果蝇优化算法

深度解读最流行的优化算法:梯度下降 By 机器之心2016年11月21日 15:08 梯度下降法,是当今最流行的优化(optimization)算法,亦是至今最常用的优化神经网络的方法.本文旨在让你对不同的优化梯度下降法的算法有一个直观认识,以帮助你使用这些算法.我们首先会考察梯度下降法的各种变体,然后会简要地总结在训练(神经网络或是机器学习算法)的过程中可能遇到的挑战.(本文的中文版 PDF 下载地址) 目录: 梯度下降的各种变体 批量梯度下降(Batch gradient descent)

2011-12-05 19:49:55 标签:群智能 休闲 蚁群优化 粒群优化 粒子群优化 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://nxlhero.blog.51cto.com/962631/734212 粒子群优化算法属于群智能(swarm intelligence)优化算法.群智能分两种,一种是粒群优化,另一种是蚁群优化. 群智能概念 假设你和你的朋友正在寻宝,每个人有个探测器,这个探测器可以知道宝藏到探测器的距离

参考文献: 量子行为粒子群优化算法研究[D] ,孙俊,博士论文2.4节. #include <iostream> #include <math.h> #include <time.h> using namespace std; #define M 50 //群体数目50 #define N 4 //每个粒子的维数4 //测试类 class TestFunction { public: double resen(double x1,double x2,double x3,

粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体搜素算法.它分为全局最佳粒子优化和局部最佳粒子优化,对于全局最佳PSO,或者叫做gbest PSO,每个粒子的邻域都是整个群,其算法伪代码如下: 创建并初始化一个n维的粒子群 repeat for 每个粒子i=1,2,-n do //设置个体最佳位置 if f(i)<y then y=f(i); end //设置全局最佳位置 if y<Y then Y=y; end end for 每个粒子i=1,2,-n do 用速度方程更新速度 用位置方程更新位置

一.牛顿法 在博文"优化算法--牛顿法(Newton Method)"中介绍了牛顿法的思路,牛顿法具有二阶收敛性,相比较最速下降法,收敛的速度更快.在牛顿法中使用到了函数的二阶导数的信息,对于函数,其中表示向量.在牛顿法的求解过程中,首先是将函数在处展开,展开式为: 其中,,表示的是目标函数在的梯度,是一个向量.,表示的是目标函数在处的Hesse矩阵.省略掉最后面的高阶无穷小项,即为: 上式两边对求导,即为: 在基本牛顿法中,取得最值的点处的导数值为,即上式左侧为.则: 求出其中的:

背景 由于某种原因,我们系统需要记录另一个系统中一个表里的id.但是,当我们记录完了以后,别人系统可能会删除那个表里的一些数据,这样的话,我们这边就多了一些无效数据,所以,我们必须的找到这些无效的id,然后将其删除. 开始,我们的实现是这样:我们将记录下来的所有id放在一个list里,然后传到另一个系统,他将他们已经删除的id返回.具体处理代码如下: <pre name="code" class="java">public String findDele

原作者:Swagatam Das,Arijit Biswas,Sambarta Dasgupta,和Ajith Abraham  [摘 要]细菌觅食优化算法(Bacterial foraging optimization algorithm[BFOA])已经被分布式优化和控制的同行们当作一种全局性的优化算法接受.BFOA是由大肠杆菌的群体觅食行为所启发而总结出来 的.BFOA已经吸引了足够多的研究者的注意,由于它出现在解决真实世界中一些应用领域上优化问题的高效性.E.coli 的群体策略的生物基

Xin-She Yang (可能音译:杨新社)是一个国际知名学者,他在剑桥大学创新的启发式优化算法包括:萤火虫算法(2008年).布谷鸟搜索算法(2009)和蝙蝠算法(2010).他是英国国家物理实验室的高级研究科学家.

背景介绍 学习算法的道路上总会有各种各样的感受,偶然间碰到一个源自我国的算法问题,百钱百鸡问题,貌似很经典的问题了,可是我才刚刚知道,感觉自己太LOW了.题目是出自古代的一本叫做算经的书,原文是文言文就不往出贴了,贴了也看不懂,说大家能听懂的话就是: 有公鸡,母鸡,小鸡三种鸡,公鸡5块钱一只,母鸡三块钱一只,小鸡一块钱三只,要求用一百块钱买上面三种鸡(都要有),并且三种鸡总数是一百只,要求所有的解法. 分析 在感叹古人物价的同时,思考题目,其实很简单,只需要满足两个条件: 公鸡 + 母鸡 + 小