随机游走模型(Random Walk)

给定了一个时间顺序向量\(z_1,...,z_T\),rw模型是由次序r来定义的,\(z_t\)仅取决于前\(t-r\)个元素.当r = 1时为最简单的RW模型. 给定了向量的其他元素,\(z_t\)的条件分布为: \(z_t|z_{t-1} ~ Normal(z_{t-1} ,\sigma^2)\)…

介绍一个全局最优化的方法：随机游走算法(Random Walk)

1. 关于全局最优化求解全局最优化是一个非常复杂的问题,目前还没有一个通用的办法可以对任意复杂函数求解全局最优值.上一篇文章讲解了一个求解局部极小值的方法--梯度下降法.这种方法对于求解精度不高的情况是实用的,可以用局部极小值近似替代全局最小值点.但是当要求精确求解全局最小值时,梯度下降法就不适用了,需要采用其他的办法求解.常见的求解全局最优的办法有拉格朗日法.线性规划法.以及一些人工智能算法比如遗传算法.粒子群算法.模拟退火算法等(可以参见我之前的博客).而今天要讲的是一个操作简单但是不…

随机游走模型（RandomWalk Mobility）

随机游走模型由首先由爱因斯坦在1926年以数学方式描述.由于自然界中的许多实体会以不可预知的方式移动,因此随机游走模型用来描述这种不稳定的移动.在这种移动模型中,移动节点随机选择一个方向和速度来从当前位置移动到新的位置.新的速度和方向分别从预定义的范围[speedmin,speedmax]和[0,2].移动节点的每次移动会以恒定的时间间隔t或恒定的行进距离d进行,结束后会计算新的方向和速度.如果此模型的移动节点到达模拟边界,则它将从模拟边界“弹回”,其角度有入射方向确定,然后沿着这条路径继续移动…

重启随机游走算法（RWR：Random Walk with Restart）

1 pagerank算法的基本原理 Pagerank算法是Google的网页排名算法,由拉里佩奇发明.其基本思想是民主表决.在互联网上,如果一个网页被很多其他网页所链接,说明它受到普遍的承认和信赖,那么它的排名就高.同时,排名高的网站链接可靠,所以这些链接的权重会更大. 网页的排名来自于所有指向这个网页的其他网页的权重之和.y的排名=x1+x2+x3+x4=0.081 接下来的问题是x1,x2,x3,x4的权重是多少?这些权重应该来自这些网站本身的网页的排名.这就是说在计算一个网页y的排名的过程…

基于随机游走的三维网格分割算法（Random Walks）

首先以一维随机游走(1D Random Walks)为例来介绍下随机游走(Random Walks)算法,如下图所示,从某点出发,随机向左右移动,向左和向右的概率相同,都为1/2,并且到达0点或N点则不能移动,那么如何求该点到达目的地N点的概率. 该问题可以描述为如下数学形式: P(0) = 0 P(N) = 1 P(x) = 1/2*P(x - 1) + 1/2*P(x + 1) for x = 1, 2, 3, … , N-1 如果用矩阵形式描述,即: 那么通过求解该线性方程组就可以得到各个…

python模拟随机游走

在python中,可以利用数组操作来模拟随机游走. 下面是一个单一的200步随机游走的例子,从0开始,步长为1和-1,且以相等的概率出现.纯Python方式实现,使用了内建的 random 模块: # 随机游走 import matplotlib.pyplot as plt import random position = 0 walk = [position] steps = 200 for i in range(steps): step = 1 if random.randint(0, 1)…