原始对偶算法

原始对偶方法

原始对偶方法利用的就是上一节课中讲到的互补松弛定理。我们首先找到对偶问题的一个可行解 y，并尝试找到一个原问题的可行解 x，使得 x 和 y 满足互补松弛定理。如果我们找到了这样的 x，那么 x 和 y 就分别是原问题和对偶问题的最优解；否则我们就需要调整 y，让它变得更好，继续尝试，直到找到最优解为止。

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时间： 2024-11-06 12:30:18

原始对偶算法的相关文章

SVM支持向量机-拉格朗日，对偶算法的初解

许多地方得SVM讲得都很晦涩,不容易理解,最近看到一篇不错的博文写得很好,同时加上自己的理解,重新梳理一下知识要点 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17291543 一.引入 SVM是个分类器.我们知道,分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(或者叫做分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个,从而可以用于预测未知类别. 对于用于分类的支持向量机,它是个二分类的分类模型.也就是说,给定一个包含正例和反例(正样本点和负样本

MapReduce----并行支持向量机（PSVM）第二部分之原始对偶内点法

纠错张智威老师关于并行支持向量机的文章: <PSVM:Parallelizing Support Vector Machines on Distributed Computers>, 在并行原始对偶内点算法中,迭代步长的符号非常混乱,所以,我这里又重新解了一遍. ----------------------------------------------------- 支持向量机的原问题的对偶问题模型:       其中: ,,,,. 我们把上述模型,变成用原始对偶问题求解凸二次规划问题的标准

hdu6611 2019 多校3K 原始对偶费用流(正权化Dijkstra找增广路)

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6611 题很简单,一眼拆点费用流 就是点边拉满之后复杂度有点恐怖,比赛的时候没敢莽费用流 但是最后居然真的是费用流,不过必须上原始对偶且用Dijkstra增广 具体细节很多,大概就是指,原本的Dijktra无法处理负权图,我们就去想办法对所有的费用进行统一扩大,变成正权最短路. #include<bits/stdc++.h> #define fi first #define se second #define

[转]从入门到精通: 最小费用流的“zkw算法”

>>>> 原文地址:最小费用流的“zkw算法” <<<< 1. 网络流的一些基本概念 很多同学建立过网络流模型做题目, 也学过了各种算法, 但是对于基本的概念反而说不清楚. 虽然不同的模型在具体叫法上可能不相同, 但是不同叫法对应的思想是一致的. 下面的讨论力求规范, 个别地方可能需要对通常的叫法加以澄清. 求解可行流: 给定一个网络流图, 初始时每个节点不一定平衡 (每个节点可以有盈余或不足), 每条边的流量可以有上下界, 每条边的当前流量可以不满足上下界

[bzoj4514] [Sdoi2016]数字配对

费用流.. 先把a数组里的数全部质因数分解,判断ai/aj是否为质数,就看质因数互相抵消后是不是只剩一个质因数. 满足条件的数就连边 接下来我想拆点建二分图..然而由题解可得,连边的两个数 的质因数个数 的奇偶性肯定不同.. 就相当于自带黑白染色...所以奇数个连汇,偶数个连源就行了= = 因为有价值总和不小于0的限制.所以找到一条价值为负的增广路后,不一定能流满. 但是因为求费用流的原始对偶算法自带限制流量的功能..所以其实改一个数就能照常多路增广了= = 1 #include<cstdio>

2017华为软件挑战赛总结

2017华为软件挑战赛总结 这次比赛是去年做的, 自己之前没有总结,现在才开始总结,很多东西快想不起来了,真是惭愧 赛题主要内容和目的 初赛题目和内容 给你一个流网络(边有容量和单位流量费用),已知有一些节点有流量需求(消费节点),现要选一些节点部署服务器(服务节点),给消费节点传输流量,使得在满足所有消费节点流量需求的条件下,最小化成本(服务器购买成本+线路流量费用) 服务器输出能力无上限,一个服务节点可以服务多个消费节点,一个消费节点也可以从多个服务节点获取流量 每台服务器的购买成本均相同

网络流板子/费用流板子 2018南京I题+2016青岛G题

2018南京I题: dinic,链式前向星,数组队列,当前弧优化,不memset全部数组,抛弃满流点,bfs只找一条增广路,每次多路增广 #include <bits/stdc++.h> #define ll long long #define IO ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cout.tie(0) #define rep(ii,a,b) for(int ii=a;ii<=b;++ii) using namespace std; con

ACM选手进阶指北:一个好的代码库与latex维护代码文档

一个好的代码库是必须的,打的久的人心里自然有b数 而且对于算法模板而言,简单的文件夹分级维护就能满足所有需求了 当然,好的代码库不只是把代码堆进去那么简单, 还需要随用随取,变量名不冲突,风格一致,封装优秀等等 并且每次写题都用自己的板子,不断精进细节 非常推荐使用封装,默认参数,宏定义,有意义的变量名,统一取名习惯和常数名等等 例如主席树的模板代码,直接复制粘贴就能用,也不会和你写了一半的其他代码冲突: int rt[maxn];//@树根@ class ptree{public: #defi

支持向量机(SVM)（二）-- 拉格朗日对偶（Lagrange duality）

简介: 1.在之前我们把要寻找最优的分割超平面的问题转化为带有一系列不等式约束的优化问题.这个最优化问题被称作原问题.我们不会直接解它,而是把它转化为对偶问题进行解决. 2.为了使问题变得易于处理,我们的方法是把目标函数和约束全部融入一个新的函数,为了使问题变得易于处理,我们的方法是把目标函数和约束全部融入一个新的函数,即拉格朗日函数,再通过这个函数来寻找最优点.即拉格朗日函数,再通过这个函数来寻找最优点. 3.约束条件可以分成不等式约束条件和等式约束条件,只有等式约束条件的问题我们在高等数学课