说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景贝叶斯优化器 (BayesianOptimization) 是一种黑盒子优化器，用来寻找最优参数。贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化，算法的参数空间中有大量连续型参数，运行时间相对较短。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能是整个超参数空间，更不能是
转载
2024-02-22 13:08:49
54阅读
动态规划动态规划是用来求最优解问题的解决策略之一一个最典型例子 ：用最少的硬币找零比如：一美元购买37美分商品，用来找零的硬币最小数量是多少（一般有1,5,10和25美分的硬币）首先我们使用最大面值的硬币（25美分），也是尽可能多的使用，接着再使用下一个面值最大的这种方法被称为贪心算法 但如果有21美元时，贪心算法依然会首先选择25美分的，答案也仍然没有变化，而最优解是三个21美分的硬币
什么是牛顿法在第９章中介绍了一维搜索的牛顿法,什么是一维搜索的牛顿法？首先介绍一下一维搜索一维搜索一维搜索其实也很简单，在许多迭代下降算法中，具有一个共同的特点，就是得到点x(k)后，需要按照某种规则确定一个方向d(k)，再从x(k)出发，沿着d(k)的方向上求目标函数的极小点。从而得到x(k+1)，重复以上做法，知道求得问题的解。这就是一维搜索。上面提到的d可以称作为步长因子。一维搜索的方法有很
文章目录一、理论基础 二、算法步骤 1、启发 2、方向和距离 3、气味浓度判断值 4、适应度评估 5、寻找最优个体 6、飞行 7、迭代优化 三、案例背景 问题描述 四、MATLAB程序实现 1、清空环境变量 2、初始化参数 3、寻找初始最优 4、迭代寻优 5、结果显示 6、绘图
原创
2021-06-30 17:35:38
6605阅读
优化成功或失败一、求解失败1、在到达迭代次数阈值或目标函数估值次数阈值时，求解器没有最小化目标到要求的精度，此时求解器停止。接下来，可以尝试以下方法：（1）设置‘Display’为‘iter’，查看每步的迭代信息，这些信息包括：目标函数（Fval or f(x) or Resnorm）是否是下降的；检查约束越界（Max constraint）是否是递减趋向于0；查看一阶优化是否是递减趋向于0；查看
转载
2023-10-12 12:49:29
155阅读
Golden Eagle Optimizer (GEO) source codes version 1.0% % To use this code in your own project % remove the line for 'GetFunctionDetails' function % and define the followi...
原创
2021-07-09 14:27:31
569阅读
文章目录一、理论基础 1、算法原理 2、算法过程 二、仿真实验 三、参考文献 四、Matlab仿真程序一、理论基础1、算法原理2、算法过程WDO算法的实现流程：1） 初始化空气质点的个数和维度，定义最大迭代次数和相关的参数常量，设置搜索边界(位置和速度)，设置相应的测试函数。2） 随机初始化各个质点的初始信息(位置和速度)，计算初始的压力值并根据压力值的大小升序排列。
原创
2021-06-30 17:38:17
455阅读
目录想查找相关内容也可在页面按ctrl+F搜索文字一、线性规划二、非线性规划三、插值与拟合1.拟合1）最小二乘曲线拟合2）非线性最小二乘拟合2.插值1）一维插值指令2）二维插值指令一、线性规划线性规划模型如下：Matlab中求解线性规划的指令：[x,fval,exitflag,output,lambda] =linprog(c,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)x:返回的最
# Python求解优化方程
优化方程是现代数学中的一个重要课题，也是计算机科学中的核心问题之一。利用优化算法，我们可以在给定的约束条件下，寻找到使目标函数取得最大或最小值的变量取值。Python作为一种强大的编程语言，提供了各种求解优化方程的工具和库。本文将介绍如何使用Python求解优化方程，并通过代码示例来说明。
## 什么是优化方程？
优化方程是一种数学模型，用于寻找使目标函数取得最
原创
2024-02-07 05:05:15
63阅读
1、打印小于N的所有素数；
2、从小到大依次打印N个素数
原创
2016-01-29 12:57:46
1683阅读
## Python 联合优化求解
在现实生活中，我们经常会遇到需要同时优化多个目标的问题。这种问题被称为多目标优化问题。在计算机科学领域，我们常常使用算法来解决这类问题。而Python提供了强大的工具和库来帮助我们进行联合优化求解。
### 联合优化求解的定义
联合优化求解是指在解决多目标优化问题时，考虑到多个目标之间的相互关系，通过综合考虑各个目标的取值来找到一个全局最优解或近似最优解。
原创
2023-12-05 11:14:40
176阅读
1 简介PO 是由巴基斯坦国立计算机和新兴科学大学的 Qamar Askari 等人于 2020 年提出的一种受社会启发的新型全局优化算法，灵感来源于政治的多阶段过程。该算法通过将种群从逻辑上划分为政党和选区，赋予每个解双重角色，便于每个候选人更新政党领袖和选区获胜者的位置。2 部分代码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Parliamentarism %%%%%%%%%%%%%%%%%%
原创
2021-11-28 22:28:29
313阅读
一、简介蜻蜓算法(Dragonfly Algorithm)是由Seyedali Mirjalili在2015年提出的一种新兴群智能算法。Reynoldz指出三个关于蜂群体行为准则：分离度、对齐度与聚合度。分离度是指相邻个体间保持适当距离，以免碰撞；对齐度是指速度和方向与相邻个体对齐；聚合度是指个体飞向相邻区域中心。蜻蜓主要目标都是生存，Seyedali
原创
2021-07-05 15:16:31
1219阅读
参考：微博 冯扬 写的“在线最优化求解”在线最优化求解
原创
2022-07-18 10:51:52
54阅读
# Python中的优化求解器：从基础到应用
在现代数据分析和科学计算中，优化问题无处不在。从机器学习中的参数调优到资源配置和路径优化，优化技术无时无刻不在影响我们的决策。本篇文章将探索Python中的优化求解器，并提供简单易懂的代码示例，帮助您更好地理解优化的基本概念和应用。
## 什么是优化求解器？
优化求解器是用于寻找给定目标函数的最佳解的工具。它通过调整输入变量的值来最小化或最大化目
# 组合优化：Python 的强大工具
组合优化是运筹学中的一个研究领域，旨在通过寻找所有可能组合中最佳的一个或几个组合，以解决复杂问题。应用范围广泛，包括物流、金融、人工智能等领域。文章将介绍组合优化的基本概念，应用场景，以及如何使用 Python 进行求解。
## 1. 组合优化的基本概念
组合优化问题通常涉及到一个有限的元素集合，然后我们需要根据特定的约束条件找到最优组合。典型的问题包
一、简介1.1 觅食行为 指鱼循着食物多的方向游动的一种行为，人工鱼X i X_iXi在其视野内随机选择一个状态X j X_jXj，分别计算它们的目标函数值进行比较，
原创
2021-07-05 11:26:10
415阅读
1 简介函数优化是遗传算法的经典应用领域,也是遗传算法进行性能评价的常用算例.对于一些非线性,多模型,多目标的函数优化问题,用其它优化方法较难求解,而用遗传算法则可以方便地得到较好的结果.用Matlab实现了函数优化的遗传算法源程序.遗传算法的流程如图 1 所示。其主要组成部分包括： （1）编码方式。遗传算法通常根据问题本身进行编码，并将问题的有效解决方案转化为遗传算法的搜索空间。工业中常用的
原创
2021-11-14 22:11:31
642阅读
1 简介平衡 优 化 器 ( equilibrium optimizer，EO) 是 Afshin Faramarzi 等人于 2019 年提出的一种新型智能算法，并在多个测试函数上相对传统智能算法表现出较好的优越性。2 部分代码%_________________________________________________________________________________%
原创
2021-11-30 12:26:37
497阅读
1 简介In an organization, a group of people working for a common goal may not achieve their goal unless theyorganize themselves in a hierarchy called Corporate Rank Hierarchy (CRH). This principle motiv
原创
2022-01-13 20:13:30
358阅读
