迭代改进法是一种常用的算法设计方法，通过不断迭代和优化算法，以达到更好的性能和效果。迭代改进法在许多领域都有广泛应用，如机器学习、数据挖掘、自然语言处理等。迭代改进法的意义 提高算法性能 通过不断迭代和优化，可以逐渐提高算法的性能，使其更加高效、准确和稳定。增强可扩展性 通过迭代改进，我们可以不断...
在每个状态,我们比较这个状态下每个行为的好坏,选择一个最佳的动作序列进行执行 2.PG算法--onpolicy(更新的网络和互动的网络是同一个) PG算法更新迭代-- PPO--offpolicy(更新参数的网络和数据获取的网络不一致) 原因: 数据采样后更新网络后,老的数据就不能用了,因为策略网络已经更新。数据是由旧策略采样而来的,...
算法设计(第8章迭代改进法)第8章迭代改进法 ➢线性规划与单纯形法➢二部图匹配➢最大流 8.1线性规划与单纯形法 线性规划问题（标准型）Minc0x0c1x1cn1xn1s.t.a00x0a01x1a0,n1xn1b0 a10x0a11x1a1,n1xn1b1 am1,0x0am1,1x1am1,n1xn1bm1x00,x10,,xn10 MincTxs.t.Axb x0 标准化:(1)极大...
逻辑回归时是需要改进迭代尺度算法,用于提高收敛性,而对于没有显示形式方程求极值或者0时,我们需要用拟牛顿法。 1.改进的尺度迭代算法 1.1公式及解释 1.2求解步骤及难点说明 1.2.1.第一次缩放 1.2.2第二次缩放 1.3收敛条件 1.4总结 2.拟牛顿法步骤 2.1公式及解释 2.2图形及步骤说明 1.改进的尺度迭代算法 1.1公...
为了克服这些问题,人们提出了一系列的优化算法和改进方法,以提高牛顿迭代法的效率和精度。 一、牛顿迭代法的基本原理 牛顿迭代法通过不断逼近函数的零点来求解方程,具体步骤如下: 1.选取初始点$x_0$; 2.根据函数$f(x)$在$x_k$处的一阶和二阶导数信息,计算出$x_k$处的切线和二次曲面,并求出它们与$x$...
【算法复习】迭代改进 迭代改进 写在前面的话 本文是本学渣因为考试需要写的一篇总结,只总结了需要考察的考点,所以可能有的内容引申的不多,请见谅。 一、思想 从某个可行解出发,重复一些简单的步骤迭代改进它,逐渐将其优化为最优解 表现为通过局部的小改变,生成另一个可行解,使问题的目标函数更加优化。当最终...
Levenberg-Marquardt迭代（LM算法）-改进Guass-Newton法 1、前⾔ a、对于⼯程问题，⼀般描述为：从⼀些测量值（观测量）x 中估计参数 p？即x = f(p)，其中，x为测量值构成的向量，参数p为待求量，为了让模型能适应⼀般场景，这⾥p也为向量。这是⼀个函数求解问题，可以使⽤Guass-Newton法进...
如图所示,统计了四个算法族随算法改进随时间呈现的性能变化,对于 n=100 万的问题规模,一些算法的改进效率已优于硬件提升的效率。并且算法改进和硬件迭代之间的一个明显差别是:摩尔定律使得硬件性能呈现平稳上升的趋势,而算法改进呈现明显的不确定性。 图| 算法性能提升趋势。(a)四个算法族随算法改进随时间呈现的...
衡量算法改进 随着时间推移,算法族的性能会随着「用更少操作解决相同问题的新算法的出现」而提升。为了衡量进展,研究者着重于提升渐进复杂度的发现,例如从 O(n^2) 到 O(n log n) 或者从 O(n^2.9) 到 O(n^2.8)。 下图2 (a) 展示了四个不同算法族(不同颜色表示)随时间推移出现的进展。对于每个...
BFGS算法 拟牛顿法是在牛顿法的基础上引入了Hessian矩阵的近似矩阵,避免每次迭代都计算Hessian矩阵的逆,它的收敛速度介于梯度下降法和牛顿法之间。拟牛顿法跟牛顿法一样,也是不能处理太大规模的数据,因为计算量和存储空间会开销很多。拟牛顿法虽然每次迭代不像牛顿法那样保证是最优化的方向,但是近似矩阵始终是正定的,...