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查询Tags标签： 求解，共有 191条记录-
【优化求解-单目标求解】基于阿基米德算法求解单目标问题matlab源码
一、算法简介 阿基米德优化算法：一种解决优化问题的新元启发式算法 现实世界中的数值优化问题的难度和复杂性日益增加，这需要有效的优化方法。迄今为止，已经引入了各种元启发式方法，但只有少数在研究界得到认可。本文提出了一种新的元启发式算法，称为阿基米德优…
2021/9/5 1:35:46 人评论 次浏览 -
【优化求解】基于生物地理学结合重力引力搜索优化求解算法matlab源码
一、重力引力搜索算法1.1BBO算法 生物地理学优化算法(BBO)是由Dan Simon于2008年提出的一种基于生物地理学理论发展起来的算法。与其他智能算法类似，BBO也是一种基于种群优化的算法，不过它将种群中的每个解看成一个栖息地，将解的适应度看成栖息地的HSI，解的每个分量…
2021/9/4 20:06:25 人评论 次浏览 -
【优化求解】基于生物地理学结合重力引力搜索优化求解算法matlab源码
一、重力引力搜索算法1.1BBO算法 生物地理学优化算法(BBO)是由Dan Simon于2008年提出的一种基于生物地理学理论发展起来的算法。与其他智能算法类似，BBO也是一种基于种群优化的算法，不过它将种群中的每个解看成一个栖息地，将解的适应度看成栖息地的HSI，解的每个分量…
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问题求解与程序设计（C重新回顾：个人版）一
一、容易遗忘之转义字符转义序列 含义\n 换行\t 水平制表\\ 输出反斜杠\a 响铃符\ 输出双引号\ 输出单引号\? 输出问号\r 输出回车符（不换行，光标定位当前行的开始位置）\b 退格 二、输出占位符#include<stdio.h> int main(void) {printf("%d %d %d",2…
2021/8/21 12:05:56 人评论 次浏览 -
问题求解与程序设计（C重新回顾：个人版）一
一、容易遗忘之转义字符转义序列 含义\n 换行\t 水平制表\\ 输出反斜杠\a 响铃符\ 输出双引号\ 输出单引号\? 输出问号\r 输出回车符（不换行，光标定位当前行的开始位置）\b 退格 二、输出占位符#include<stdio.h> int main(void) {printf("%d %d %d",2…
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R语言矩阵（使用r语言求解矩阵），数组
> a <- c(1:20)给a赋值 > sum(a)求和 [1] 210 > max(a)最大值 [1] 20 > min(a)最小值 [1] 1 > mean(a)平均值 [1] 10.5 > var(a)方差 [1] 35 > sd(a)标准差 [1] 5.91608 > prod(a)连乘 [1] 2.432902e+18 > median(a)中位数 [1] 10.5 > q…
2021/8/11 23:36:45 人评论 次浏览 -
R语言矩阵（使用r语言求解矩阵），数组
> a <- c(1:20)给a赋值 > sum(a)求和 [1] 210 > max(a)最大值 [1] 20 > min(a)最小值 [1] 1 > mean(a)平均值 [1] 10.5 > var(a)方差 [1] 35 > sd(a)标准差 [1] 5.91608 > prod(a)连乘 [1] 2.432902e+18 > median(a)中位数 [1] 10.5 > q…
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算法篇之动态规划
一、定义 动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解[决策过程最优化]的方法。把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解，创立了解决这类过程优化问题的新方法——动态规划虽然动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态…
2021/8/9 22:35:52 人评论 次浏览 -
算法篇之动态规划
一、定义 动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解[决策过程最优化]的方法。把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解，创立了解决这类过程优化问题的新方法——动态规划虽然动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态…
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【优化求解】基于matlab粒子群算法求解函数极值问题【含Matlab源码 1202期】
一、粒子群算法简介 1 引言 自然界中的鸟群和鱼群的群体行为一直是科学家的研究兴趣所在。生物学家Craig Reynolds在1987年提出了一个非常有影响的鸟群聚集模型，在他的仿真中，每一个个体都遵循：避免与邻域个体相撞：匹配邻域个体的速度；飞向鸟群中心，且整个群体飞向目…
2021/8/9 17:05:55 人评论 次浏览 -
【优化求解】基于matlab粒子群算法求解函数极值问题【含Matlab源码 1202期】
一、粒子群算法简介 1 引言 自然界中的鸟群和鱼群的群体行为一直是科学家的研究兴趣所在。生物学家Craig Reynolds在1987年提出了一个非常有影响的鸟群聚集模型，在他的仿真中，每一个个体都遵循：避免与邻域个体相撞：匹配邻域个体的速度；飞向鸟群中心，且整个群体飞向目…
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【Python机器学习实战】感知机和支持向量机学习笔记（二）
上文主要对感知机和SVM进行了简要概括，并对感知机和SVM利用梯度下降算法求解的过程，这篇主要对SVM的对偶形式转化及求解过程进行学习。SVM的对偶形式理论上对于线性可分的数据，采用梯度下降对SVM进行求解和学习已能满足基本要求，但考虑到非线性数据，以及问题求解的复…
2021/8/6 22:09:20 人评论 次浏览 -
【Python机器学习实战】感知机和支持向量机学习笔记（二）
上文主要对感知机和SVM进行了简要概括，并对感知机和SVM利用梯度下降算法求解的过程，这篇主要对SVM的对偶形式转化及求解过程进行学习。SVM的对偶形式理论上对于线性可分的数据，采用梯度下降对SVM进行求解和学习已能满足基本要求，但考虑到非线性数据，以及问题求解的复…
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ADMM求解PDE约束优化问题
问题描述 给出优化问题： miny,uJ(y,u)=12∫Ω(y−yΩ)2+u2dxdy+∫∂ΩeΓyds. s.t. −Δy+y=u+eΩ,x∈Ω,∂y∂n=0,x∈∂Ω.0≤u≤1.\begin{array}{cl} \min _{y,u} & J(y,u) = \frac{1}{2}\int_{\Omega} (y - y_{\Omega})^2 + u^2 dx dy + \int_{\partial \Omega}…
2021/8/2 23:08:45 人评论 次浏览 -
ADMM求解PDE约束优化问题
问题描述 给出优化问题： miny,uJ(y,u)=12∫Ω(y−yΩ)2+u2dxdy+∫∂ΩeΓyds. s.t. −Δy+y=u+eΩ,x∈Ω,∂y∂n=0,x∈∂Ω.0≤u≤1.\begin{array}{cl} \min _{y,u} & J(y,u) = \frac{1}{2}\int_{\Omega} (y - y_{\Omega})^2 + u^2 dx dy + \int_{\partial \Omega}…
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