遗传算法适应度的选择: 机器学习的适应度可以是任何性能指标 —准确度,精确度,召回率,F1分数等等.根据适应度值,我们选择表现最佳的父母(“适者生存”),作为幸存的种群. 交配: 存活下来的群体中的父母将通过交配产生后代,使用两个步骤的组合:交叉/重组和突变. 交叉:交配父母的基因(参数)将被重新组合,产生后代,每个孩子从父母双方遗传一些基因(参数): 突变:一些基因(参数)的值将被改变以保持遗传多样性,这使得遗传算法通常能够得到更好的解决方案. 备注:我们保留幸存的父母,以便保留最好的适应度参

摘要: 1.所需工具 2.详细过程 3.验证 4.使用指南 5.参数调优 内容: 1.所需工具 我用到了git(内含git bash),Visual Studio 2012(10及以上就可以),xgboost源码(0.4版本),java 环境还需要maven 附:Visual Studio 2012下载 xgboost源码(0.4版本)链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Kem5B 密码:ieox 2.详细过程 在windows文件里面打开sln文件 , 选release

遗传算法GA的核心代码实现: 最核心: private static ArrayList<int[]> GA(ArrayList<int[]> pop,int gmax,double crossoverProb,double mutationRate) { HashMap<Integer,double[]> segmentForEach=calcSelectionProbs(pop); ArrayList<int[]> children=new ArrayL

首先理解云计算里,资源调度的含义: 看了很多云计算资源调度和任务调度方面的论文,发现很多情况下这两者的意义是相同的,不知道这两者是同一件事的不同表述还是我没分清吧,任务调度或者资源调度大概就是讲这样一件事情: 用户有n个计算任务(Task),{t1,t2,t3,...tm},将这n个任务分配到m个资源(其实就是指虚拟机,Virtual Machine)上,用这m个资源来计算这n个任务(注意,一般n>m,且很多时候n>>m),直到所有任务都计算完成.如何分配使得这n个任务的总的计算时间最少

系统环境: Windows10 64bit Anaconda4 Python3.5.1 软件安装: Git for Windows MINGW 在安装的时候要改一个选择(Architecture选择x86_64,其他不变) 安装步骤: 拷贝源文件并且编译 在你想要存源码的路径文件夹里使用 Git Bash 也可以直接使用命令: $ cd /d/XGBoost/ 克隆源码并初始化更新: $ git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost

解码操作是整个遗传算法最重要的一步,在这步里面我们利用配置文件中的信息将染色体解码成一个有向无环图. 在介绍解码操作之前我们先来看一下配置文件,在part1绪论中我们已经介绍了一个车间调度问题的基本信息可以用一个表格来表示:

下面,我们以车间调度为例来谈谈遗传算法中的另一个重要操作变异.变异操作通常发生在交叉操作之后,它的操作对象是交叉得到的新染色体.在本文中我们通过随机交换染色体的两个位置上的值来得到变异后的染色体,变异操作的代码如下: def Mutation(p)://p是染色体 nt = len(p)//nt存放染色体的长度 i = randint(0, nt - 1)//i是0到nt-1之间的一个随机数 j = randint(0, nt - 1)//j是0到nt-1之间的一个随机数 m = [job fo

xgboost是基于GBDT原理进行改进的算法,效率高,并且可以进行并行化运算: 而且可以在训练的过程中给出各个特征的评分,从而表明每个特征对模型训练的重要性, 调用的源码就不准备详述,本文主要侧重的是计算的原理,函数get_fscore源码如下, 源码来自安装包:xgboost/python-package/xgboost/core.py 通过下面的源码可以看出,特征评分可以看成是被用来分离决策树的次数,而这个与 <统计学习基础-数据挖掘.推理与推测>中10.13.1 计算公式有写差异,此处

ImportError: No module named xgboost 解决办法: git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost cd xgboost; sudo make -j4 sh build.sh cd python-package python setup.py install 如果已经完成了一下步骤: git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost cd xgb

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

以前搞数学建模的时候,研究过(其实也不算是研究,只是大概了解)一些人工智能算法,比如前面已经说过的粒子群算法(PSO),还有著名的遗传算法(GA),模拟退火算法(SA),蚁群算法(ACA)等.当时懂得非常浅,只会copy别人的代码(一般是MATLAB),改一改值和参数,东拼西凑就拿过来用了,根本没有搞懂的其内在的原理到底是什么.这一段时间,我又重新翻了一下当时买的那本<MATLAB智能算法30个案例分析>,重读一遍,发现这本书讲的还是非常不错的,不仅有现成算法的MATLAB实现,而且把每一种算

本文主要介绍遗传算法(实数编码)的交叉操作中的SBX,模拟二进制交叉. 首先,给出个人用python2.7实现的代码,具体模块已上传到: https://github.com/guojun007/sbx_cross #!/usr/bin/env python #encoding:UTF-8 import numpy as np import random """ SBX 模拟二进制交叉 输入: population 种群矩阵 alfa 交叉概率 numRangeList 决策

Note that as of the most recent release the Microsoft Visual Studio instructions no longer seem to apply as this link returns a 404 error: https://github.com/dmlc/xgboost/tree/master/windows You can read more about the removal of the MSVC build from

1.背景 关于xgboost的原理网络上的资源很少,大多数还停留在应用层面,本文通过学习陈天奇博士的PPT 地址和xgboost导读和实战 地址,希望对xgboost原理进行深入理解. 2.xgboost vs gbdt 说到xgboost,不得不说gbdt.了解gbdt可以看我这篇文章 地址,gbdt无论在理论推导还是在应用场景实践都是相当完美的,但有一个问题:第n颗树训练时,需要用到第n-1颗树的(近似)残差.从这个角度来看,gbdt比较难以实现分布式(ps:虽然难,依然是可以的,换个角度思

遗传算法之GAUL简介 简介        GAUL(遗传算法工具库的简称) GAUL is an open source programming library, released under the GNU General Public License.  It is designed to assist in the development of code that requires evolutionary algorithms. GAUL官网地址为:http://gaul.source

上篇我们用遗传算法求解了方程,其中用到的编码方式是二进制的编码,实现起来相对简单很多, 就连交配和变异等操作也是比较简单,但是对于TSP问题,就稍微复杂一点,需要有一定的策略, 才能较好的实现. 这次的TSP问题的题目是: 随机产生10~30个城市,每个城市之间的距离也是随机产生,距离的范围是[1,50],求最优的路径 ========================================================== 下面就是具体的求解,由于我的策略是基于知网上的<一种改进的遗

xgboost后面加了一个树的复杂度 对loss函数进行2阶泰勒展开,求得最小值, 参考链接:https://homes.cs.washington.edu/~tqchen/pdf/BoostedTree.pdf https://www.zhihu.com/question/41354392

1.编码 这篇文章中遗传算法对TSP问题的解空间编码是十进制编码.如果有十个城市,编码可以如下: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 这条编码代表着一条路径,先经过0,再经过1,依次下去. 2.选择 选择操作仍然是轮盘赌模型,虽然不会出现路径长度为负数的情况,但是需要考虑与上篇文章不同的是求的是最小值.因此在代码中概率的计算为: 3.交叉 4.变异 变异操作就是交换两个城市,例如: 0 1 2 3 4 0 2 1 3 4 5.代码实现 #include<stdio.h> #include&

2.交叉 交叉是遗传算法中的一个重要操作,它的目的是从两条染色体中各自取出一部分来组合成一条新的染色体这里,在车间调度中一种常见的交叉方法叫Generalized Order Crossover方法(GOX),假设有三个工件A,B,C, 每个工件下面包含三道工序,根据这一信息我们可以利用上一节介绍的编码技术随机生成两条染色体如下:

1. 什么是JobShop问题 Job,中文翻译成工件.一个工件又由若干道工序加工完成. resource, 资源.在本文的车间调度中资源指的是机器,每道工序要在某个特定机器上加工. Constraint, 约束.在车间调度中约束主要有以下两种: 同一个工件包含的工序有先后顺序. 每个机器不能同时处理两道工序,因此这台机器上完成工序时要串行,不能并行. Objective,目标.JobShop问题的一个常见目标是使所有工件完成的总时间最小,这个总时间英语叫做Makespan. 一个JobShop