本文主要记录和分享学习到的知识,算不上原创. *参考文献见链接. 本文讲述的是求解MIP问题的启发式算法中的爬山算法 (Hill climbing). 目录 前言 Hill climbing 的过程 Hill climbing 的伪代码 Hill climbing 的不足 前言 爬山算法是以local search为核心框架的启发式算法中最简单的算法,当然,结果一般也不太好,因为爬山算法有一个很大的缺点:不能跳出局部解. 就像我们在local search那篇文中提到,以local search

作为我出山的第一篇日志,怎么也得写篇对得起我身份和地位的文章吧? 先容我吐槽一下不小心发的贴图,那个只是我不小心收藏了隔壁兄弟班的课表就别大家这么热情的 BB 我感到很有压力,额,废话不多说,立刻进入正题吧. 简单说一下 AStar (A*)算法,这是一种根据启发函数图遍历算法雏形. 举个栗子,如果你身处迷宫,但你知道出口的方向,那么你应该会尝试往出口方向前进,那么,第一种启发函数就被确定了,取出周围的点,根据一个欧拉距离运算来确定各个点距离出口还有多远,从而选择距离较近的点进行移动,这就是一种

工作中需要优化A*算法,研究了一天,最后取得了不错的效果.看网上的朋友还没有相关的研究,特此记录一下.有错误欢迎大家批评指正.如需转载请注明出处,http://www.cnblogs.com/Leonhard-/p/6842052.html,这是对作者最起码的尊重,谢谢大家. 本文结构如下: 一.A*算法优化背景介绍 二.A*算法介绍与实现简述 三.深入思考优化需求 1.启发函数的设计思路 2.启发函数与cost值的相对关系 3.启发函数中对k值大小的深入思考 四.总结 一.A*算法优化背景介绍

嗯哼,今天记录下采用Java编写的爬山算法(Hill Algorithm)求解TSP问题. 爬山算法与其他智能算法类似,是一种用来求解多峰函数最值的算法,爬山算法的基本思想是新解不劣于当前解则转移,否则不转移.通俗的解说是兔子爬山的例子,其他博客上介绍的十分细致,在此不再赘述. 爬山算法的算法描述为: Step1:初始化.通过某种方法产生初始解S0,令当前解S = S0,全局最优解的值bs = inf,全局最优解BS = S0,当前迭代次数count = 0,最大迭代次数为MaxCount: S

论文提出NASH方法来进行神经网络结构搜索,核心思想与之前的EAS方法类似,使用网络态射来生成一系列效果一致且继承权重的复杂子网,本文的网络态射更丰富,而且仅需要简单的爬山算法辅助就可以完成搜索,耗时0.5GPU day   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Simple And Efficient Architecture Search for Convolutional Neural Networks 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.04528.pdf

STL区间成员函数及区间算法总结 在这里总结下可替代循环的区间成员函数和区间算法: 相比单元素遍历操作,使用区间成员函数的优势在于: 1)更少的函数调用 2)更少的元素移动 3)更少的内存分配 在区间成员函数不适用的情况下也应该使用区间算法,至少,相比手写循环而言,它更加简单,有效,并且不容易出错: 区间成员函数 区间构造 标准容器都支持区间构造函数: container::container(InputIterator begin, // 区间的起点 InputIterator end); /

B - A Star not a Tree? Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=88808#problem/B Description Luke wants to upgrade his home computer network from 10mbs to 100mbs. His existing network uses 10ba

3680: 吊打XXX Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSec  Special JudgeSubmit: 3192  Solved: 1198[Submit][Status][Discuss] Description gty又虐了一场比赛,被虐的蒟蒻们决定吊打gty.gty见大势不好机智的分出了n个分身,但还是被人多势众的蒟蒻抓住了.蒟蒻们将 n个gty吊在n根绳子上,每根绳子穿过天台的一个洞.这n根绳子有一个公共的绳结x.吊好gty后蒟蒻们发现

题目链接 一个比较好的解释? 模拟退火(Simulated Annealing,SA): (1)初始化一个温度(充分大).初始解状态S.每个T值的迭代次数. (2)对i=1,...,L,做(3)至(7)步. (3)产生新解S'. (4)计算Δt=C(S')-C(S),其中C(S)为评价函数. (5)若Δt<0,则接受新解S'作为当前解:否则以exp(-Δt/(kT))的概率接受S'作为当前解(k为玻尔兹曼常数,一般不管它?) (6)如果满足终止条件,则输出当前解作为最优解,结束程序. 终止条件通

一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NPC计算复杂性.TSP问题可以分为两类,一类是对称TSP问题(Symmetric TSP),另一类是非对称问题

我们平时经常会有一些数据运算的操作,需要调用sqrt,exp,abs等函数,那么时候你有没有想过:这个些函数系统是如何实现的?就拿最常用的sqrt函数来说吧,系统怎么来实现这个经常调用的函数呢? 虽然有可能你平时没有想过这个问题,不过正所谓是“临阵磨枪,不快也光”,你“眉头一皱,计上心来”,这个不是太简单了嘛,用二分的方法,在一个区间中,每次拿中间数的平方来试验,如果大了,就再试左区间的中间数:如果小了,就再拿右区间的中间数来试.比如求sqrt(16)的结果,你先试(0+16)/2=8,8*8=

函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 传入函数 函数的本身也可以作为参数. Python内建的mapreduce的函数.(来源于谷歌的,后来被道格这家伙开源了,成为当今处理大数据最火热的hadoop中的计算模型---MapReduce) 我们先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序

是不是stl中的算法函数中参数只要是和函数相关的就是函数对象和谓词?

回调函数的一个典型应用就是实现类似C++的泛型算法(Generics Algorithm).下面实现的max函数可以在任意一组对象中找出最大值,可以是一组int.一组char或者一组结构体,但是实现者并不知道怎样去比较两个对象的大小,调用者需要提供一个做比较操作的回调函数. /* generics.h */ #ifndef GENERICS_H #define GENERICS_H typedef int (*cmp_t)(void *, void *); extern void *max(vo

函数pow(x,y)实现运算x^y,即x的y次方,这里x和y都为整数. 算法的基本思想是,减少乘法次数,重复利用结算结果,例如: x^4,如果逐个相乘的话,需要四次乘法.如果我们这样分解(x^2)*(x^2)就只需要2两次乘法,因为x^2的结果我们可以重复利用.所以我们最好做对称的分解指数y,然后求x^(y/2)的平方. 具体算法如下: 1 如果y为偶数,直接计算mypow(x, y/2)*mypow(x, y/2): 2 如果y为奇数,则y-1为偶数,回到了第一种情况. int mypow(i

之前经常遇到hash函数或者经常用到hash函数,但是hash到底是什么?或者hash函数到底是什么?却很少去考虑.最近同学去面试被问到这个问题,自己看文章也看到hash的问题.遂较为细致的追究了一番. 通俗的讲,hash其实就是一种运算,就是把任意长度的输入,通过一定的算法(散列),变换成固定长度的输出,该输出就是散列值.本例注意两点:任意输入,固定长度输出. hash函数就是就是一种函数运算,将任意长度输入转换成固定长度输出的运算或者说算法(数学公式).例如除留余数法.MD5等. 数学表述为

在处理四舍五入时,相信大部分人会使用math.round函数(不同的语言应该都有).有没有考虑过,这个函数是不是自己所需要的? po主碰到的问题是用来计算平均分.有个顶真的学生反映,明明是86.5,怎么显示86.经查,问题为使用round函数,86.5舍入后为86.以下转自百度百科: 银行家舍入 据 说大部分的编程软件都使用的是这种方法,也算是一种国际标准. 所谓银行家舍入法,其实质是一种四舍六入五取偶(又称四舍六入五留双)法.其规则是:当舍去位的数值小于5时,直接舍去该位:当舍去位的数值大于等

python 内置的sorted()函数可以对一个list进行排序: >>> sorted([8,3,8,11,-2]) [-2, 3, 8, 8, 11] 既然说是高阶函数,那么它还可以接受一个key函数来实现自定义的排序,比如按照绝对值大小进行排序: >>> sorted([8,3,8,11,-9],key=abs) [3, 8, 8, -9, 11] key指定的函数将作用于list中的每一个元素上,根据key函数返回的结果进行排序. 来看看字符串排序的问题: &

!pip install gym import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from keras.models import Sequential from keras.optimizers import Adam from keras import backend as K from collection

此部分内容是对机器学习实战一书的第五章的数学推导,主要是对5.2节代码实现中,有一部分省去了相关的公式推导,这里进行了推导,后续会将算法进行java实现.此部分同样因为公式较多,采用手写推导,拍照记录的方式. 第一部分推导目标函数 第二部分采用梯度下降方法进行优化 至此两部分就完成了对logistics回归的公式推导.