园子里关于遗传算法的教案不少,但基于geatpy框架的并未多见,故分享此文以作参考,还望广大园友多多指教! Geatpy出自三所名校联合团队之手,是遗传算法领域的权威框架(python),其效率之高.应用领域之广远胜诸多第三方工具,此处不作赘述,直接上链接: 官网:http://www.geatpy.com/start 源码:https://github.com/geatpy-dev/geatpy/tree/master/geatpy 使用Geatpy需要安装geatpy模块(pip insta…

4.1 案例背景 \[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\] 4.2 模型建立 神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出.遗传算法极值寻优把训练后的 BP 神经网络预测结果作为个体适应度值,通过选择.交叉和变异操作寻找函数的全局最优值及对应输入值. 网络结构:2-5-1 训练数据:3900,测试数据:100 4.3 编程实现 %% 基于神经网络遗传算法的系统极值寻优 %% 清空环境变量 c…

作者:龚澄 导语 性能调优是一个亘古不变的话题,无论是在传统H5上还是小程序中.因为实现机制不同,可能导致传统H5中的某些优化方式在小程序上并不适用.因此必须另开辟蹊径找出适合小程序的调估方式. 本文旨在介绍两点在小程序开发过程当中碰到的一些性能问题以及 WePY 的一些优化方案. 小程序组件化框架 WePY 介绍请阅读:<打造"微信小程序"组件化开发框架> 预先加载 原理 传统H5中也可以通过预加载来提升用户体验,但在小程序中做到这一点实际上是可以更简单方便却又更容易被忽…

模拟退火算法SA原理及python.java.php.c++语言代码实现TSP旅行商问题,智能优化算法,随机寻优算法,全局最短路径 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis等人于1953年提出.1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域.来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温…

尊重原创~~~ 转载出处:http://www.matlabsky.com/thread-12411-1-1.html 交叉验证(Cross Validation)方法思想简介http://www.matlabsky.com/forum-v ... -fromuid-18677.html 以下内容摘自<MATLAB 神经网络30个案例分析>第13章: 关于SVM参数的优化选取,国际上并没有公认统一的最好的方法,现在目前常用的方法就是让c和g在一定的范围内取值,对于取定的c和g对于把训练集作为原…

http://scikit-learn.org/stable/modules/grid_search.html 1. 超参数寻优方法 gridsearchCV 和  RandomizedSearchCV 2. 参数寻优的技巧进阶 2.1. Specifying an objective metric By default, parameter search uses the score function of the estimator to evaluate a parameter setti…

import scipy from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridS…

import scipy from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridS…

有了stack unwinding特性,才能在.NET程序中获取调用堆栈(call stack)信息,才能在异常时显示调用堆栈信息.这个特性之前只在Windows上有实现,Linux/Mac上的实现最近才刚刚添加,用的是libunwind,详见Merge branch 'unix_issue177'. 如果你不了解stack unwinding,推荐阅读 C++ Tutorial: Exceptions - Stack Unwinding . 下面我们来一起体验一下. 所使用的示例控制台程序如下…

摘要: 原创博客:转载请表明出处:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/ 1.在使用本贴前必须先按照我的上一个博文正确在ubuntu上安装kinect驱动:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/p/5271939.html 所使用的kinect为: 上一个博文的最终测试结果为:(此结果为openni的例程) 2.按照ros.wiki官网的要求 使用时安装以下两个包就可以了:http://wiki.ros.org/openni_camer…