一、离散化的概念 离散化是一种处理方法,能够将连续的数据转换为离散的数值。 这种技术在优化一些特定算法时非常有用,特别是在处理与区间查询相关的问题时效果尤为显著。 适用范围:数组中元素数值很大,但个数不是很多。 离散化是一种处理实数的技术,我们可以将一组实数转换成一组整数,同时保留原始数据的顺序和区间关系。 具体操作步骤是,首先我们对
例如,先使用启发式算法快速找到一个较优的初始解,然后利用精确算法对该解进行局部优化,从而在保证求解质量的同时,提高求解速度。或者将遗传算法和粒子群算法结合,利用遗传算法的全局搜索能力和粒子群算法的局部搜索能力,相互补充,提高算法的性能。 原文链接:离散浣熊优化算法DCOA求解大规模单仓库多旅行商问题(Large-Scale...
离散灰狼优化算法借鉴了灰狼群体中个体之间的合作和竞争方式,并通过启发式的搜索策略,在解空间中寻找最优解。该算法的基本思想是通过模拟灰狼群体的寻食行为,将问题转化为一个个体和群体之间的协同寻优过程。 离散灰狼优化算法的应用领域非常广泛,包括工程优化、机器学习、数据挖掘等领域。在工程优化中,它可以用于参数...
从这个意义上讲,深度学习这个极度非凸的优化问题,其反向传播法也可以理解成一个类似于随机梯度下降(SGD)的启发式算法,它只找到一个没有任何保证的局部最优解(貌似离全局最优解“不远”)。如果这个优化问题可以被建模成整数规划模型,那么优化求解器就能给出深度学习找出的局部最优解一个Gap,以及可能再次优化这个解。
离散浣熊优化算法(Discrete Coati Optimization Algorithm,DCOA)是一种受浣熊群体行为启发而开发的用于解决离散优化问题的智能优化算法。浣熊在自然界中具有复杂而有趣的行为模式,它们以群体为单位进行活动,在寻找食物、选择栖息地等过程中展现出了一种高效的协作和探索能力。DCOA 就是模拟浣熊群体在搜索食物和适应环境过...
二、离散优化模型的例子 关键是找到决策变量 1、下料问题:一维、二维、三维(货车装箱) 2、排班问题: 3、车辆路径问题: 三、优化问题的基本思想、方法 并非所有的优化模型,都可以使用Matlab的库函数解出来。下面介绍一些其他求解算法的设计思想: 1、模拟–蒙特卡洛 ...
在量子优化算法中,可以采用以下方法来处理离散优化问题: 量子模拟 通过量子模拟来模拟离散优化问题,从而获得全局最优解。 量子随机游走 通过量子随机游走算法,可以在离散优化问题中进行全局搜索,从而找到全局最优解。 量子近似优化算法 通过量子近似优化算法,可以在离散优化问题中寻找接近全局最优解的近似解。
曲线平滑算法是Planning中一种基础算法,在路径优化、速度优化中都有广泛应用。本文主要研究下Apollo中基于优化方法的离散点平滑算法。 先上效果图。如下图所示,绿色线是待平滑的参考线(实际不会有这种参考线,只是为验证下效果),通过优化平滑算法,可以得到青色的平滑曲线。 红色线为车道中心线,黑色线为道路边界线 1....
在上一篇博客粒子群优化算法(1)中介绍了基本的粒子群算法,基本粒子群算法是基于连续空间(区间)进行搜索,然而在一些实际的工程应用中,我们的待求解的变量可能并不是历需的,而实一种离散型的变量。这就需要对基本的粒子群算法做出一些相应的改进。 在离散粒子群算法中,将离散问题空间映射到连续粒子运动空间,并做适当...
【生肉】【搬运】墨尔本大学-Discrete Optimization-离散优化-算法系列共计51条视频,包括:Discrete Optimization 0.0 Course Motivation - Indiana Jones challenges applicati、Discrete Optimization 0.1 Course Introduction - philosophy design grading rubric、Disc