目录 收起 Min-Max Optimization Gradient Descent Ascent MinMax Theorem 文章内容来自Lecture 14 - Deep Learning Foundations by Soheil Feizi : Min-Max Optimization (Part I)。 Min-Max Optimization 最小最大优化问题在对抗训练或多智能体强化学习中十分常见。例如,在 GAN 中,生成器需要基于输入噪声生成虚...
求解ming(x)maxf(x)问题，首先要保证maxf(x)，保证目标函数f(x)取最大值，这一步非常简单。之后...
两阶段鲁棒优化模型是一种应用于min-max-min结构的优化方法,用于处理不确定性和风险。它将问题分为两个阶段,每个阶段都有一个优化问题。 第一阶段是鲁棒优化问题,它考虑不确定性因素,并寻找一个鲁棒的解,即在不确定性范围内具有最小的目标函数值。这个阶段的目标是最小化第二阶段的最大目标函数值。 第二阶段是...
【<min,+>卷积问题】 考虑两个数组 a1∼n,b1∼m,定义它们的<min,+>卷积结果 c: |c|=n+m。 ci=minj+k=i{aj+bk}。 因为普通的卷积是 ∑+,形式类似。所以这种运算就叫做<min,+>卷积。<max,+>卷积的定义是类似的。 这个问题目前没有快于 O(nm) 的解法,但是在特殊情况下可以做一些优化。 【...
min()| 在 Min-Max 最优化的框架下,我们引入多个目标函数(n 个场景):(1(), 2() ()最 17、优化问题即为:min max()| , = 1,2, 在这个优化问题里,里层的 max 即代表所有场景中的最差情况,外层的 min 就是对这个最差情况的最优化。对该最优化问题的一个比较直观的理解是:对于每一个可行的权重...
求解这种带约束优化问题的标准方案是拉格朗日乘子法,简称“拉氏乘子”,它将约束条件整合到目标函数中,转化为一个 min-max 问题: 这里约定对的求和是从到。怎么理解这个转换呢?假如,那么这一步就只能得到,因为只有能使得它取最小,此时;如果,那么自然地;如果,那么这一步就会得到,此时。但是别忘了,的优化是取的,...
这个问题不难的，关键是用到一个bisection的技巧。引入一个新变量t，原问题转换为minxmaxts.t.xi...
min-max方法 MinMax方法是一个用于规划优化的算法,它的目标是在给定约束条件的情况下,最大化或最小化一个函数。这个算法特别适用于具有较小问题的解空间的优化问题。 MinMax方法基于遗传算法和局部搜索,通过适应性函数对每个个体进行评估。算法通过迭代过程中选择最小和最大的适应值来进行搜索。 MinMax方法的主要步骤...
max{min(ax+by+c,dF(x)+eG(y)+f)},其中F(x)和G(y)是单调函数。max{min(ax+by+c,dF(x)+eG(y)+f)},其中F(x)和G(y)是单调函数。 或 min{max(ax+by+c,dF(x)+eG(y)+f)},其中F(x)和G(y)是单调函数。min{max(ax+by+c,dF(x)+eG(y)+f)},其中F(x)和G(y)是单调函数。
IS NOT NULL的优化 1. 问题提出 客户系统有这样一条SQL,脱敏后如下: 代码语言:javascript 复制 SELECTNVL(MAX(T1.CREATED),SYSDATE)FROMDUALLEFTJOINTEST11T1ONT1.OWNER=’OUTLN’ANDOBJECT_TYPEISNOTNULL; SQL是TEST11表和DUAL表相关联,WHERE条件中OWNER字段有索引,SQL走了该字段索引范围扫描的执行计划,单次执行...