果蝇优化算法(FOA) 果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA)是基于果蝇觅食行为的仿生学原理而提出的一种新兴群体智能优化算法. 果蝇优化算法(FOA)通过模拟果蝇利用敏锐的嗅觉和视觉进行捕食的过程,FOA实现对解空间的群体迭代搜索.FOA原理易懂.操作简单.易于实现,具有较强的局部搜索能力. 果蝇算法可应用于求解最优解: 果蝇群体迭代搜寻食物的步骤如下: (1)随机初始化果蝇群体位置. Init X_axis Init Y_axis (2)赋予

1. 果蝇优化算法背景 在夏天,果蝇是一种随处可见的昆虫.果蝇在嗅觉和视觉特别突出.腐烂的食物发出一种刺鼻的味道,温度越高这种气味的扩散速度较快,果蝇对这种味道非常敏感.腐烂的味道和食物的位置有关.一般而言,食物越近,味道越浓:反之,味道越淡.而果蝇一般都是从味道淡的地方,飞往味道浓的地方,即食物所在的方向.当它们在食物附近的时候,可以利用视觉寻找食物.基于果蝇寻找食物的行为,2011年Wen-Tsao Pan提出了果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization). 2. 果蝇优化算

同进化算法(见博客<[Evolutionary Algorithm] 进化算法简介>,进化算法是受生物进化机制启发而产生的一系列算法)和人工神经网络算法(Neural Networks,简称NN,神经网络是从信息处理角度对人脑的神经元网络系统进行了模拟的相关算法)一样,群体智能优化算法也属于一种生物启发式方法,它们三者可以称为是人工智能领域的三驾马车(PS:实际上除了上述三种算法还有一些智能算法应用也很广泛,比如模拟金属物质热力学退火过程的模拟退火算法(Simulated Algorithm,

本文介绍一种网格分割线的优化算法,该方法能够找到网格上更精确.更光滑的分割位置,并且分割线能够自由地合并和分裂,下面介绍算法的具体原理和过程. 曲面上的曲线可以由水平集(level set)形式表示,通常表示为φ(r) = 0,其代表曲面上具有相同函数值的等值曲线,由于函数值为零,一般称为零水平集.当曲线在曲面上移动时,可以用如下水平集方程表示: 上式为函数φ(r)对时间t的偏导,即函数φ(r)随时间t的变化情况,等式右边v表示曲线移动速度,▽φ表示曲面上函数φ(r)的梯度. 驱动曲线在曲面上移

作为支持向量机系列的基本篇的最后一篇文章,我在这里打算简单地介绍一下用于优化 dual 问题的 Sequential Minimal Optimization (SMO) 方法.确确实实只是简单介绍一下,原因主要有两个:第一这类优化算法,特别是牵涉到实现细节的时候,干巴巴地讲算法不太好玩,有时候讲出来每个人实现得结果还不一样,提一下方法,再结合实际的实现代码的话,应该会更加明了,而且也能看出理论和实践之间的差别:另外(其实这个是主要原因)我自己对这一块也确实不太懂. . 先回忆一下我们之前得出的

近年来,基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展,研究表明该技术比经典方法更实用和高效.有代表性的多目标优化算法主要有NSGA.NSGA-II.SPEA.SPEA2.PAES和PESA等.粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的.基于群体智能的进化技术,以其独特的搜索机理.出色的收敛性能.方便的计算机实现,在工程优化领域得到了广泛的应用,多目标PSO(MOPSO)算法应用到了不同的优化领域[9~11],但存在计算复杂度高.通用性低.收敛性不好等缺点. 多目标粒子群(MOPSO)算法是由Ca

原文:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988419.html SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出,并成为最快的二次规划优化算法,特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优.关于SMO最好的资料就是他本人写的<Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training Support Vector Machi

优化算法-BFGS BGFS是一种准牛顿算法, 所谓的"准"是指牛顿算法会使用Hessian矩阵来进行优化, 但是直接计算Hessian矩阵比较麻烦, 所以很多算法会使用近似的Hessian, 这些算法就称作准牛顿算法(Quasi Newton Algorithm). 1. 牛顿算法(Newton Algorithm) 牛顿算法考虑了函数的二阶单数, 是一种二阶优化方法, 并且是所有其他二阶优化方法的鼻祖. 作为对比, 梯度下降(Gradient Descent)只考虑了函数的一阶导数

  小猴子下落 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3   描述 有一颗二叉树,最大深度为D,且所有叶子的深度都相同.所有结点从左到右从上到下的编号为1,2,3,·····,2的D次方减1.在结点1处放一个小猴子,它会往下跑.每个内结点上都有一个开关,初始全部关闭,当每次有小猴子跑到一个开关上时,它的状态都会改变,当到达一个内结点时,如果开关关闭,小猴子往左走,否则往右走,直到走到叶子结点. 一些小猴子从结点1处开始往下跑,最后一个小猴儿会跑到哪里呢?   输入

1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多,达到了500万以上,那么此时如果按照传统的梯度下降算法,那么训练模型所花费的时间将非常巨大,所以我们对数据做如下处理: 如图所示,我们以1000为单位,将数据进行划分,令\(x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x^{(2)}--x^{(1000)}\}\), 一般地用\(x^{\{t\}},y^{\{t\}}\)来表示划分后的mini-batch. 注意区分该系列教学视频的符号标记: 小括号() 表示具体的某一个元素,指一个