智能优化算法改进策略之局部搜索算子(四)--梯度搜索法

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#算法

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2、仿真实验

以海洋捕食者算法（MPA）为基本算法。考察基于梯度搜索的改进海洋捕食者算法（命名为GBSMPA） vs. 海洋捕食者算法（MPA）

 在Sphere函数上的比较

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     在Penalized1函数上的比较

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   在CEC2017-1上的比较

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   在CEC2017-3上的比较

最低0.47元/天 解锁文章
MATLAB算法实战应用案例精讲-【智能优化算法】多目标布谷鸟搜索算法（MOCS） （附MATLAB代码实现）
qq_36130719的博客
03-15 1243
多目标布谷鸟搜索算法（Multiobjective cuckoo search，MOCS）是Yang等人于2011年提出的多目标优化算法。MOCS算法利用CS算法实现解的更新过程，levy飞行机制使得算法对搜索域的探索能力增强，提高了搜索效率。每次生成新解后会进行一次适应度择优过程，在基于非支配分层与适应度增强机制的适应度函数下，算法被迫向非支配的、更加稀疏多样的解收敛，这也就保证了算法的收敛性与多样性。而随机淘汰机制又使得算法可以跳出局部最优，向全局最优收敛。
【机器学习】搜索算法（梯度，随机梯度，次梯度，小批量，坐标下降）
qq_25218219的博客
03-17 1848
凸函数：由上图来看，凸函数的几何意义在于，定义域中任意两点连线组成的线段都在这两点的函数曲线（面）上方。博文中，得知线性回归的任务就是确定唯一的。是一维数据，固然可以做出一张二维视图
智能优化算法改进策略之局部搜索算子(六)--进化梯度搜索
dly12344321的博客
06-23 989
在产生并评估了解的后代之后，进化算法通常只选择最适合的后代作为下一代的亲本。此外，由于后续的测试步骤，EGS程序不是一个纯粹的进化算法，而是一个混合方法。进化梯度搜索(Evolutionary Gradient Search, EGS)[1]是兼顾进化计算与梯度搜索的一种混合算法，具有较强的局部搜索能力。从经典的优化技术中，我们知道，在某些情况下，最速下降方法表现出无用的梯度振荡:它不是沿着非常窄的山谷，同时优化路径可能在两边之间振荡，导致沿着山谷方向的有效进展非常小。通过整合之前的步骤来提供一种记忆。
智能优化算法：基于梯度的优化算法-附代码
Jack旭的博客
12-26 5908
智能优化算法：基于梯度的优化算法 文章目录智能优化算法：基于梯度的优化算法1.算法原理1.1初始化1.2 梯度搜索规则（GSR）1.3 局部逃逸操作2.算法结果3.参考文献4.Matlab代码 摘要：基于梯度的优化算法（Gradient-based optimizer，GBO）是于2020年提出的一种新型智能优化算法，该算法受基于梯度的牛顿方法启发，具有结构简单，寻优能力强等特点。 1.算法原理 该算法主要使用两种算子：梯度搜索规则(Gradient search rule, GSR)和局部逃逸算子(Loc
策略梯度搜索：不使用搜索树的在线规划和专家迭代 | 技术头条
AI科技大本营
04-28 3108
作者 | Thomas Anthony、Robert Nishihara、Philipp Moritz、Tim Salimans、John Schulman译者 | 李倩...
梯度法、模式搜索法求解最优化问题
m2xgo的博客
11-03 4347
最优化问题中常常需要求解目标函数的最大值或最小值，比如SVM支持向量机算法需要求解分类之间最短距离，神经网络中需要计算损失函数的最小值，分类树问题需要计算熵的最小或最大值等等。根据目标函数是否可求导将算法相应的分成两类，如果目标函数可求导常用梯度法，如果不能求导时一般选用模式搜索方式，一般来说梯度法较为快速，本篇还是会结合具体程序来讨论这两种方法。 一、梯度法求解最优问题 由数学分析知识可以知道，函数在一个点的梯度方向是函数值增大的最快方向，与之相反梯度的反方向是函数值变小的最快方向，在函数的定...
智能优化算法改进策略之局部搜索算子(八)--Powell方法
dly12344321的博客
06-23 861
Powell方法[1]是一种无约束优化算法，又称为方向加速法，用于寻找多变量函数的极小值。其基本思想是在迭代中逐次产生Q共轭方向组，本质上它属于不需计算导数的共轭方向法。它在迭代过程中通过调整方向和步长，逐步缩小搜索范围，以达到目标函数的最小值。考察基于Powell方法的改进海洋捕食者算法（命名为PO-MPA） vs. 海洋捕食者算法（MPA）基于Powell方法的改进海洋捕食者算法(PO-MPA)在23个标准测试函数及CEC2017测试集中的大部分函数上的性能优于原算法。
基于matlab实现混沌单纯形法算子的布谷鸟搜索算法，算法引入混沌算子及单纯形法，提高了布谷鸟搜索算法的.rar
05-04
总之，这个MATLAB实现的混沌单纯形法算子的布谷鸟搜索算法，通过结合混沌系统的全局搜索能力和单纯形法的快速收敛特性，为解决复杂优化问题提供了一种高效的方法。其代码实现可以帮助研究者深入理解算法原理，进一步...
大数据-算法-粒子群优化算法改进研究.pdf
04-17
传统的优化算法，如梯度下降法，依赖于函数的连续性和导数信息，但这在面对复杂问题时可能会导致收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。而PSO等智能优化算法则通过模拟群体智慧，以迭代方式探索解决方案空间，寻找最...
【优化算法】梯度优化算法：一种新的原启发式优化算法算法
Logic_9527的博客
12-30 1589
本文提出了一种新型的元启发式优化算法——梯度优化器（Gradient-based Optimizer, GBO）。GBO算法灵感来源于牛顿法，采用两个主要操作：梯度搜索规则（Gradient Search Rule, GSR）和局部逃逸操作算子（Local Escaping Operator, LEO），通过一组向量来探索搜索空间。GSR利用基于梯度的方法增强探索倾向并加速收敛速度，以实现更优的搜索空间定位，LEO则帮助GBO逃离局部最优解。
漫步最优化三十一——梯度法
蜗牛
10-25 1073
我拿起笔芯，\textbf{我拿起笔芯，} 开始在心里慢慢书写回忆。\textbf{开始在心里慢慢书写回忆。} 记录第一次遇见的你，\textbf{记录第一次遇见的你，} 记录第一次牵手的你，\textbf{记录第一次牵手的你，} 记录第一次亲吻的你，\textbf{记录第一次亲吻的你，} 。。。。。。\textbf{。。。。。。} 相爱或许像无法被安排的雨，\textbf{相爱或许像无
梯度概念
12-23 2万+
一、基本概念 梯度下降法，就是利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向，使得每次迭代能使待优化的目标函数逐步减小。梯度下降法是2范数下的最速下降法。 最速下降法的一种简单形式是：x(k+1)=x(k)-a*g(k),其中a称为学习速率，可以是较小的常数。g（k）是x(k)的梯度。 二、导数 (1)定义   设有定义域和取值都在实数域中的函数 。若  在点  
梯度下降法（Gradient Descent）
蜗牛先生的博客
07-06 1万+
梯度下降法（通常也称为最速下降法）是一个一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点，这个过程则被称为梯度上升法。
梯度下降中的线性搜索-Line search
u_say2what的博客
09-06 9454
       在普通的梯度下降过程中通常使用这个公式来更新参数， ,而学习率的选择就显得非常的重要了，如上图所示，学习率选择过小，就会导致左图的情况，学习率过小在到达碗底平缓地区，导数值也非常小，从而导致损失函数移动的速度非常的慢，使得很难尽快的收敛，如果学习率设置过大，导致损失值来回震荡，很难取到最优值。 接下来，我们讲解一下，一个可以合理选择步长的方法 -Line Search,这种方法...
NLP-2:图搜索算法和梯度下降
weixin_42479155的博客
10-31 527
title: ‘NLP-2:图搜索算法和梯度下降’ date: 2019-10-31 10:52:41 categories: nlp-自然语言处理 tags: nlp-自然语言处理 文章目录NLP-2:图搜索算法和梯度下降图搜索算法：我不会讲理论，直接从项目开始理解吧梯度下降算法(线行回归) NLP-2:图搜索算法和梯度下降 图搜索算法： 深度优先搜索(dfs)和广度优先搜索(bfs,...
[机器学习] ML重要概念：梯度（Gradient）与梯度下降法（Gradient Descent）
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本文介绍机器学习中重要的概念：梯度和梯度下降法，这是我们在学习MachineLearning算法时的核心概念之一，其实也就是我们在大学本科高等数学中的基础概念。
深入了解梯度下降算法
Alex.W.的机器学习之路
12-13 4838
目标函数：      首先明确一下本文的符号使用：向量用粗体表示，标量用普通的字母表示，例如：x\textbf{x}表示一个向量，xx表示一个标量。梯度下降算法在优化理论中有着很重要的地位，凭借实现简单、解决最优化问题效果较好并且有很好的普适性等优点梯度下降算法在机器学习等领域具有广泛的应用。梯度下降算法通常用来解决无约束最小化问题： minx∈Rnf(x)\begin{equation}\min
指数级加速架构搜索：CMU提出基于梯度下降的可微架构搜索方法
weixin_33912445的博客
06-28 315
选自arXiv，作者：刘寒骁、Karen Simonyan、杨一鸣，机器之心编译。寻找最优神经网络架构的任务通常需要机器学习专家花费大量时间来完成，最近人们提出的自动架构搜索方法释放了我们的精力，但却非常消耗算力。由卡耐基梅隆大学（CMU）在读博士刘寒骁、DeepMind 研究员 Karen Simonyan 以及 CMU 教授杨一鸣提出的「可微架构搜索」DARTS 方法基于连续搜索空间的梯度下降...
01_树的 dfs 序
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2403_88695928的博客
12-31 1154
本文介绍了算法竞赛中树的DFS序（dfn序）这一重要概念。文章首先讲解了基于先序遍历的dfn序定义及其代码实现，通过深度优先遍历为树节点编号。随后阐述了dfn序的三个关键性质：子树dfn序的连续性、祖先节点编号小于子孙节点、子树编号区间计算公式。文章重点展示了dfn序的两个应用：高效判断节点是否在子树中（时间复杂度从O(nq)优化到O(n+q)），以及将树上问题转化为序列问题以便使用线段树等数据结构处理。最后提供了两道模板题（DFS序1和DFS序2）的完整代码实现，演示了如何利用树状数组和线段树来维护dfn
中山大学人工智能实验合集：涵盖搜索与优化算法
中山大学人工智能常用实验是一系列系统化、理论与实践紧密结合的人工智能核心算法实验，涵盖了从经典搜索算法到现代智能优化算法的多个关键知识点。这些实验不仅帮助学生深入理解人工智能的基本原理，还通过编程实现...
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