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

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

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

迭代局部搜索(Iterated Local Search, ILS) 源代码下载请关注微信公众号[程序猿声],在后台回复:[ILS],不包括[]即可下载. 00 目录 局部搜索算法 简单局部搜索 迭代局部搜索 01 局部搜索算法 1.1 什么是局部搜索算法? 局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法.因为对于很多复杂的问题,求解最优解的时间可能是极其长的.因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解,局部搜索就是其中一种.它是一种近似算法(Approximate algorithms). 局部

copy from hzwer @http://hzwer.com/1234.html 侵删 1.1 基本数据结构 1. 数组 2. 链表,双向链表 3. 队列,单调队列,双端队列 4. 栈,单调栈 1.2 中级数据结构 1. 堆 2. 并查集与带权并查集 3. hash 表 自然溢出 双hash 1.3 高级数据结构 1. 树状数组 2. 线段树,线段树合并 3. 平衡树 Treap 随机平衡二叉树 Splay 伸展树 * Scapegoat Tree 替罪羊树 4. 块状数组,块状链表 5.

本来看了一天的分类器方面的代码,乱乱的,索性再把最基础的概念拿过来,现总结一下机器学习的算法吧! 1.机器学习算法简述 按照不同的分类标准,可以把机器学习的算法做不同的分类. 1.1 从机器学习问题角度分类 我们先从机器学习问题本身分类的角度来看,我们可以分成下列类型的算法: 监督学习算法 机器学习中有一大部分的问题属于『监督学习』的范畴,简单口语化地说明,这类问题中,给定的训练样本中,每个样本的输入x都对应一个确定的结果y,我们需要训练出一个模型(数学上看是一个x→y的映射关系f),在未知的样

题目链接:http://poj.org/problem?id=2420 题目大意:每组数据中给n个点(n<=100),求平面中一个点使得这个点到n个点的距离之和最小. 分析:一开始看到这个题想必是不好做的...因为平面太大了,不能使用枚举的方法,于是想到随机点出来比较.可是总不能无限的枚举,而且随机点出的答案需要是最优值还是一个玄学问题.所以想到了模拟退火的方法. 具体操作:首先随意找一个点作为出发点,然后设置一个初始温度,使得这个点可以在这个温度下乱跑[但是只让它往上下左右跑]温度越高,这个点

Optimization Algorithms优化算法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.6 动量梯度下降法(Momentum) 另一种成本函数优化算法,优化速度一般快于标准的梯度下降算法. 基本思想:计算梯度的指数加权平均数并利用该梯度更新你的权重 假设图中是你的成本函数,你需要优化你的成本函数函数形象如图所示.其中红点所示就是你的最低点.使用常规的梯度下降方法会有摆动这种波动减缓了你训练模型的速度,不利于使用较大的学习率,如果学习率使用过大则可能会偏离函数的范围.为

Optimization Algorithms优化算法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.3 指数加权平均 举个例子,对于图中英国的温度数据计算移动平均值或者说是移动平均值(Moving average). 大体公式就是前一日的V值加上当日温度的0.1倍,如果用红线表示这个计算数值的话就可以得到每日温度的指数加权平均值. \[V_{t}=\beta V_{t-1}+(1-\beta)\theta_{t}\] 对于\(\theta\)的理解,你可以将其认为该数值表示的是\

.NET ThreadPool相关算法记录 1.ManagedThreadPool (corefx) .net4.0之前只有全局队列,为了解决全局队列多线程竞争使用问题,引入work-stealing算法(golang scheduler也是这个算法). 内部是通过ThreadLocal WorkStealingQueue实现.详细说明:(http://www.danielmoth.com/Blog/New-And-Improved-CLR-4-Thread-Pool-Engine.aspx)

前言&&为什么要学模拟退火 最近一下子学了一大堆省选算法,所以搞一个愉快一点的东西来让娱乐一下 其实是为了骗到更多的分,然后证明自己的RP. 说实话模拟退火是一个集物理与IT多方面知识与一身的高级随机化算法 所以更应该好好学了 PS:本文大部分内容参考rvalue大佬的博客,在本蒟蒻学习的过程过程中起到了极大的帮助. 什么是模拟退火&&模拟退火可以干什么 模拟退火算法(Simulate Anneal,SA)是一种通用概率演算法,用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解.模拟

1.mini-batch梯度下降 在前面学习向量化时,知道了可以将训练样本横向堆叠,形成一个输入矩阵和对应的输出矩阵: 当数据量不是太大时,这样做当然会充分利用向量化的优点,一次训练中就可以将所有训练样本涵盖,速度也会较快.但当数据量急剧增大,达到百万甚至更大的数量级时,组成的矩阵将极其庞大,直接对这么大的的数据作梯度下降,可想而知速度是快不起来的.故这里将训练样本分割成较小的训练子集,子集就叫mini-batch.例如:训练样本数量m=500万,设置mini-batch=1000,则可以将训练

转自:http://gad.qq.com/program/translateview/7194337 在游戏中,我们经常想要找到从一个位置到另一个位置的路径.我们不只是想要找到最短距离,同时也要考虑旅行时间.如下图中从星星(起点)到叉号(终点)的最短路径. 为了找到这样的路径,我们可以使用一种图搜索算法,它需要将地图表示为一张图.A *算法是图形搜索的热门选择.宽度优先搜索是图形搜索算法中最简单的一种,所以让我们从这个算法开始,慢慢扩展到A*算法. 地图的表示 研究算法时,首先要了解数据.输入是

简单列了一点 1.1 基本数据结构 1. 数组 2. 链表,双向链表 3. 队列,单调队列,双端队列 4. 栈,单调栈 1.2 中级数据结构 1. 堆 2. 并查集与带权并查集 3. hash 表 自然溢出 双hash 1.3 高级数据结构 1. 树状数组 2. 线段树,线段树合并 3. 平衡树 Treap 随机平衡二叉树 Splay 伸展树 * Scapegoat Tree 替罪羊树 4. 块状数组,块状链表 5.* 树套树 线段树套线段树 线段树套平衡树 * 平衡树套线段树 6.可并堆 左偏

01 什么是禁忌搜索算法? 1.1 先从爬山算法说起 爬山算法从当前的节点开始,和周围的邻居节点的值进行比较. 如果当前节点是最大的,那么返回当前节点,作为最大值 (既山峰最高点):反之就用最高的邻居节点来,替换当前节点,从而实现向山峰的高处攀爬的目的.如此循环直到达到最高点.因为不是全面搜索,所以结果可能不是最佳. 1.2 再到局部搜索算法 局部搜索算法是从爬山法改进而来的.局部搜索算法的基本思想:在搜索过程中,始终选择当前点的邻居中与离目标最近者的方向搜索.同样,局部搜索得到的解不一定是最优

本文内容包含以下章节: Chapter 2 AI Methods Chapter 2.1 General Notes 本书英文版: Artificial Intelligence and Games - A Springer Textbook 这个章节主要讨论了在游戏中经常用到的一些基础的人工智能算法.这些算法大部分都出现在一些人工智能和机器学习的入门书籍中.在讲解算法在游戏中的应用的时候,会以吃豆人(Ms Pac-Man)作为样例,讲解怎么用行为树算法,树搜索算法,监督学习算法,无监督学习算法