()) # %% type3:并行化 def obj_func3(p): time.sleep(0.1) # say that this function is very complicated and cost 0.1 seconds to run x1, x2 = p x = np.square(x1) + np.square(x2) return 0.5 + (np.square(np.sin(x)) - 0.5) / np.square(1 + 0.001 * x) set_run_mode(...
[python] 启发式算法库scikit-opt使用指北 scikit-opt是一个封装了多种启发式算法的Python代码库,可以用于解决优化问题。scikit-opt官方仓库见:scikit-opt,scikit-opt官网文档见:scikit-opt-doc。 scikit-opt安装代码如下: pip install scikit-opt # 调用scikit-opt并查看版本importsko sko.__version__ '0.6.6' ...
如果想缩短算法时间或者降低计算量、并行化搜索过程,可以减小L、max_stay_counter或T_max等参数,以减少每个温度下的迭代次数、搜索到的状态数或搜索的状态空间范围。 如果想得到更精确的结果,可以增加L、max_stay_counter或T_min等参数,以扩大搜索范围或提高算法在搜索到局部最优解后跳出局部最优解的概率。 5.2.2...
如果想缩短算法时间或者降低计算量、并行化搜索过程,可以减小L、max_stay_counter或T_max等参数,以减少每个温度下的迭代次数、搜索到的状态数或搜索的状态空间范围。 如果想得到更精确的结果,可以增加L、max_stay_counter或T_min等参数,以扩大搜索范围或提高算法在搜索到局部最优解后跳出局部最优解的概率。
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scikit-opt是一个封装了多种启发式算法的Python代码库,可以用于解决优化问题。scikit-opt官方仓库见:scikit-opt,scikit-opt官网文档见:scikit-opt-doc。 scikit-opt安装代码如下: pip install scikit-opt # 调用scikit-opt并查看版本importsko sko.__version__ ...
如果想缩短算法时间或者降低计算量、并行化搜索过程,可以减小L、max_stay_counter或T_max等参数,以减少每个温度下的迭代次数、搜索到的状态数或搜索的状态空间范围。 如果想得到更精确的结果,可以增加L、max_stay_counter或T_min等参数,以扩大搜索范围或提高算法在搜索到局部最优解后跳出局部最优解的概率。 5.2.2...
本文着力于介绍scikit-opt工具包中七大启发式算法的API调用方法,关于具体的数学原理和推导过程,本文不再介绍,请读者自行查询相关文献。 1.测试函数 为了检验这些启发式算法的效果,本文使用了以下五种专门用于测试的函数。 1.1 针状函数 1.1.1 表达式 f(r)=sin(r)r+1,r=(x−50)2+(y−50)2+e f(r...
护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习可信联邦学习是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。