334. Increasing Triplet Subsequence

本文介绍了一个高效的算法,用于判断一个未排序数组中是否存在长度为3的递增子序列。该算法的时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1),并提供了具体的实现代码。

Given an unsorted array return whether an increasing subsequence of length 3 exists or not in the array.

Formally the function should:

Return true if there exists  i, j, k 
such that  arr[i] <  arr[j] <  arr[k] given 0 ≤  i <  j <  k ≤  n-1 else return false.

Your algorithm should run in O(n) time complexity and O(1) space complexity.

Examples:
Given [1, 2, 3, 4, 5],
return true.

Given [5, 4, 3, 2, 1],
return false.


class Solution {
public:
    bool increasingTriplet(vector<int>& nums) {
        
        if(nums.size()<=2) return false;
        int c1=INT_MAX;
        int c2=INT_MAX;
        for(auto num:nums)
        {
            if(num<=c1)
                c1 = num;
            else if(num<=c2)
                c2 = num;
            else
                return true;
        }
        return false;
    }
};

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
<think>我们面对的问题是:在sklearn的GaussianProcessRegressor中,出现了ConvergenceWarning,提示某些维度的length_scale参数优化值接近指定的上限(100.0)。这通常意味着优化过程中,算法试图寻找更大的length_scale值,但被上限所限制。 根据引用[1]和引用[2]提供的线索,我们知道在定义核函数时可以设置`length_scale_bounds`参数来调整每个维度的长度尺度的上下界。当前的警告说明我们设定的上界(100.0)可能不够大,导致优化无法找到更优的解。 ### 解决方案步骤: 1. **重新设置核函数的长度尺度边界**:将出现警告的维度的上界适当增大。例如,将上界从100.0调整到1000.0或者更大,具体取决于数据特征。注意,如果数据经过去量纲处理(如标准化),那么通常length_scale会在1附近,但如果数据未标准化,则可能范围很大。 2. **检查数据是否需要标准化**:如果数据未标准化,建议进行标准化处理(如使用`StandardScaler`),这样可以将特征缩放到均值为0方差为1,从而使得核函数的长度尺度在一个合理的范围内(通常在1附近)。这样可以避免优化过程中参数跑到边界的问题。 3. **调整优化器的参数**:通过增加`n_restarts_optimizer`(随机重启优化器的次数)来避免局部最优解,以及增加优化器的最大迭代次数(通过`optimizer_args`传递)来确保收敛。 4. **考虑核函数的组合**:如果问题复杂,可能需要使用更复杂的核函数,如RBF加上WhiteKernel(用于噪声)等。 ### 具体代码示例 假设我们使用的核函数是一个乘积核(由常数核乘以RBF核),我们可以这样设置: ```python from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, ConstantKernel, WhiteKernel from sklearn.preprocessing import StandardScaler from scipy.optimize import minimize # 假设X, y是原始数据 # 数据标准化 scaler_x = StandardScaler() X_scaled = scaler_x.fit_transform(X) scaler_y = StandardScaler() y_scaled = scaler_y.fit_transform(y.reshape(-1, 1)).ravel() # 重新定义核函数,将RBF的长度尺度上界增大 # 假设有4个特征,我们为每个特征设置一个上界,或者统一设置 # 这里我们统一设置上界为1000.0,也可以针对不同维度单独设置(如果知道哪个维度需要调整) kernel = ConstantKernel() * RBF(length_scale=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0], length_scale_bounds=[(1e-5, 1000.0)]*4) + WhiteKernel() # 创建高斯过程回归模型,并设置优化器参数 model = GaussianProcessRegressor( kernel=kernel, n_restarts_optimizer=20, # 增加随机重启次数 optimizer=minimize, # 使用scipy.optimize.minimize optimizer_args={'options': {'maxiter': 10000}} # 增加最大迭代次数 ) # 训练模型 model.fit(X_scaled, y_scaled) ``` ### 解释: - **标准化**:将数据标准化可以使得各特征处于相近的数量级,这样在优化过程中,长度尺度参数更容易收敛到合理的范围内(通常在1附近)。因此,标准化是避免参数跑到边界的有效方法。 - **调整边界**:我们将RBF核的长度尺度上界从100.0调整到1000.0,这样优化器就可以在更大的空间中搜索最优值。 - **增加随机重启和迭代次数**:这有助于避免局部最优,并确保优化过程充分收敛。 ### 注意事项: - 如果数据维度较高,可能需要为每个维度设置不同的边界。如果某个维度的长度尺度总是跑到边界,说明该特征可能不重要(长度尺度大意味着该特征影响小),或者数据在该特征上的变化范围很大。 - 如果问题仍然存在,考虑使用其他核函数,或者检查数据是否存在异常值。 ### 相关问题 §§相关问题§§ 1. 如何为高斯过程回归选择合适的核函数? 2. 数据标准化对高斯过程回归有哪些影响? 3. 在高斯过程回归中,如何解释长度尺度(length_scale)参数? 4. 除了调整边界和标准化,还有哪些方法可以解决优化收敛问题? </think>### 解决 Gaussian Process 中 ConvergenceWarning 问题的完整方案 针对您遇到的 `ConvergenceWarning` 警告(参数 `k2__length_scale` 最优值接近上限 100.0),这是高斯过程优化过程中的常见问题。根本原因是优化算法在参数搜索时触及了设定的边界限制,我将提供分层解决方案: --- #### 一、核心解决方法:调整长度尺度边界 引用[1]和引用[2]明确提到,`length_scale_bounds` 参数控制着长度尺度的优化范围。请修改核函数定义: ```python from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, ConstantKernel # 原始定义(问题来源) kernel = ConstantKernel() * RBF(length_scale=1.0, length_scale_bounds=(1e-5, 100.0)) # 解决方案:扩展上界至 1000 kernel = ConstantKernel() * RBF( length_scale=[1.0] * X.shape[1], # 初始化每个特征的尺度 length_scale_bounds=[(1e-5, 1000.0)] * X.shape[1] # 显式设置每个维度的边界 ) ``` **关键参数说明**: - `length_scale_bounds=[(下界, 上界)] * n_features`:为每个特征维度单独设置边界 - 建议上界值:原始边界的 $10 \times$(如 100.0 → 1000.0) - 边界扩展后,需重新训练模型才能生效 --- #### 二、增强优化效果的组合策略 1. **数据标准化**(必需步骤) ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 特征标准化 y_scaled = (y - y.mean()) / y.std() # 目标变量标准化 ``` 2. **优化器参数调优** ```python from scipy.optimize import minimize from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor gp = GaussianProcessRegressor( kernel=kernel, n_restarts_optimizer=20, # 增加随机重启次数[^1] optimizer=minimize, # 显式指定优化器 optimizer_args={ 'method': 'L-BFGS-B', 'options': { 'maxiter': 10000, # 增加迭代次数 'ftol': 1e-6, # 函数值收敛阈值 'gtol': 1e-6 # 梯度收敛阈值 } } ) gp.fit(X_scaled, y_scaled) ``` 3. **核函数结构调整** ```python # 添加显式噪声项(引用[2]方案) from sklearn.gaussian_process.kernels import WhiteKernel kernel = (ConstantKernel() * RBF(length_scale_bounds=(1e-5, 1000.0)) + WhiteKernel(noise_level=0.1)) # 噪声项 ``` --- #### 三、问题诊断与进阶方案 当上述方法仍不奏效时,需考虑: 1. **特征重要性分析** $$ \rho_j = \frac{1}{\ell_j} $$ 其中 $\ell_j$ 是第 $j$ 维的 `length_scale` 值,$\rho_j$ 越大表示特征越重要。接近边界的维度可能是: - 无关特征($\rho_j \approx 0$) - 高度相关特征(需降维) 2. **边界自动扩展算法** ```python # 迭代放宽边界 upper_bounds = [100.0] * X.shape[1] while any(opt_value > 0.9 * bound for opt_value, bound in zip(gp.kernel_.k2.length_scale, upper_bounds)): upper_bounds = [b * 10 for b in upper_bounds] # 边界扩大10倍 kernel.set_params(k2__length_scale_bounds=[(1e-5, ub) for ub in upper_bounds]) gp.fit(X_scaled, y_scaled) ``` --- ### 根本原因解析 此警告表明优化过程被参数边界限制: - **长度尺度物理意义**:$ \ell $ 越大,特征影响越平缓 - **边界触及原理**: $$ \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \ell_j} \bigg|_{\ell_j=100} > 0 $$ 表示损失函数在边界处仍有下降趋势,需扩大搜索空间[^4] --- ### 相关问题
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