python智能优化算法pdf

时间: 2023-07-20 19:02:41 浏览: 335
### 回答1: Python智能优化算法PDF是一本介绍Python编程语言与智能优化算法结合的专业书籍。该书通过梳理算法的原理和实现过程,向读者传递算法的核心思想和应用方法。 首先,本书详细介绍了智能优化算法的基本概念和分类。智能优化算法是一种通过模拟生物演化、社会行为等自然现象来搜索最优解的方法。它主要包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法等。本书通过理论和实例的结合,对这些算法的原理和特点进行了详细解析。 其次,本书深入介绍了Python编程语言的基础知识,并结合智能优化算法的实现示例进行讲解。Python是一门简洁而强大的编程语言,拥有丰富的库和工具,非常适合实现智能优化算法。本书通过实例代码和实践案例,指导读者如何使用Python编程语言在优化问题中应用智能算法。 此外,本书还详细介绍了如何利用Python编程语言进行算法效果评估和参数调优。在使用智能优化算法解决实际问题时,如何评估算法的性能和调整算法参数非常重要。本书通过案例讲解和实践指导,向读者传授了评估算法效果的方法和技巧,以及参数调优的实践经验。 总之,Python智能优化算法PDF是一本面向学习智能优化算法和Python编程语言的读者的专业书籍。通过理论介绍、代码示例和实践案例,本书将帮助读者全面了解智能优化算法的原理和实现方法,并掌握利用Python编程语言进行算法应用和效果评估的技巧。 ### 回答2: Python智能优化算法PDF 是一本介绍Python智能优化算法的PDF电子书。Python智能优化算法是一种通过模仿自然界中的优化机制,以寻找最优解或接近最优解的算法。这本PDF书籍将帮助读者了解Python智能优化算法的基本原理和应用。 书籍的内容包括以下几个方面: 1.智能优化算法的基本概念:介绍了智能优化算法的起源和发展,包括遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法等常见算法。同时,也对这些算法的特点和适用范围进行了详细的介绍。 2.Python编程基础:对Python编程语言的基本语法和常用函数进行了介绍,以帮助读者理解和实现智能优化算法。 3.智能优化算法的实现:介绍了如何使用Python编写智能优化算法的代码,包括如何定义适应度函数、如何设置算法的参数等。 4.实际应用案例:通过实际的案例,展示了智能优化算法在不同领域的应用,比如在工程设计、金融风险管理等方面。 该PDF书籍的特点是语言简洁明了,配有大量的代码示例和图表,便于读者理解和实践。读者不仅可以通过学习这本书来了解智能优化算法的基本原理,还可以通过实践案例来应用到实际问题中。 总之,Python智能优化算法PDF 是一本对Python智能优化算法进行全面介绍的书籍,适合对智能优化算法感兴趣的读者阅读和学习。
阅读全文

相关推荐

pdf
智能优化算法 智能优化算法 ⽬录 遗传算法(Genetic Algorithm) 遗传算法是模拟⽣物在⾃然环境中的遗传和进化的过程⽽形成的⾃适应全局最优化搜索算法。 理论 达尔⽂的⾃然选择学说表明,遗传和变异是决定⽣物进化的内在因素。遗传是指⽗代和⼦代之间,在性状上存在相似现象;变异是指⽗代和 ⼦代之间,以及⼦代的个体之间,在性状上存在差异的现象。在⽣物体内,遗传和变异的关系⼗分密切。⼀个⽣物的遗传往往会发⽣变异, ⽽变异的性状有的可以遗传。 遗传物质的主要载体是染⾊体,基因是有遗传效应的⽚段,他储存着遗传信息,可以准确的复制,也可以发⽣突变。⽣物⾃⾝通过对基因的 复制和交叉,是其性状的遗传得到选择和控制。同时,通过基因重组、基因变异和染⾊体在结构和数⽬上的便宜发⽣丰富多彩的变异现象。 总结⽣物遗传和进化的规律有: 1,⽣物的所有遗传信息都包含在其染⾊体中,染⾊体决定了⽣物的性状,染⾊体是由基因及其有规律的排列所构成。 2,⽣物的繁殖过程是由其基因的复制过程完成的。同源染⾊体的交叉或变异会产⽣新的物种,使⽣物呈现新的性状。 3,对环境适应能⼒强的基因或染⾊体,⽐适应能⼒差的基因或染⾊体有更多的机会遗传到下⼀代。 遗传学与遗传算法术语对应关系 遗传学术语 遗传学术语 遗传算法术语 遗传算法术语 群体 可⾏解集 个体 可⾏解 染⾊体 可⾏解编码 基因 可⾏解编码的分量 基因形式 遗传编码 适应度 评价函数值 选择 选择操作 交叉 交叉操作 变异 变异操作 特点 算法是模拟⽣物在⾃然环境中的遗传和进化的过程形成的⼀种并⾏、⾼效、全局搜索的⽅法,他有⼏下特点: 1,遗传算法以决策变量的编码作为运算的对象; 2,直接以⽬标函数值作为搜索信息; 3,同时使⽤多个搜索点的搜索信息; 4,是⼀种基于概率的搜索技术; 5,具有⾃组织、⾃适应和⾃学习等特性。 领域 20世纪90年代以后,它作为⼀种⾼效、实⽤、鲁棒性强的优化技术,发展极为迅速,在机器学习、模式识别、神经⽹络、控制系统优化及 社会科学等领域⼴泛应⽤。 算法流程 1. 初始化。设置进化代数计数器g=0,设置最⼤进化代数G,随机⽣成NP个个体作为初始群体P(0); 2. 个体评价。计算群体P(t)中各个个体的适应度。 3. 选择运算。将选择算⼦作⽤于群体,根据个体的适应度,按照⼀定的规则或⽅法,选择⼀些优良的个体遗传到下⼀代群体。 4. 交叉运算。将交叉算⼦作⽤于群体,对选中的成对个体,以某⼀概率交换他们之间的部分染⾊体,产⽣新的个体。 5. 变异运算。将变异算⼦作⽤于群体,对选中的个体,以某⼀概率改变某⼀个或某⼀些基因值为其他的等位基因。群体P(t)经过选择、 交叉和变异运算之后得到下⼀代群体P(t+1)。计算适应度值,并根据适应度值进⾏排序,准备进⾏下⼀次遗传操作。 6. 终⽌条件判断:若g<=G,则g=g+1,转到第2步;若 g>G ,则输出最⼤适应度的个体作为最优解,终⽌计算。 差分进化算法(Differential Evolution Algorithm) 理论 同其他进化算法⼀样,差分算法也是对候选解的种群进⾏操作,但其种群繁殖⽅案不同:它通过把种群中两个成员之间加权向量加到第三个 成员上来产⽣新的参数向量,称"变异";然后将变异向量的参数与另外预先确定的⽬标向量参数按⼀定的规则混合来产⽣新的试验向量, 称"交叉";最后,若试验向量的代价函数⽐⽬标向量的代价函数低,试验向量就在下⼀代中代替⽬标向量,称"选择"。种群中所有的成 员必须当作⽬标向量进⾏⼀次这样的操作,以便在下⼀代中出现相同个数竞争者。在进化过程中对每⼀代的最佳参数向量进⾏评价,记录最 ⼩化过程。 这样利⽤随机偏差扰动产⽣新个体的⽅式,可以获得⼀个收敛性⾮常好的结果,引导搜索过程向全局最优解逼近。 特点 1. 结构简单,容易使⽤; 2. 性能优越。具有较好的可靠性、⾼效性和鲁棒性。 3. ⾃适应性。 4. 具有内在的并⾏性,可协同搜索,具有利⽤个体局部信息和群体全局信息知道算法进⼀步搜索的能⼒。在同样的精度下,查分进化算 法具有更快的收敛速度。 5. 算法通⽤,可直接对结构对象进⾏操作,不依赖于问题信息,不存在对⽬标函数的限定。 领域 在⼈⼯神经元⽹络、电⼒、机械设计、机器⼈、信号处理、⽣物信息、经济学、现代农业和运筹学等。然⽽,尽管该算法获得了⼴泛研究, 但相对于其他进化算法⽽⾔,研究成果相当分散,缺乏系统性,尤其在理论⽅⾯还没有重⼤的突破。 算法流程 操作流程如下: 1,初始化 2,变异 3,交叉 4,选择 5,边界条件处理 上述的是最基本的差分进化算法操作程序,实际应⽤中还发展了⼏个变形形式,⽤符号:DE/x/y/z加以区分,其中x限定当前被变异的向量 是"随机的"还是"最佳的";y是所利⽤的差向量的个数;z
pdf
python的智能算法_Python智能优化算法库⼩汇总 最近查了⼀圈python的智能优化算法库,发现在python⾥⾯这样的库相对⼀些传统的语⾔还真是不太多(⽐如Matlab)。总的看起来似乎起 步都还⽐较晚(个⼈认为有可能是因为智能算法本⾝相对复杂并且过于专业,多数应该还是集中在专业做优化的圈⼦⾥)。 ⽬前总结了以下库: 1、DEAP 2、mealpy 3、scikit-opt (国产良⼼) 4、Geatpy2(国产⽤⼼) 5、pygmo2 6、pyswarms 7、SciPy 1、DEAP 安装: pip install deap 优点:起点⾼,发表在Journal of Machine Learning Research ⽤法灵活,所有模块均可⾃定义 缺点:上⼿⿇烦⽐较⿇烦 2、mealpy 安装: pip install meaply 优点:算法丰富,集成了现有的62种算法,⽬测应该还在继续更新添加 上⼿容易,代码简单,⽐如对标准函数库的函数进⾏优化: 缺点:整体设计似乎不太规范,⽂档解释不够 语⾔上似乎还存在⼀点⼩问题,英语应⽤不够规范(这可能也是作者没有发表很好的杂志的原因之⼀) 集成了多种算法但未列举参考⽂献,不⽅便论⽂引⽤ 3、scikit-opt (国产良⼼) 安装: pip install scikit-opt 优点:上⼿容易,代码简单,尤其许多⽤法很像Matlab。⽐如官⽅⽂档就提供了⼀些例⼦:使⽤遗传算法进⾏曲线拟合 中⽂⽂档,并且⽂档很全。⼤佬的CSDN主页。(作者 @幼鹰me 曾经是京东算法⼯程师,现在是蚂蚁算法⼯程师,这个库也的确感觉得到 ⼀些情怀,⽅便实⽤的感觉) 在使⽤⽅便的基础上,也提供了不少接⼝⽤于⾃⾏修改。尤其可以⾃定义算⼦。 ⼀些较好玩的特性:GPU加速、断点运⾏等。 缺点:⽬前似乎还没有集成⾜够多的⽅法。⼤类有3类,共7种算法。 算法本⾝的优化似乎还不⾜(未仔细测试) 4、Geatpy2(国产⽤⼼) 安装: pip install geatpy 或者强制版本 pip install geatpy==2.5.1 优点:上⼿容易,实现简单 ⽂档完整,⽰例丰富(中⽂⽂档) 功能齐全,除算法以外也封装了许多实⽤的功能,⽐如数据可视化等 缺点:代码风格诡异 英⽂⽤语不规范,变量命名相对随意,⽐如⼊门⽂档中,将⽬标函数翻译成"aimFunc",变量名称XM?等。 ⽂档开展还显得⽐较稚嫩,⽐如主页⽂档就⽤插件显⽰,官⽹体验还⽋些⽕候 注:这个项⽬得多补充⼏句,⽬测应该是硕⼠⽣写的。总体的设计、DEMO、⽂档上给⼈感觉都远不如上⾯⼏个⽼练(尤其和DEAP相⽐)。 但⼏个学⽣跨校合作,在不长的时间内能够完成如此完整的⼀个⼯作也实⾮易事。也希望他们能够继续进步。综合来看,这个项⽬个⼈认为 属于国产⽤⼼。 5、pygmo2 安装: pip install pygmo 注:安装还依赖如下环境 其它可能会⽤到的环境: 优点:功能丰富 ⽀持并⾏和分布式计算(本⾝运⾏效率也很⾼) ⽤法灵活 感觉测试相对稳定(未仔细测试) 缺点:上⼿相对⿇烦 依赖项较多,尤其要求对应C++版的软件环境 算法有限 注:这个库也吐槽⼀句,⽹传很厉害,但真没看出来除了看起来专业以外有何厉害之处。当然通常以C++为底层的东西有可能在⼤量级问题 上的处理更加容易部署,但⼀般的⽤户也⽤不到。 6、pyswarms 安装: pip install pyswarms 优点:简单,易上⼿,基本上也属于⼏⾏代码⼊门型 可视化,尤其动态可视化做得好。(亮点),⽐如画出图形,基本上就是⼀句代码: 缺点:算法少。只有基于PSO的各类问题的算法(本质上其实就只是⼀个算法) 灵活度不够。 起点低。发表的论⽂既没进⼊CCF推荐,也没进⼊SCI。同时虽然号称有许多研究论⽂⽤过,但仔细看级别都不⾼(基本都属于三⽆型) 7、SciPy(想不到吧) 安装(当然其实当你装上Python的时候它就在了): pip install scipy 特别说明: scipy作为⼀个相对严谨和'传统'的数值计算库,基本上常⽤的数值计算⽅法都有涉及。当然数值计算型的库通常都不会把智 能优化(启发式算法)作为重点。它集成了⼗分有限的⼏种优化算法:差分进化、模拟退⽕等。但它仍然有不少优点: 优点:作为严谨的数值计算库,它的正确性和稳定性值得信赖(超过800个contributor,其中有不少是名校的教师、博⼠等) 使⽤⽅便、简单 scipy也可以⾃定义优化算法 缺点:⾃然就是算法太少了 虽然可以⾃定义,但⿇烦程度⼏乎相当于完全⾃⼰造轮⼦ 后续如果再发现好⽤的库我们会继续更新,如果⼤家有好的建议也欢迎评论补充! 写在后⾯没想到这么个⼩破⽂章居然招来了两位作者( @幼鹰me @秋宏 )的亲⾃
pdf
智能优化算法 智能优化算法 Matlab 下标从1开始!! ~=:相当于不等于!= eps表⽰的是⼀个数可以分辨的最⼩精度,返回1.0和下⼀个精度最⾼的双精度浮点数的差值, 即2^(-52)。 Inf和-Inf分别代表正⽆穷和负⽆穷 y = length(x) 函数计算指定向量或矩阵的长度y。如果参数变量x是向量,则返回其长度;如果参数变量是⾮空矩阵,则length(x)与 max(size(x))等价 矩阵取值 v(m , : ):取第m⾏ v( : ,m):取第m列 v(x,y):取第x⾏第y列 矩阵计算 [SortFit1,Index]=sort(Fit1):对Fit进⾏排序,排序结果放⼊SortFit1矩阵,结果每位上的元素在原来列上的序号放⼊Index矩阵 [aa,bb]=size(A):aa=⾏数,bb=列数 cumsum(x):对矩阵x进⾏逐列累加,例:[a,b,c,d]=>[a,a+b,a+b+c,a+b+c+d] sum(x):对矩阵x进⾏逐列求和,即每列之和 取整函数 fix朝零⽅向取整,如fix(-1.3)=-1; fix(1.3)=1; floor,顾名思义,就是地板,所以是取⽐它⼩的整数,即朝下取整,如floor(-1.3)=-2; floor(1.3)=1;floor(-1.8)=-2,floor(1.8)=1 ceil,与floor相反,它的意思是天花板,也就是取⽐它⼤的最⼩整数,即朝上取整,如ceil(-1.3)=-1; ceil(1.3)=2;ceil(-1.8)=- 1,ceil(1.8)=2 round四舍五⼊到最近的整数,如round(-1.3)=-1;round(-1.52)=-2;round(1.3)=1;round(1.52)=2 ⽣成随机数函数 rand ⽣成均匀分布的伪随机数。分布在(0~1)之间 rand(m,n)⽣成m⾏n列的均匀分布的伪随机数 randn ⽣成标准正态分布的伪随机数(均值为0,⽅差为1) randi ⽣成均匀分布的伪随机整数 randi(iMax)在闭区间[1,iMax]⽣成均匀分布的伪随机整数 randi(iMax,m,n)在开区间[1,iMax]⽣成mXn型随机矩阵 r = randi([iMin,iMax],m,n)在开区间[iMin,iMax]⽣成m*n型随机矩阵 randperm ⽣成整数的随机排列 排序函数 B = sort(A) 按升序对 A 的元素进⾏排序。 如果 A 是向量,则 sort(A) 对向量元素进⾏排序。 如果 A 是矩阵,则 sort(A) 会将 A 的列视为向量并对每列进⾏排序,从上到下,从⼩到⼤ 如果 A 是多维数组,则 sort(A) 会沿⼤⼩不等于 1 的第⼀个数组维度计算,并将这些元素视为向量 复制函数 B = repmat(A,x,y)⽣成重复数矩阵 若A是⼀个数,则⽣成x*y的矩阵,全是A 若A是⼀个矩阵,将矩阵A复制2⾏3列 智能优化算法 智能优化算法 代表⼈物汇总 算法名 算法名 英⽂名 英⽂名 代表⼈物 代表⼈物 遗传算法GA Genetic Algorithm J.H.Holand 差分进化算法DE Differential evolution Storn 免疫算法IA Immune algorithm Burnet 蚁群算法ACO Ant Colony optimization M.Dorigo,V.Maniezzo,A.Colorni 粒⼦群算法PSO Particle swarm optimization James Kennedy,Rusell Eberhart 模拟退⽕算法SA Simulated annealing Metropolis 禁忌搜索算法TS Tabu Search Glover 神经⽹络算法NN Neural Newwork McCulloch,Pitts,J.J.Hopfield 算法名 算法名 英⽂名 英⽂名 代表⼈物 代表⼈物 算法特点汇总 算法名字 算法名字 特点 特点 优缺点 优缺点 遗传算法 群体搜索策略和简单的遗传算⼦ 全局搜索能⼒强,局部搜索能⼒较弱,早熟,算法收敛性⽆法保证 差分进化算法 免疫算法 蚁群算法 粒⼦群算法 收敛速度快但容易陷⼊局部最优解 模拟退⽕算法 禁忌搜索算法 神经⽹络算法 遗传算法 遗传算法GA 遗传算法模拟⽣物在⾃然环境中的遗传和进化的过程,从⽽形成⾃适应全局优化搜索算法,它借⽤了⽣物遗传学的观点,通过⾃然选择,遗 传,变异等机制,实现各个个体适应性的提⾼ 名词解释 遗传学术语 遗传学术语 遗传算法术语 遗传算法术语 群体 可⾏解集 个体 可⾏解 染⾊体 可⾏解的编码 基因 可⾏解编码的分量 基因形式 遗传编码 适应度 评价函数值 选择 选
pdf
智能优化算法总结 优化算法有很多,经典算法包括:有线性规划,动态规划等;改进型局部搜索算法包括爬⼭法,最速下降法等,模拟退⽕、遗传算法以及禁 忌搜索称作指导性搜索法。⽽神经⽹络,混沌搜索则属于系统动态演化⽅法。 梯度为基础的传统优化算法具有较⾼的计算效率、较强的可靠性、⽐较成熟等优点,是⼀类最重要的、应⽤最⼴泛的优化算法。但是,传统 的最优化⽅法在应⽤于复杂、困难的优化问题时有较⼤的局限性。⼀个优化问题称为是复杂的,通常是指具有下列特征之⼀:(1)⽬标函 数没有明确解析表达;(2)⽬标函数虽有明确表达,但不可能恰好估值;(3)⽬标函数为多峰函数;(4)⽬标函数有多个,即多⽬标优 化。⼀个优化问题称为是困难的,通常是指:⽬标函数或约束条件不连续、不可微、⾼度⾮线性,或者问题本⾝是困难的组合问题。传统优 化⽅法往往要求⽬标函数是凸的、连续可微的,可⾏域是凸集等条件,⽽且处理⾮确定性信息的能⼒较差。这些弱点使传统优化⽅法在解决 许多实际问题时受到了限制。 智能优化算法⼀般都是建⽴在⽣物智能或物理现象基础上的随机搜索算法,⽬前在理论上还远不如传统优化算法完善,往往也不能确保解的 最优性,因⽽常常被视为只是⼀些"元启发式⽅法"(meta-heuristic)。但从实际应⽤的观点看,这类新算法⼀般不要求⽬标函数和约束 的连续性与凸性,甚⾄有时连有没有解析表达式都不要求,对计算中数据的不确定性也有很强的适应能⼒。 下⾯给出⼀个局部搜索,模拟退⽕,遗传算法,禁忌搜索的形象⽐喻:      为了找出地球上最⾼的⼭,⼀群有志⽓的兔⼦们开始想办法。       1.兔⼦朝着⽐现在⾼的地⽅跳去。他们找到了不远处的最⾼⼭峰。但是这座⼭不⼀定是珠穆朗玛峰。这就是局部搜索,它不能保证局 部最优值就是全局最优值。       2.兔⼦喝醉了。他随机地跳了很长时间。这期间,它可能⾛向⾼处,也可能踏⼊平地。但是,他渐渐清醒了并朝最⾼⽅向跳去。这就 是模拟退⽕。   3.兔⼦们吃了失忆药⽚,并被发射到太空,然后随机落到了地球上的某些地⽅。他们不知道⾃⼰的使命是什么。但是,如果你过⼏年 就杀死⼀部分海拔低的兔⼦,多产的兔⼦们⾃⼰就会找到珠穆朗玛峰。这就是遗传算法。       4.兔⼦们知道⼀个兔的⼒量是渺⼩的。他们互相转告着,哪⾥的⼭已经找过,并且找过的每⼀座⼭他们都留下⼀只兔⼦做记号。他们制 定了下⼀步去哪⾥寻找的策略。这就是禁忌搜索。 ⼀般⽽⾔,局部搜索就是基于贪婪思想利⽤邻域函数进⾏搜索,若找到⼀个⽐现有值更优的解就弃前者⽽取后者。但是,它⼀般只可以得 到"局部极⼩解",就是说,可能这只兔⼦登"登泰⼭⽽⼩天下",但是却没有找到珠穆朗玛峰。⽽模拟退⽕,遗传算法,禁忌搜索,神经 ⽹络等从不同的⾓度和策略实现了改进,取得较好的"全局最⼩解"。      模拟退⽕算法(Simulated Annealing,SA)      模拟退⽕算法的依据是固体物质退⽕过程和组合优化问题之间的相似性。物质在加热的时候,粒⼦间的布朗运动增强,到达⼀定强度 后,固体物质转化为液态,这个时候再进⾏退⽕,粒⼦热运动减弱,并逐渐趋于有序,最后达到稳定。      模拟退⽕的解不再像局部搜索那样最后的结果依赖初始点。它引⼊了⼀个接受概率p。如果新的点(设为pn)的⽬标函数f(pn)更 好,则p=1,表⽰选取新点;否则,接受概率p是当前点(设为pc)的⽬标函数f(pc),新点的⽬标函数f(pn)以及另⼀个控制参数"温 度"T的函数。也就是说,模拟退⽕没有像局部搜索那样每次都贪婪地寻找⽐现在好的点,⽬标函数差⼀点的点也有可能接受进来。随着算 法的执⾏,系统温度T逐渐降低,最后终⽌于某个低温,在该温度下,系统不再接受变化。      模拟退⽕的典型特征是除了接受⽬标函数的改进外,还接受⼀个衰减极限,当T较⼤时,接受较⼤的衰减,当T逐渐变⼩时,接受较⼩的 衰减,当T为0时,就不再接受衰减。这⼀特征意味着模拟退⽕与局部搜索相反,它能避开局部极⼩,并且还保持了局部搜索的通⽤性和简 单性。   在物理上,先加热,让分⼦间互相碰撞,变成⽆序状态,内能加⼤,然后降温,最后的分⼦次序反⽽会更有序,内能⽐没有加热前更 ⼩。就像那只兔⼦,它喝醉后,对⽐较近的⼭峰视⽽不见,迷迷糊糊地跳⼀⼤圈⼦,反⽽更有可能找到珠峰。 值得注意的是,当T为0时,模拟退⽕就成为局部搜索的⼀个特例。       模拟退⽕的伪码表达:   procedure simulated annealing   begin   t:=0;   initialize temperature T   select a current string vc at random;   evaluate vc;   repeat    repeat    se
pdf
现代优化算法 现代优化算法 禁忌搜索算法 模拟退火算法 遗传算法 人工神经网络 蚁群算法 粒子群算法 混合算法 …………… 特点: 基于客观世界中的一些自然现象; 建立在计算机迭代计算的基础上; 具有普适性,可解决实际应用问题。 97年A 题用模拟退火算法 00年B 题用神经网络分类算法 01年B 题这种难题也可以使用神经网络 美国89年A 题也和BP(Error Back Propagation) 算法有关系 美国03年B 题伽马刀问题也是目前研究的课题,目前算法最佳的是遗传算法。 最优化理论的三大非经典算法: 模拟退火法(SA)、遗传算法(GA)、神经网络(NN) 近几年的赛题越来越复杂,很多问题没有什么很好的模型可以借鉴, 于是这三类算法很多时候可以派上用场。 最优化问题(Optimization Problem) 最优化问题: 1 2 1 2 ( ) ( , , , ) ( , , , ) n n Minimize f x f x x x subjectto x x x x S X 组合优化问题(Combinatorial Optimization Problem ) : 最优化问题中的解空间X或S由离散集合构成。其中很多问题是NP完全 (Nondeterministic Polynomial Completeness)问题. 待解决的问题 连续性问题,以微积分为基础,规模较小 传统的优化方法 理论上的准确与完美,主要方法:线性与非线性规划、动态 规划、多目标规划、整数规划等;排队论、库存论、对策论、 决策论等。 传统的评价方法 算法收敛性、收敛速度 经典优化方法 待解决的问题 离散性、不确定性、大规模 现代的优化方法 启发式算法(heuristic algorithm) 追求满意(近似解) 实用性强(解决实际工程问题) 现代的评价方法 算法复杂性 现代优化方法 现代优化算法 现代优化算法又称智能优化算法或现代启发式算法,是一种具 有全局优化性能、通用性强、且适合于并行处理的算法。这种算法 一般具有严密的理论依据,而不是单纯凭借专家经验,理论上可以 在一定的时间内找到最优解或近似最优解。 它们的共同特点:都是从任一解出发,按照某种机制, 以一定的概率在整个求解空间中探索最优解。由于它们可以 把搜索空间扩展到整个问题空间,因而具有全局优化性能。 全局优化 Rastrigin's Function 2 2 1 2 1 2 ( ) 20 10(cos2 cos2 ) Ras x x x x x 全局最小点 (0,0) 模拟退火算法 一、模拟退火算法基本原理 模拟退火算法(Simalated Annealing,简称SA)属于一种 通用的随机探索算法,1953年N. Metropolis (梅特罗波利斯)等人 提出了模拟退火算法,其基本思想是把某类优化问题的求解过程 与统计热力学中的热平衡问题进行对比试图通过模拟高温物体退 火过程,来找到优化问题的全局最优解或近似全局最优解. 一个物体(如金属)的退火过程大体如下:首先对该物体高温加 热(熔化),显然物体内原子处于高速运行的高能状态.然而作为一个 实际的物理系统,原子的运动又总是趋于最低的能量状态,在退火的初 始状态,由于温度较高,物体处于高能状态,随着温度的逐渐降低,物 体内部原子运动化学能趋于低能状态,这种由高能向低能逐渐降温的过 程称为退火.当温度降至结晶温度后,物体由原子运动变为围绕晶体格 点的微小振动,液体凝固成固体,退火过程结束. 当我们把目标函数f (X)看成定义在可行集(解空间)上的能量曲 面,而整个曲面f (X)凹凸不平,如果让一个光滑圆球在曲面上自由滚动, 这个圆球十有八九会滚到最近的凹处停止运动,但该低谷并不一定是最 深的一个凹谷,模拟退火方法就类似于沿水平方向给圆球一个水平方向 作用力,若作用于小球的作用力足够大且小球所处的低谷并不很深. 对于一个优化问题 min ( ) ( ) 0, 1,2, , , . . ( ) 0, 1,2, , . i j f X g X i l s t h X j m 小球受水平力作用会从该低谷流出,落入另一低谷,然后 受水平力作用又滚出,如此不断滚动,如果作用小球的水平力 掌握得适当,小球很有可能停留在最深的低谷之中,这个最深 低谷就是优化问题的全局最优解或接近于全局最优解. 作用于小球上的水平力相应于模拟退火中的温度T,水平 作用力减小相应于温度降低,如图所示. 二、模拟退火算法基本迭代步骤 (1) 给定初始温度及初始点X,计算该点的函数值f(X). (2) 随机产生扰动ΔS得新点计算新点X'=X+ ΔX函数值f(X')及函数 值差Δf=f (X') –f (X) . (3) 若Δ f 0,则接受新点,作为下一次模拟的初

大家在看

recommend-type

麒麟V10桌面SP1网卡驱动

参考博客:http://t.csdnimg.cn/le3an 银河麒麟V10(Kylin V10)是中国自主研发的一款操作系统,基于 Linux 内核。它是银河麒麟操作系统的最新版本,主要面向桌面和服务器环境。以下是银河麒麟V10的一些关键特点和功能: 1. 国产化设计 银河麒麟V10是由中国企业开发的操作系统,旨在支持国产硬件和软件,提升系统安全性和稳定性。它符合中国的相关法律法规和政策要求。 2. 用户界面 银河麒麟V10提供了友好的用户界面,类似于其他桌面操作系统,易于上手。它包括了多种桌面环境和应用程序,用户可以根据需求进行选择和配置。 3. 兼容性 银河麒麟V10兼容各种主流的 Linux 应用程序和工具,同时提供了对多种硬件的支持,包括各种 CPU 和 GPU。它还支持虚拟化技术,能够在虚拟环境中运行。 4. 安全性 系统内置了多种安全功能,包括数据加密、访问控制和系统监控。银河麒麟V10注重信息安全,提供了安全的操作环境,以保护用户数据和隐私。 5. 系统管理 银河麒麟V10提供了方便的系统管理工具,用户可以通过图形界面或命令行界面进行系统配置和管理。它还支持软
recommend-type

LIFBASE帮助文件

最新版LIFBASE 2.1.1的帮助文件。 by Jorge Luque and David R. Crosley
recommend-type

使用eclipse来写R程序

自己在安装StatET时,多次出错。所以写下这篇文档与大家分享。
recommend-type

2000-2022年 上市公司-股价崩盘风险相关数据(数据共52234个样本,包含do文件、excel数据和参考文献).zip

上市公司股价崩盘风险是指股价突然大幅下跌的可能性。这种风险可能由多种因素引起,包括公司的财务状况、市场环境、政策变化、投资者情绪等。 测算方式:参考《管理世界》许年行老师和《中国工业经济》吴晓晖老师的做法,使用负收益偏态系数(NCSKEW)和股票收益上下波动比率(DUVOL)度量股价崩盘风险。 数据共52234个样本,包含do文件、excel数据和参考文献。 相关数据指标 stkcd、证券代码、year、NCSKEW、DUVOL、Crash、Ret、Sigma、证券代码、交易周份、周个股交易金额、周个股流通市值、周个股总市值、周交易天数、考虑现金红利再投资的周个股回报率、市场类型、周市场交易总股数、周市场交易总金额、考虑现金红利再投资的周市场回报率(等权平均法)、不考虑现金红利再投资的周市场回报率(等权平均法)、考虑现金红利再投资的周市场回报率(流通市值加权平均法)、不考虑现金红利再投资的周市场回报率(流通市值加权平均法)、考虑现金红利再投资的周市场回报率(总市值加权平均法)、不考虑现金红利再投资的周市场回报率(总市值加权平均法)、计算周市场回报率的有效公司数量、周市场流通市值、周
recommend-type

设置fastreport.net 预览界面按钮.txt

FastReport.NET预览打印时,可以控制它工具栏上的按钮是否可以显示。如:导出,发邮件,打印按钮等等。

最新推荐

recommend-type

python基于大数据的旅游景点推荐系统.pdf

旅游景点推荐系统是一种基于大数据和智能算法的在线平台,它结合了Python、Django、Vue、Scrapy和Element-UI等技术,为用户提供个性化的旅游景点建议。该系统旨在优化旅游体验,帮助用户发现和规划他们的旅行行程。...
recommend-type

机器学习实战 - KNN(K近邻)算法PDF知识点详解 + 代码实现

在Python中,我们可以使用pandas库处理数据,并实现KNN算法。首先创建一个包含电影信息的DataFrame,包括电影名称、打斗镜头数、接吻镜头数和电影类型。接着,计算新电影与训练集中电影的距离,排序并选取K个最近邻...
recommend-type

简单粗暴 TensorFlow 2.0.pdf

TensorFlow是由谷歌开发的一个开源的深度学习框架,主要应用于机器学习和人工智能领域。它允许用户构建和部署复杂的数学计算图,这些计算图可以用来表示各种机器学习模型,如神经网络。TensorFlow 2.0是其一个重要的...
recommend-type

白色简洁风格的学术交流会议源码下载.zip

白色简洁风格的学术交流会议源码下载.zip
recommend-type

基于交变电流场测量技术的水下结构缺陷可视化与智能识别方法

内容概要:本文提出了利用交变电流场测量(ACFM)技术对水下结构中的缺陷进行可视化和智能识别的方法。通过对缺陷引起畸变磁场的分析,开发了梯度成像算法作为图像预处理方法,突显了缺陷的视觉形态。实验验证了梯度成像算法的有效性,并利用卷积神经网络(CNN)深度学习算法识别预处理后的灰度图样本。实验结果显示,电流扰动理论澄清了特征信号与缺陷形态之间的关系,单裂纹、不规则裂纹和腐蚀等缺陷可以被智能识别和准确评估。 适合人群:从事水下结构检测的研究人员和技术人员,以及对非破坏性检测技术感兴趣的工程领域人士。 使用场景及目标:① 海洋钻井平台、管道、海底油气处理设施等水下结构的缺陷检测;② 利用交变电流场测量技术和图像处理技术提高缺陷识别的准确性和智能化程度。 其他说明:本文不仅提出了交变电流场测量技术的新方法,还通过实验证明了这些方法的有效性,为实际应用提供了技术支持。
recommend-type

掌握HTML/CSS/JS和Node.js的Web应用开发实践

资源摘要信息:"本资源摘要信息旨在详细介绍和解释提供的文件中提及的关键知识点,特别是与Web应用程序开发相关的技术和概念。" 知识点一:两层Web应用程序架构 两层Web应用程序架构通常指的是客户端-服务器架构中的一个简化版本,其中用户界面(UI)和应用程序逻辑位于客户端,而数据存储和业务逻辑位于服务器端。在这种架构中,客户端(通常是一个Web浏览器)通过HTTP请求与服务器端进行通信。服务器端处理请求并返回数据或响应,而客户端负责展示这些信息给用户。 知识点二:HTML/CSS/JavaScript技术栈 在Web开发中,HTML、CSS和JavaScript是构建前端用户界面的核心技术。HTML(超文本标记语言)用于定义网页的结构和内容,CSS(层叠样式表)负责网页的样式和布局,而JavaScript用于实现网页的动态功能和交互性。 知识点三:Node.js技术 Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行时环境,它允许开发者使用JavaScript来编写服务器端代码。Node.js是非阻塞的、事件驱动的I/O模型,适合构建高性能和高并发的网络应用。它广泛用于Web应用的后端开发,尤其适合于I/O密集型应用,如在线聊天应用、实时推送服务等。 知识点四:原型开发 原型开发是一种设计方法,用于快速构建一个可交互的模型或样本来展示和测试产品的主要功能。在软件开发中,原型通常用于评估概念的可行性、收集用户反馈,并用作后续迭代的基础。原型开发可以帮助团队和客户理解产品将如何运作,并尽早发现问题。 知识点五:设计探索 设计探索是指在产品设计过程中,通过创新思维和技术手段来探索各种可能性。在Web应用程序开发中,这可能意味着考虑用户界面设计、用户体验(UX)和用户交互(UI)的创新方法。设计探索的目的是创造一个既实用又吸引人的应用程序,可以提供独特的价值和良好的用户体验。 知识点六:评估可用性和有效性 评估可用性和有效性是指在开发过程中,对应用程序的可用性(用户能否容易地完成任务)和有效性(应用程序是否达到了预定目标)进行检查和测试。这通常涉及用户测试、反馈收集和性能评估,以确保最终产品能够满足用户的需求,并在技术上实现预期的功能。 知识点七:HTML/CSS/JavaScript和Node.js的特定部分使用 在Web应用程序开发中,开发者需要熟练掌握HTML、CSS和JavaScript的基础知识,并了解如何将它们与Node.js结合使用。例如,了解如何使用JavaScript的AJAX技术与服务器端进行异步通信,或者如何利用Node.js的Express框架来创建RESTful API等。 知识点八:应用领域的广泛性 本文件提到的“基准要求”中提到,通过两层Web应用程序可以实现多种应用领域,如游戏、物联网(IoT)、组织工具、商务、媒体等。这说明了Web技术的普适性和灵活性,它们可以被应用于构建各种各样的应用程序,满足不同的业务需求和用户场景。 知识点九:创造性界限 在开发Web应用程序时,鼓励开发者和他们的合作伙伴探索创造性界限。这意味着在确保项目目标和功能要求得以满足的同时,也要勇于尝试新的设计思路、技术方案和用户体验方法,从而创造出新颖且技术上有效的解决方案。 知识点十:参考资料和文件结构 文件名称列表中的“a2-shortstack-master”暗示了这是一个与作业2相关的项目文件夹或代码库。通常,在这样的文件夹结构中,可以找到HTML文件、样式表(CSS文件)、JavaScript脚本以及可能包含Node.js应用的服务器端代码。开发者可以使用这些文件来了解项目结构、代码逻辑和如何将各种技术整合在一起以创建一个完整的工作应用程序。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

计算机体系结构概述:基础概念与发展趋势

![计算机体系结构概述:基础概念与发展趋势](https://img-blog.csdnimg.cn/6ed523f010d14cbba57c19025a1d45f9.png) # 摘要 计算机体系结构作为计算机科学的核心领域,经历了从经典模型到现代新发展的演进过程。本文从基本概念出发,详细介绍了冯·诺依曼体系结构、哈佛体系结构以及RISC和CISC体系结构的设计原则和特点。随后,文章探讨了现代计算机体系结构的新发展,包括并行计算体系结构、存储体系结构演进和互连网络的发展。文中还深入分析了前沿技术如量子计算机原理、脑启发式计算以及边缘计算和物联网的结合。最后,文章对计算机体系结构未来的发展趋
recommend-type

int a[][3]={{1,2},{4}}输出这个数组

`int a[][3]={{1,2},{4}}` 定义了一个二维数组,它有两行三列,但是只填充了前两行的数据。第一行是 {1, 2},第二行是 {4}。 当你尝试输出这个数组时,需要注意的是,由于分配的空间是固定的,所以对于只填充了两行的情况,第三列是未初始化的,通常会被默认为0。因此,常规的打印方式会输出类似这样的结果: ``` a[0][0]: 1 a[0][1]: 2 a[1][0]: 4 a[1][1]: (未初始化,可能是0) ``` 如果需要展示所有元素,即使是未初始化的部分,可能会因为语言的不同而有不同的显示方式。例如,在C++或Java中,你可以遍历整个数组来输出: `
recommend-type

勒玛算法研讨会项目:在线商店模拟与Qt界面实现

资源摘要信息: "lerma:算法研讨会项目" 在本节中,我们将深入了解一个名为“lerma:算法研讨会项目”的模拟在线商店项目。该项目涉及多个C++和Qt框架的知识点,包括图形用户界面(GUI)的构建、用户认证、数据存储以及正则表达式的应用。以下是项目中出现的关键知识点和概念。 标题解析: - lerma: 看似是一个项目或产品的名称,作为算法研讨会的一部分,这个名字可能是项目创建者或组织者的名字,用于标识项目本身。 - 算法研讨会项目: 指示本项目是一个在算法研究会议或研讨会上呈现的项目,可能是为了教学、展示或研究目的。 描述解析: - 模拟在线商店项目: 项目旨在创建一个在线商店的模拟环境,这涉及到商品展示、购物车、订单处理等常见在线购物功能的模拟实现。 - Qt安装: 项目使用Qt框架进行开发,Qt是一个跨平台的应用程序和用户界面框架,所以第一步是安装和设置Qt开发环境。 - 阶段1: 描述了项目开发的第一阶段,包括使用Qt创建GUI组件和实现用户登录、注册功能。 - 图形组件简介: 对GUI组件的基本介绍,包括QMainWindow、QStackedWidget等。 - QStackedWidget: 用于在多个页面或视图之间切换的组件,类似于标签页。 - QLineEdit: 提供单行文本输入的控件。 - QPushButton: 按钮控件,用于用户交互。 - 创建主要组件以及登录和注册视图: 涉及如何构建GUI中的主要元素和用户交互界面。 - QVBoxLayout和QHBoxLayout: 分别表示垂直和水平布局,用于组织和排列控件。 - QLabel: 显示静态文本或图片的控件。 - QMessageBox: 显示消息框的控件,用于错误提示、警告或其他提示信息。 - 创建User类并将User类型向量添加到MainWindow: 描述了如何在项目中创建用户类,并在主窗口中实例化用户对象集合。 - 登录和注册功能: 功能实现,包括验证电子邮件、用户名和密码。 - 正则表达式的实现: 使用QRegularExpression类来验证输入字段的格式。 - 第二阶段: 描述了项目开发的第二阶段,涉及数据的读写以及用户数据的唯一性验证。 - 从JSON格式文件读取和写入用户: 描述了如何使用Qt解析和生成JSON数据,JSON是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。 - 用户名和电子邮件必须唯一: 在数据库设计时,确保用户名和电子邮件字段的唯一性是常见的数据完整性要求。 - 在允许用户登录或注册之前,用户必须选择代表数据库的文件: 用户在进行登录或注册之前需要指定一个包含用户数据的文件,这可能是项目的一种安全或数据持久化机制。 标签解析: - C++: 标签说明项目使用的编程语言是C++。C++是一种高级编程语言,广泛应用于软件开发领域,特别是在性能要求较高的系统中。 压缩包子文件的文件名称列表: - lerma-main: 这可能是包含项目主要功能或入口点的源代码文件或模块的名称。通常,这样的文件包含应用程序的主要逻辑和界面。 通过这些信息,可以了解到该项目是一个采用Qt框架和C++语言开发的模拟在线商店应用程序,它不仅涉及基础的GUI设计,还包括用户认证、数据存储、数据验证等后端逻辑。这个项目不仅为开发者提供了一个实践Qt和C++的机会,同时也为理解在线商店运行机制提供了一个良好的模拟环境。