优化算法综述

最新推荐文章于 2021-11-23 16:15:16 发布
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各类优化算法综述
weixin_42937161的博客
03-22 7815
目录 优化算法综述 数学规划法 精确算法（exact algorithm） 启发式 VS. 元启发式 启发式算法 元启发式算法 What is the difference between heuristics and meta-heuristics? 多目标智能优化算法 模拟进化算法与传统的精确算法（确定性算法）的区别 优化算法分类 算法介绍 帝国竞争算法（Imperialist Competitive Algorithm，ICA） 分支定界法（Branch and Bound, BB） NSGA-Ⅱ算法
深度学习的最优化：理论和算法综述论文【包含257篇文献】.zip
12-30
深度学习理论是当下研究的热点之一。最近来自UIUC计算机助理教授Sun Ruoyu撰写一篇深度学习最优化理论和算法的综述论文，共60页257篇文献，概述了神经网络的优化算法和训练理论《Optimization for deep learning: theory and algorithms》，并得到众多大佬的推荐，比如模仿学习带头人加州理工Yisong Yue，欢迎大家阅览，需要一番数学理论功底，方能扛过。
10.优化算法------开题的文献综述
明天的莜麦
10-20 3581
 优化算法------开题的文献综述 老师说我写的不行，重写，呵呵 老师要求比较严格 当然还是严格点好我要好好再修改改了。学位论文题目为《基于聚类分析的启发式优化算法》，论文内容涉及了优化算法（主要是经典优化算法，启发式优化算法），算复杂性理论和聚类分析等相关领域。根据这些领域与论文的相关程度，比较详细的归纳总结启发式优化算法，对计算复杂性理论和聚类分析只做了一般性的总结。最后对这些相关领域未
梯度下降算法优化综述An overview of gradient descent optimization algorithms
hongxue8888的博客
08-17 1308
原文地址：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf参考：https://www.leiphone.com/news/201706/e0PuNeEzaXWsMPZX.html梯度下降算法优化综述Insight Centre for Data Analytics, NUI Galway Aylien Ltd., Dublin ruder.sebastian@gmail
量子优化算法综述.docx
06-10
量子优化算法是量子计算领域的重要研究分支，其目标是利用量子计算的优势来加速解决优化问题。优化问题在计算机科学、数学、机器学习等多个领域都具有关键地位，涉及到各种实际问题的决策与最优化。根据变量类型，...
GWO灰狼优化算法综述.docx
01-28
《GWO灰狼优化算法综述》 灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization，简称GWO）是一种基于自然界的灰狼捕食行为而设计的优化算法，由Mon在2022年提出。GWO因其简单易实现、参数调节少、寻优效果良好等特点，在解决复杂...
群智能优化算法综述.docx
09-13
"群智能优化算法综述" 群智能优化算法是一种新兴的演化计算技术，已成为越来越多研究者的关注焦点，智能优化算法具有很多优点，如操作简单、收敛速度快、全局收敛性好等。群智能优化是智能优化的一个重要分支，它与...
蚁狮优化算法最新（2016）
06-09
寻优精度高，调节参数少，不受对象约束的特点
性能优化开篇综述
weixin_33857679的博客
05-26 320
为什么要做性能优化 首先引用一下 High performance iOS Apps 这本书中的一段统计数据： Consider the following statistics: 79% of users retry an app only once or twice if it failed to work the first time. 25% of users abandon an a...
【大论文】可扩展机器学习的并行与分布式优化算法综述_亢良伊2017
strawcherry_wj的博客
11-23 1823
基础知识： 1.目标函数 机器学习要优化的目标函数一般表现为一下形式： 函数J(θ)为目标函数，f为表示真实值与拟合值之差的损失函数，r(θ)为正则项（防止过拟合问题，主要分为L1正则项、L2正则项）。 各种优化算法通过不同的方式求解该方程以得到使J(θ)最优的参数θ 2.优化算法 5类最常见的优化算法： 梯度下降算法（GD）：可微凸函数 二阶优化算法（Second-order）：可微凸函数 邻近梯度算法（PG）：可微凸函数与不可微凸函数的和问题 坐标下降算法（CD）：不可求导凸函数问题 交替方向乘子算
2017年深度学习优化算法最新综述
gzq0723的博客
12-18 1万+
梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的（state-of-the-art）机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很难得到它们优缺点的实际解释。An overview of gradient descent optimization algorithms这篇文章旨在提供梯度下降算
最优化问题综述
产品老A，7年互联网大厂AIPM，专注探索新型人机交互
03-19 4万+
1 优化问题分类 优化问题一般可分为两大类：无约束优化问题和约束优化问题，约束优化问题又可分为含等式约束优化问题和含不等式约束优化问题。 无约束优化问题 含等式约束的优化问题 含不等式约束的优化问题 2 求解策略 针对以上三种情形，各有不同的处理策略： 无约束的优化问题：可直接对其求导，并使其为0，这样便能得到最终的最优解；含等式约束的优化问题：主要通
梯度下降优化算法综述
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04-14 5万+
本文翻译自Sebastian Ruder的“An overview of gradient descent optimization algoritms”，作者首先在其博客中发表了这篇文章，其博客地址为：An overview of gradient descent optimization algoritms，之后，作者将其整理完放在了arxiv中，其地址为：An overview of grad
十大经典算法及其优化
zouchun2016的博客
06-29 2万+
算法概述0.1 算法分类十种常见排序算法可以分为两大类：非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。线性时间非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以...
超参数优化算法综述
XerCis的博客
03-11 1万+
基于顺序模型的全局优化(SMBO)、高斯过程方法（GP）、树状结构Parzen估计方法（TPE）、随机搜索DBN等
群智能优化算法综述
最新发布
04-22
### 群智能优化算法的综述与技术分析 群智能优化算法是一种受自然界群体行为启发而设计的计算方法，广泛应用于解决复杂的优化问题。这类算法通过模拟生物群体的行为模式（如蚂蚁觅食、鸟群飞行等），利用个体之间的协作机制来寻找全局最优解。 #### 1. 群智能优化算法的核心概念 群智能优化算法通常由一组简单的代理组成，这些代理遵循特定规则进行搜索和更新操作。它们的主要特点是分布式控制、自组织能力和鲁棒性。常见的群智能优化算法包括粒子群优化 (PSO)[^3] 和蚁群优化 (ACO)[^4]。 - **粒子群优化 (PSO)** 是一种基于种群的随机优化技术，灵感来源于鸟类群体的运动规律。它通过跟踪两个“极值”——个体极值和个人历史最佳位置——来进行迭代寻优[^3]。 - **蚁群优化 (ACO)** 则模仿蚂蚁在寻找食物过程中释放的信息素机制，构建了一套用于求解组合优化问题的有效框架[^4]。 #### 2. 主要研究方向和技术进展 近年来，关于群智能优化算法的研究集中在以下几个方面： ##### （1）改进现有算法性能 为了提高传统群智能算法的收敛速度和精度，研究人员提出了多种策略，例如引入混沌理论增强探索能力[^5] 或者采用混合元启发式方法结合其他优化手段[^6]。此外，动态调整参数也是提升算法效率的重要途径之一[^7]。 ##### （2）扩展应用领域 随着人工智能的发展，群智能优化逐渐渗透到更多实际场景中，比如无线传感器网络部署[^8]、图像处理[^9]以及智能制造调度等问题。特别是在大数据背景下，如何高效处理海量数据成为当前热点话题[^10]。 ##### （3）跨学科融合创新 除了单独使用某一种群智优化算法外，越来越多的工作尝试将其与其他机器学习模型相结合形成新型架构。例如，在深度神经网络训练阶段融入进化思想可以有效缓解梯度消失现象并加速收敛过程[^11]；而在强化学习环境中加入社会学习组件则有助于改善策略估计质量从而获得更佳回报函数值[^12]。 #### 3. 数据集与实验验证 针对不同类型的优化任务，已开发出大量公开可用的标准测试集合供学术界评估新提出的算法效果。对于连续变量空间中的单目标或多目标优化问题而言，“CEC Benchmark Suite”系列提供了丰富的实例作为参考标准[^13] 。而对于离散型组合优化，则有诸如 TSP Library 这样的专用资源库可供选用[^14]。 以下是实现 PSO 的 Python 示例代码片段： ```python import numpy as np def pso(objective_func, bounds, num_particles=30, max_iter=100): n_dim = len(bounds) particles_pos = np.random.uniform(low=bounds[:, 0], high=bounds[:, 1], size=(num_particles, n_dim)) velocities = np.zeros_like(particles_pos) personal_best_positions = particles_pos.copy() global_best_position = personal_best_positions[np.argmin([objective_func(pos) for pos in personal_best_positions])] w, c1, c2 = 0.7, 1.5, 1.5 for _ in range(max_iter): r1, r2 = np.random.rand(num_particles, n_dim), np.random.rand(num_particles, n_dim) velocities = w * velocities + c1*r1*(personal_best_positions - particles_pos) + c2*r2*(global_best_position - particles_pos) particles_pos += velocities current_fitnesses = [objective_func(pos) for pos in particles_pos] better_indices = np.array(current_fitnesses) < objective_func(personal_best_positions).reshape(-1,) personal_best_positions[better_indices] = particles_pos[better_indices] best_idx = np.argmin([objective_func(pos) for pos in personal_best_positions]) if objective_func(global_best_position) > objective_func(personal_best_positions[best_idx]): global_best_position = personal_best_positions[best_idx].copy() return global_best_position, objective_func(global_best_position) ``` ---
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