依旧横向展开"横纵式"教学法，如 图1 所示，本节主要探讨在手写数字识别任务中，使得损失达到最小的参数取值的实现方法。图1：“横纵式”教学法 — 优化算法 前提条件 在优化算法之前，需要进行数据处理、设计神经...
在线广告需求方平台利润优化算法研究 曾贵川 电子科技大学摘要：近年来,随着互联网技术的快速发展,为广大互联网用户带来了极大的便利,以及互联网用户群体数量的快速增加和用户群体种类的多样化,人们的生活越来越离不开互联网。许多传统的线下活动都已逐渐转换为线上活动,因此广告活动也同样快速转化为线上活动,以发挥在线广告得天独厚的优势。实时竞价作为当下发展最快的效果类在线展示广告的主要投放方式,在工业界与学术界都引起巨...
牛顿法存在的问题计算量大，每次都需要计算HESSE矩阵，对于自变量维数较高的优化函数，计算量是相当大的； HESSE矩阵可能存在不正定的问题，此时求得的迭代方向可能不是下降方向；为了解决上述问题，需要求HESSE矩阵近似矩阵\(B\) 算法分析 将函数在\(x_{k+1}\)处二阶展开： \[f(x)=f(x_{k+1})+g_{k+1}^T(x-x_{k+1})+\frac{1}{2}(x-x_{k+1})^TG_{k+1}(x-x_{k+1}) \]上式求导等于0，得： \[g_k=g_{k+1}+G_{k+1}(x-x_{k+1}) \]令\(s_...
一、最小二乘法 对于给定的数据集\(D = {(x_1,y_1),(x_2,y_2), ...,(x_m,y_m)}\)，其中\(x_i=(x_{i1};x_{i2}; ...;x_{id})\)。 对上述数据进行拟合： \[f(x_i)= \hat \omega^T \hat{x_i} \]其中：\(\hat\omega = (\omega_1;\omega_2; ..., \omega_d;b)\) , \(\hat x_i = (x_{i1};x_{i2}; ...;x_{id};1)\) 最小二乘法是使用均方误差函数进行度量，可以通过求导，令导数等于零，直接求出解析解。均方误差函数为： \[E(\hat \omega)=\...
一、概述 贝尔曼-福特算法（Bellman–Ford），是求解单源最短路径（也就是找到从一个节点到图上其他所有节点的最短路径）问题的一种算法，由理查德贝尔曼和莱斯特福特创立。它的原理是对图进行次松弛操作，得到所有可能的最短路径。 常常拿它与Dijkstra算法作对比。Dijkstra算法也是用于求解单源最短路径的，但是当图中存在负权弧时，该算法就不适用了。而Bellman-ford算法恰恰可以解决这个问题。然而，Bellman-ford算法的时间复杂...
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Machine Learning学习笔记（十二）禁忌搜索算法（Tabu Search) https://blog.csdn.net/weixin_41806692/article/details/82414902 现代优化算法 之 禁忌搜索算法（含题目） https://blog.csdn.net/u013007900/article/details/50379135 禁忌搜索算法的实现_Python https://blog.csdn.net/ttphoon/article/details/103188435 遗传算法详解及java实现 https://blog.csdn.net/tyhj_sf/article/details/53321527 https://blog.csdn.net...
最优化算法python实现篇（4）——无约束多维极值（梯度下降法）摘要算法简介注意事项算法适用性python实现实例运行结果算法过程可视化 摘要 本文介绍了多维无约束极值优化算法中的梯度下降法，通过python进行实现，并可视化展示了算法过程。 算法简介 给定初始点，沿着负梯度方向（函数值下降最快的方向）按一定步长（机器学习中也叫学习率）进行搜索，直到满足算法终止条件，则停止搜索。 注意事项 学习率不能太小，也不能太大，可...
算法效果 矩形排料优化算法排序效果如下两张图所示：对标的排料软件 此算法对标仁霸排料软件。在矩形数量小于10块时，两种排序算法结果有的一样。有的结果相近。 算法的工程实用性 算法实现了一刀切的工艺要求。并可设置锯缝。实现了矩形长宽对调的功能。 算法不完善之处 此算法只实现了单张板排序。未做大量矩形排版的测试。在对调矩形长宽时，优化算法为了减少计算时间，减少了内部排列组合的数量。导致求出的不是最优化的排序结...
粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常认为它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一种。它可以被纳入多主体优化系统(Multiagent Optimization System, MAOS)。粒子群优化算法是由Eberhart博士和kennedy博士发明。 场景假设 一群鸟随机的寻找食物，在这个区域里面只有一块食物，所有的鸟...
最优化算法python实现篇（1）——进退法算法简介算法适用问题python实现示例运行结果 算法简介 进退法的用途是为一维极值优化问题寻找到一个包含极值的单峰区间，即从一点出发，试图搜索到使函数呈现“高-低-高”的三点，从而得到一个近似的单峰区间。 算法适用问题 凸优化问题，即目标函数为凸函数，若不是凸函数，则搜索到的单峰区间依赖初始值的选择，一般只能找到包含极值的单峰区间，而找不到包含最值的区间，即只能搜索到局部...