多峰的Shubert为: 求f(x,y)在[-10,10]x[-10,10]上的最大值. MATLAB代码: fun_mutv函数为: function my=fun_mutv(x,y) t1=zeros(size(x)); t2=t1; for i=1:5 t1=t1+i*cos((i+1)*x+i); t2=t2+i*cos((i+1)*y+i); end my=t1.*t2; opt_minmax=1; %优化目标类型:1最大化 0最小化 num_ppu=60; %种群规模,个体个数. n

写了半天,效率还是有点低的,以后有空再优化下: //用次序表示法来表示个体编码 #include<iostream> #include<fstream> #include<stdlib.h> #include<time.h> using namespace std; struct individual{ ]; int p; //1-p为可以进行杂交的概率 }; int n; //城市的数量 ][]; //城市之间的距离 individual group[];

机器学习算法实践:Platt SMO 和遗传算法优化 SVM 之前实现了简单的SMO算法来优化SVM的对偶问题,其中在选取α的时候使用的是两重循环通过完全随机的方式选取,具体的实现参考<机器学习算法实践-SVM中的SMO算法>.(http://pytlab.github.io/2017/09/01/机器学习算法实践-SVM中的SMO算法/) 本文在之前简化版SMO算法的基础上实现了使用启发式选取α对的方式的Platt SMO算法来优化SVM.另外由于最近自己也实现了一个遗传算法框架GAFT,便

机器学习算法实践:Platt SMO 和遗传算法优化 SVM 之前实现了简单的SMO算法来优化SVM的对偶问题,其中在选取α的时候使用的是两重循环通过完全随机的方式选取,具体的实现参考<机器学习算法实践-SVM中的SMO算法>.(http://pytlab.github.io/2017/09/01/机器学习算法实践-SVM中的SMO算法/) 本文在之前简化版SMO算法的基础上实现了使用启发式选取α对的方式的Platt SMO算法来优化SVM.另外由于最近自己也实现了一个遗传算法框架GAFT,便

上一次我们使用遗传算法求解了一个较为复杂的多元非线性函数的极值问题,也基本了解了遗传算法的实现基本步骤.这一次,我再以经典的TSP问题为例,更加深入地说明遗传算法中选择.交叉.变异等核心步骤的实现.而且这一次解决的是离散型问题,上一次解决的是连续型问题,刚好形成对照. 首先介绍一下TSP问题.TSP(traveling salesman problem,旅行商问题)是典型的NP完全问题,即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长,到目前为止还没有找到一个多项式时间的有效算法.TS

LinJM  @HQU 谈及遗传算法,我首先想到的就是孟德尔的豌豆实验.当然,遗传算法实质上并不能用豌豆实验说明,豌豆实验探讨了分离定律和自由组合定律,而遗传算法所借鉴的并不是这两个定律.遗传算法,简单的讲,就是达尔文的适者生存的原理,当新结果的适应度比原来的适应度高,那么这个结果就保存下来,并遗传给下一代,就是把好的留下来(这个“好的”,“怎么好”,就是我们根据具体情况具体定义的)当然,这里面不仅仅是把好的结果留下来,同时还借鉴了遗传进化里面的染色体交叉和变异的想法.闲话说完,那么咱们就来看看

上一次我们使用遗传算法求解了一个较为复杂的多元非线性函数的极值问题,也基本了解了遗传算法的实现基本步骤.这一次,我再以经典的TSP问题为例,更加深入地说明遗传算法中选择.交叉.变异等核心步骤的实现.而且这一次解决的是离散型问题,上一次解决的是连续型问题,刚好形成对照. 首先介绍一下TSP问题.TSP(traveling salesman problem,旅行商问题)是典型的NP完全问题,即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长,到目前为止还没有找到一个多项式时间的有效算法.TS

遗传算法的过程在这里先不介绍了,可能在接下来的几篇文章会介绍,这里介绍些实用的. (1)Sheffield遗传算法工具箱的安装 我共享了下修改过文件名和后缀名的原版工具箱,地址为:http://pan.baidu.com/s/1inVKE 安装方法: 将整个文件夹复制到matlab安装文件夹中的toolbox文件夹 例如:C:\Program Files\MATLAB\R2013b\toolbox文件夹. 然后在Command Window里面输入: str = ['C:\Program Fil

MegEngine亚线性显存优化 MegEngine经过工程扩展和优化,发展出一套行之有效的加强版亚线性显存优化技术,既可在计算存储资源受限的条件下,轻松训练更深的模型,又可使用更大batch size,进一步提升模型性能,稳定batchwise算子.使用MegEngine训练ResNet18/ResNet50,显存占用分别最高降低23%/40%:在更大的Bert模型上,降幅更是高达75%,而额外的计算开销几乎不变. 基于梯度检查点的亚线性显存优化方法[1]由于较高的计算/显存性价比受到关注.M

虽然iSight有Adams/View接口,但对Adams的版本有限制.下面使用iSight的simcode,就可以支持任意版本的Adams了. Adams模型如下: 1. 编写cmd文件 file binary read & file_name = "E:\WXP\Adams\View\isight\Adams_byCMD\latch.bin" & alert = no var set var=DV_6 real_value = 0.7434119172961013

吴亚联 1 , 梁坤鑫 1 , 苏永新 1* , 詹 俊 2(1.湘潭大学 信息工程学院, 湖南 湘潭 411105: 2.湖南优利泰克自动化系统有限公司, 湖南 长沙 410205) 摘 要: 为提高风电机组部件故障预警的精度和速度, 文章提出了一种基于SCADA数据的风电机组部件故障预警方法, 用于解决现存的风电机组部件故障预警时间与故障预警精度的矛盾. 首先SCADA历史数据通过数据预处理与BP神经网络建立机组部件正常状态模型, 随后以该模型为基础结合基于马氏距离的数据统计方法形成故障预警

目录 一.立体匹配算法 1.立体匹配算法分类 二.NCC 视差匹配方法 1.原理 2.NCC计算公式 3.算法流程 4.代码实现     5.不同场景运行 三.结论 四.遇到的问题及解决方法 一.立体匹配算法 1.立体匹配算法分类 在立体匹配中,匹配问题可以看成是寻找两组数据相关程度的过程.根据采用图像表示的基元不同,立体匹配算法有多种分类. ①根据算法运行时约束的作用范围:分为局部匹配算法和全局匹配算法. ②基于生成的视差图:可分为稠密匹配和稀疏匹配.稠密匹配:是基于生成的视差图,对于所有像素

特征工程之特征选择 目录 简介 1 Filter(过滤式选择) 1.1 移除低方差特征(variance threshold) 1.2 信息增益(information gain) 1.3 单变量特征选择 (Univariate feature selection) 1.3.1 卡方检验 (chi-square test) 1.3.2 Pearson 相关系数 (Pearson Correlation) 1.3.3 费雪分数(fisher score) 1.4 Relief(Relevant F

前言 前段时间一直在用自己写的遗传算法框架测试算法在优化力场参数的效果,但是跑起来效率很慢,因为适应度函数需要调用多次力场程序计算能量,但是还是比我预想中的慢我也没有及时对程序进行profiling和优化.直到放假前在github有个使用gaft做SVM参数优化的童鞋开了个issue中说道在gaft优化的过程中会大量调用适应度函数,这才使我在国庆放假期间对gaft进行了profiling找到程序瓶颈并针对性的优化. 本文就记录下自己gaft做profiling并优化的过程以及优化的效果. 正文

00 前言 各位读者大家好,好久没有介绍算法的推文了,感觉愧对了读者们热爱学习的心灵.于是,今天我们带来了一个神奇的优化算法--遗传算法! 它的优点包括但不限于: 遗传算法对所求解的优化问题没有太多的数学要求,由于他的进化特性,搜索过程中不需要问题的内在性质,对于任意形式的目标函数和约束,无论是线性的还是非线性的,离散的还是连续的都可处理. 进化算子的遍历性(各态历经性)使得遗传算法能够非常有效地进行概率意义的全局搜素. 遗传算法对于各种特殊问题可以提供极大的灵活性来混合构造领域特有的启发式,从

ARIMA模型(完整的Word文件可以去我的博客里面下载) ARIMA模型(英语:AutoregressiveIntegratedMovingAverage model),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),时间序列预测分析方法之一.ARIMA(p,d,q)中,AR是"自回归",p为自回归项数:MA为"滑动平均",q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数). ARIMA(p,d,q)模型是ARMA(p,q)模

遗传算法提供了一种求解非线性.多模型.多目标等复杂系统优化问题的通用框架. 先从例子开始,慢慢再总结理论... [例]利用遗传算法计算函数f(x)=x*cos(5*pi*x)+3.5在区间[-1,2.5]上的最大值 先在工作区建立上面函数的一个m文件并保存,命名为fun_sigv.m: function y=fun_sigv(x) y=x.*cos(5*pi*x)+3.5; 代沟是父代中需要经过选择.交叉.变异得到下一代的比例,例如父代共100个个体,代沟为0.9,表明有90个个体被选中进行上述

3.1 案例背景 遗传算法(Genetic Algorithms)是一种模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法. 其基本要素包括:染色体编码方法.适应度函数.遗传操作和运行参数. 非线性函数:$y=x_{1}^{2}+x_{2}^{2}$ 3.2 模型建立 3.2.1 算法流程 遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阔值,种群中的每个个体都包含了一 个网络所有权值和阔值,个体通过适应度函数计算个体适应度值,遗传算法通过选择.交叉和变异操作找到最优适应度值对应个

JMetal https://www.cnblogs.com/denggaoshan/p/6306640.html https://www.cnblogs.com/denggaoshan/p/6308597.html https://jmetal.github.io/jMetal/https://github.com/jMetal https://sourceforge.net/projects/jmetal/files/jmetal4.5/jmetal4.5.2.jar/download 机器

代码例如以下: function m_main() clear clc Max_gen = 100;% 执行代数 pop_size = 100;%种群大小 chromsome = 10;%染色体的长度 pc = 0.9;%交叉概率 pm = 0.25;%变异概率 gen = 0;%统计代数 %初始化 init = 40*rand(pop_size, chromsome)-20; pop = init; fit = obj_fitness(pop); [max_fit, index_max] =