jzoj5347

tj:80pts:維護f[i][j]表示當前第i個方塊必須選,且選了j個的最優解,設w[i]為第i個方塊長度
則可以枚舉上次選了第k個方塊,則f[i][j]=max{f[k][j-1]+w[i]*(i-k)}
初值:f[i][1]=w[i]*i
100pts:記g[i]表示f[i][j-1],f[i]表示f[i][j],考慮每一次用g[i]得到f[i],首先將f數組清空
初值依然如上
考慮以前可以用來更新現在答案的2個點j,k什麼時候j比k優(k<j)(k<j),則g[j]+w[i](ij)>g[k]+w[i](ik)g[j]+w[i]∗(i−j)>g[k]+w[i]∗(i−k)
g[j]w[i]j>g[k]w[i]kg[j]−w[i]∗j>g[k]−w[i]∗k
所以g[j]g[k]>w[i](jk)g[j]−g[k]>w[i]∗(j−k) 除過去得到(g[j]g[k])/(jk)>w[i](g[j]−g[k])/(j−k)>w[i]
w[i]單調不增,考慮斜率優化,維護一个斜率單調遞減的隊列,保證其中所有斜率小於w[i],當sl(q[h],q[h+1])>w[i]時pop掉q[h]

转载于:https://www.cnblogs.com/rilisoft/p/10385271.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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