各类近似优化算法学者

最新推荐文章于 2023-07-07 15:38:17 发布
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1  Wojciech Bożejko 启发式算法并行化 http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-01436-4_3

2 GILBERT LAPORTE  ， HEC Montreal

经济管理出生，使用启发式算法解决分销管理问题

主页：http://neumann.hec.ca/chairedistributique/gl.shtml

论文：http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/pers/hd/l/Laporte:Gilbert.html

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silas007
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MATLAB算法实战应用案例精讲-【智能优化算法】海洋捕食者算法（MPA） （附MATLAB和python代码实现）
qq_36130719的博客
03-18 2247
海洋捕食者算法（Marine Predators Algorithm，MPA）是Afshin Faramarzi等人于2020年提出的一种新的群智能优化算法。MPA的主要灵感来自于海洋捕食者中广泛存在的觅食策略，即Levy和布朗运动，以及捕食者与猎物之间生物相互作用中的最佳相遇率策略。MPA遵循海洋生态系统中最优觅食策略和捕食者和猎物之间的相遇率策略。本文评估了MPA在29个测试函数、CEC-BC-2017测试组、随机生成的情景、三个工程基准，以及在空气流通和建筑能源性能领域的两个实际工程设计问题上的性能。
量子近似优化算法QAOA——解读与代码实现
peppermint_xiao的博客
05-28 7794
量子近似优化算法 近似优化，顾名思义就是只要近似的求得问题的解即可。近似优化算法不仅可以用于求解NP-完全问题，也可以用于求解复杂度较高的P问题。 QAOA（Quantum Approximate Optimization Algorithm）算法 该算法[1]由Edward Farhi，Jeffrey Goldstone, SamGutmann在2014年共同发表,是一个多项式时间的近似优化算法,用于求解组合优化问题，其具有展示量子霸权的潜力。 [1] Farhi E, Goldstone J, Gu.
基于二阶近似方法的优化算法
weixin_40444270的博客
11-04 2343
参考文章 深度学习(花书) 梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法 - Eureka的文章 - 知乎 梯度下降法与牛顿法比较 - 王多鱼的文章 - 知乎 【最优化】无约束优化方法-牛顿法 - 忆臻的文章 - 知乎 泰勒公式-百度百科 二阶梯度方法使用二阶导数改进了优化，最广泛使用的时牛顿法 牛顿法 思想 用目标函数的二阶泰勒展开近似该目标函数，通过求解这个二次函数的极小值来求解凸优化的搜索方向 牛顿法的主要应用在两个方面:1.求方程的根；2. 最优化 预备知识 一元泰勒展开式 此次使用一元泰勒展开式
算法设计与分析之近似算法
qq_44075108的博客
12-05 8272
目前大规模的NPC问题我们无法通过计算得到，因此我们需要通过损失一部分精度的做法来找到多项式的近似算法。
算法分析与设计（优化问题&近似&不可近似算法&杂项）
）梦想之深邃（
12-16 1475
一、优化问题（Optimization Problem） 一个优化问题要么是最小化问题要么是最大化问题，其主要由以下三个部分组成： 1）一个问题实例集； 2）求出所有实例的所有解作为候选解； 3）对候选解进行检测的方法； 在候选解中最小（最大）的称为最小解（最大解） 二、近似算法（Approximation algorithm） 绝对近似算法（absolute algorithm）：如果...
量子近似优化算法(QAOA)入门（1）：从量子绝热算法(QAA)角度的直观理解
gangshen1993的博客
07-07 7607
开始大家要有这样一个认识，才不会在学习过程中困惑。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考这篇文章，理清了QAOA的发明过程，以及直观理解，没有使用公式，之后慢慢代入公式进行讲解。
神经网络优化算法大全图,人工神经网络优化算法
kfc67269的博客
09-17 447
神经网络就像多项式或者线性模型一样，是个看不见表达式的模型，它的表达式就是网络，它比一般模型具有更高的自由度和弹性；同时它是一个典型的黑箱模型方法；比多项式等模型还黑。优化算法，就是寻优的算法，所谓寻优过程，就是寻找使目标函数最小时（都是统一表示成寻找使函数具有最小值）的自变量的值。回归或者拟合一个模型,例如用一个多项式模型去拟合一组数据，其本质就是寻找使残差平方和最小的参数值，这就是一个寻优的过程，其实就是寻找使函数F（x）值最小时的x的值；对于这个具体的寻找过程就涉及到算法问题，就是如何计算。
遗传算法的Python实现与函数优化应用（包含详细的完整的程序和数据）
最新发布
10-08
适用人群：适用于有一定程序设计经验并想要了解或进阶学习优化方法的研究人员及技术人员，尤其适用于那些希望借助遗传算法来解决各类优化难题的专业人士。 使用场景及目标：用于理解和实现实验性或实际项目的参数寻...
蚁群优化算法的理论研究进展
03-07
在计算机科学和运筹学中，蚁群优化算法是研究的热点之一，近年来学者们对它的理论研究取得了一系列的进展。 蚁群优化算法的核心思想是模拟蚂蚁在寻找食物源的过程中释放信息素，以此来寻找最短路径。当一只蚂蚁发现...
混沌粒子群混合算法对微型永磁电机的优化设计.pdf
09-29
为克服这些缺陷，学者们提出将混沌理论与PSO相结合的混合优化算法。 混沌算法的特点在于其对初始条件的敏感依赖性和遍历性，能够帮助算法在优化过程中跳出局部最优，增加全局搜索的多样性。通过在PSO中引入混沌机制...
【转】几种常用的优化方法
skjason的博客
08-22 882
几种常用的优化方法 标签： 牛顿法共轭梯度法 2015-06-17 15:10 3008人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类： 最优化（10） 作者同类文章X 目录(?)[+] 1 前言2 几个数学概念1 梯度一阶导数 2 Hesse 矩阵二阶导数3 Jacobi 矩阵 3 优化方法
序列最小最优化算法
weixin_43327597的博客
02-24 1423
序列最小最优化算法 前面我们讲过了支持向量机的原理，将我们的问题转化为约束优化问题，但还没有提到使用什么方法求解最优化解。 事实上一般我们用SMO(序列最小最优化算法)求解最优解，最要是这个算法即使在训练样本很大的时候，仍然可以有很快的收敛速度。 SMO算法需要求解的支持向量机对偶问题如下： 上式，我们需要求解的变量就是拉格朗日乘子,每一个变量都对应一个样本;只要求解出每一个就可以得到我们...
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车辆路径问题相关benchmark汇总
AmieeXue的博客
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最优化方法 19：近似梯度下降
Glooow的博客
04-17 4421
前面讲了梯度下降法、次梯度下降法，并分析了他们的收敛性。上一节讲了近似梯度算子，我们说主要是针对非光滑问题的，这一节就要讲近似梯度算子在非光滑优化问题中的应用。先回顾一下上一节最重要的一部分内容：对于指示函数 δC\delta_CδC​ 来说近似梯度算子得到的实际上就是向集合 CCC 的投影。 1. 近似点梯度下降 这一部分考虑的问题主要是 minimize f(x)=g(x)+h(x)...
x265源码分析：SAO 函数总结及逻辑关系图
小波的世界：生活、教育、技术、旅游
09-25 3077
给出了SAO函数的简单注释，以及各函数之间的逻辑关系图。
[Math] 常见的几种最优化方法
weixin_34162695的博客
08-23 6437
　　我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题，比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入，博主越来越发现最优化方法的重要性，学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如我们现在学习的机器学习...
优化算法总结
沐雨金鳞
11-14 2152
好久就想写一篇有关优化算法的文章，今天下定决心一定要把优化算法弄的明明白白。 一、梯度 想学习优化算法首先就要知道什么是梯度。 1、微积分中：梯度表示函数增长最快的方向。神经网络中：采用负梯度表示目标函数下降最快的方向。 2、梯度仅仅指示了每个参数各自增长最快的方向，仅对每个参数而言，无法保证方向是全局最大(小)的方向。 3、梯度具体的计算方法：反向传播。 4、参数(负)梯度的大小表明...
常见的几种最优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）
weixin_30947043的博客
09-16 9316
我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题，比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入，博主越来越发现最优化方法的重要性，学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如我们现在学习的机器学习算法...
朱元国教授的智能优化算法课件深度解析
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种借鉴生物界自然选择和遗传学机制的搜索优化算法，由美国学者John Holland于1975年提出。遗传算法模拟了生物进化过程中的选择、交叉（杂交）和变异三个主要机制。遗传算法...
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