传统机器学习参数优化问题,可以选择梯度下降一类(SGD)方法直接访问函数的导数。给定一些要最小化的成本函数,该算法迭代地采取最大向下斜率的步骤,理论上在足够次数的迭代后达到最小值。; 或是在某些优化场景中,函数的评估成本较低,我们可以使用简单暴力的搜索方法,如:手动调参、网格搜索、随机网格搜索等方法,尽可能遍...
clear;clc;closeall;%%%%%%%%% 运行前设定 %%%%%%%%%UnknowNum=2;% 待优化参数数量popsize=20;% 种群大小N=1000;% 最大迭代次数(遗传代数)CrossRate=0.6;% 交叉概率MutateRate=0.01;% 变异概率LowBound=-5;% 待优化参数下界UpBound=5;% 待优化参数上界Precision=0.001;% 优化精度,保留到小数点后三位I...
%% 1.设置寻优相关参数dim=2;% 优化参数的个数，这里设定为2，表示有两个需要寻优的参数lb=[-100,...
2022年2月26日,J Comput Chem杂志发表了来自知名AI药物发现公司Iktos的Yann Gaston-Mathé等人的一项早期的工作,展示了如何用深度学习实现药物分子的多参数优化。 摘要 多参数优化是药物发现中的一个主要挑战。最近,有报道称深度学习生成模型应用于从头分子设计取得了可喜的成果,但据我们所知,直到现在还没有这种新技...
多参数优化(Multi-parameter Optimization)是指在同时优化多个决策变量的情况下,确定最优解的一种方法。与单参数优化不同,多参数优化需要考虑多个变量之间的相互关系和约束条件。 示例问题 假设我们有一个函数 (f(x, y) = (x-2)^2 + (y-3)^2),我们的目标是最小化这个函数。在这个例子中,x和y是我们需要...
我们可以选择多种优化算法,例如网格搜索、遗传算法、模拟退火等。这里我们使用 SciPy 库中的minimize函数,该函数实现了多种优化技术。 fromscipy.optimizeimportminimize 1. 2.4 实现优化算法并进行优化 现在我们将使用 SciPy 的minimize函数来进行多参数优化。我们将传入目标函数以及参数的初始猜测。
多参数优化算法总结 在进行多参数优化时,需要先估计待求参数的类型及其分布。例如,一个汽车发动机零件的磨损是不可避免的,而且会对设备造成损害,但从经济性和生产率上考虑,仍然希望使用这种设备。现代优化技术可以预测大量几何形状的磨损规律,因此许多设计者都有这样一种期望:根据几何形状,他们能够推断出磨损率、表面...
在现实世界中,我们经常面临着需要同时考虑多个参数,并通过寻找最佳组合来实现单一目标最优化的情况。例如,在电力系统经济调度问题中,需要考虑供应电量、发电机组成本、负荷需求等多个参数,并希望通过寻找最佳方案,以降低总成本或提高效率。 1.2 文章结构 本文将首先介绍多参数单目标优化算法的基本概念,包括多参数优化问题...
多参数多目标优化 概述 多参数、多目标优化是指以结构的关键设计参数为自变量,以结构理想的强度、振动、疲劳等性能指数为优化目标(约束条件),通过设计软件,分析软件和优化软件的协同作用以自动求得最佳设计方案的过程。 参数优化往往可以同形貌优化和拓扑优化相结合,
1、为了解决一个最优化问题，你需要将决策变量、约束条件及希望最大化的目标合并成一个目标函数。你希望...