参数寻优遗传算法_最值寻优算法_linux调优参数 - 腾讯云开发者社区

)=7; x x = 1 2 4 7 NaN 3 5 NaN NaN NaN 6 NaN 总的出发点和目的点之间的距离寻优代码如下...==rout(u1,s1)); rout(u2,s2); opt_path=[1,rout(1,1),rout(u1,s1),rout(u2,s2)] 该代码是根据理论叙述过冷水写出来的算法，参数设置和特定目标实现的方法和奇怪...对路径寻优感兴趣的可以和过冷水交流，深入理解路径寻优的问题。...路径寻优参考代码： clear all x=NaN*ones(3,4); x(1,1)=1; x(1:2,2)=[2,3]; x(1:3,3)=(4:6)'; x(1,4)=7; x [p,f]=dynprog

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延伸--人工鱼群算法

电力系统优化：在发电机聚合问题中应用AFSA，通过设置初始参数和算法流程，使人工鱼群在搜索空间内进行全局寻优。...该方法通过模仿鱼群行为来得到等值发电机的优化参数，并且能够有效解决传统聚合方法在初值设置、寻优方向约束、局部极值等方面的限制。...第一种群采用位置向量交换行为，快速进行局部寻优；第二种群则采用混乱行为生成新的鱼群进行全局再寻优。这种双群体策略使得算法能够在不同阶段选择最合适的策略，从而加快整体的收敛速度。...在实验中，双群人工鱼群算法被证明在局部寻优和全局寻优上都具有更高的精度和效率。这主要得益于其交叉解的获取方式，即两次寻优结果的结合，使得最终解更为精准。...初始种群的质量对算法的寻优能力至关重要。通过引入精英反向学习机制，可以显著提升初始种群的质量，进而提高算法的收敛速度和全局寻优能力。

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R语言GD包实现栅格图像地理探测器与参数离散化方法寻优

首先，如果大家输入数据中的自变量数据具有连续变量，需要将其转换为类别变量；gdm()函数可以实现连续变量的离散化方式寻优与自动执行。...我们后续将从相等间隔法、自然间断点法、分位数分类法、几何间隔法与标准差法等5种不同的方法中，找到每一个连续变量对应的最优离散化方法；第二句代码则表示，在后续寻找最优离散化方法的同时，还需要对每一个变量的分类数量加以寻优...接下来，我们即可调用gdm()函数，执行地理探测器分析的具体操作；其中，my_gd为保存地理探测器结果的变量；函数的第一个参数，表示因变量与自变量的关系，~前的变量即为因变量，~后的变量即为自变量，多个自变量之间通过...+相连接；第二个参数表示自变量中的连续变量，程序将自动对这些连续变量加以离散化方法寻优与执行；第三个参数表示存储自变量与因变量数据的数据框（Data Frames）格式的变量；最后两个变量，即为前面我们选择的离散化方法与类别数量

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关于libsvm的PCA和网格寻优「建议收藏」

之前稍微整理了libsvm的内容，但是还有很多没搞懂，最近因为论文思路卡住了，所以又反过来弄libsvm 因为看人家的论文，偏应用的方面，流程都非常完整，特征提取以后，一般有降维，有参数寻优，所以就很想实现这些功能...因为对比实验真的一点也写不下去了，头大…而且svm的工具箱非常的成熟了，除了常用的libsvm工具包，还有Libsvm-Faruto Ultimate的工具包，这是一个基于libsvm的工具箱，增加了许多实用的功能：降维、参数寻优...寻优函数有3种 SVMcgForClass（网格寻优） gaSVMcgForClass（遗传算法） psoSVMcgForClass（粒子群优化）其中，我用到的就是 pca降维使用函数：pcaForSVM...网格寻优函数:：SVMcgForClass 因为设置了默认的参数，所以最少的情况下只需要2个参数就能让函数运行起来 [featuresTrain,featuresTest] = pcaForSVM...’ -c ’ num2str(bestc1) ’ -g ’ num2str(bestg1),这样就行了有机会试一下，截止到现在，我的网格寻优还没跑完，实在太慢了，没有报错，就是慢。

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jvm参数调优

用于实时查看和调整 JVM 进程参数。 jcmd JVM 命令行调试工具。...用法: jstat [option] VMID [interval] [count] option 参数: -class: 监视类装载、卸载数量、总空间以及类装载所耗费的时间 -gc：监视 Java 堆状况...Thread Stack Size -Xss: —线程堆栈大小，一般用于存放方法入口参数和返回值，以及原子类型的本地变量，一般可设置为128k....如果CMS GC时间很长，并且明显受新生代存活对象数量影响时打开，但会导致每次CMS GC与一次YGC连在一起执行，加大了事实上JVM停顿的时间其他优化参数 -XX:+AlwaysPreTouch:...(离线环境压测可以打开这两个参数) 参考资料 JVM对外内存完全解读

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量化投资之机器学习应用——基于 SVM 模型的商品期货择时交易策略（提出质疑和讨论）

SVM 算法的优点在于通过参数寻优以降低泛化出错率，同时使用核函数在高维度特征空间中进行学习以解决非线性分类和回归问题。 SVM 择时模型的本质属于分类器，构建的流程包括：1....训练算法，使用粒子群优化算法（PSO）以及遗传算法（GA）实现参数调优；4. 测试算法，在设置止损点位的基础上对择时策略进行回测检验，统计模型准确率和收益率。...SVM模型可以通过参数寻优找到分类超平面，以最大限度分隔正负类数据并使支撑超平面之间的距离最大化。...参数寻优过程参数寻优的过程主要针对 SVM 模型中核函数参数和惩罚因子，我们选择两种方法来对核函数中?以及惩罚因子C进行动态寻优，分别是粒子群算法和遗传算法。...所以通过 SVM 模型中分别使用两种算法进行参数寻优，最终选择交叉验证结果中准确率最高的算法以及相应参数。

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基于量子遗传的函数寻优算法MATLAB实现

量子遗传算法就是基于量子计算原理的一种遗传算法。将量子的态矢量表达引入了遗传编码，利用量子逻辑门实现染色体的演化，实现了比常规遗传算法更好的效果。...量子遗传算法建立在量子的态矢量表示的基础之上，将量子比特的几率幅表示应用于染色体的编码，使得一条染色体可以表达多个态的叠加，并利用量子逻辑门实现染色体的更新操作，从而实现了目标的优化求解。...Matlab代码： ①QuantumMain.m MATLAB clc; clear all; close all; %----------------参数设置-------------------...% 适应度函数 % 输入 binary：二进制编码 % lenchrom：各变量的二进制位数 % 输出 fitness：适应度 % X：十进制数（待优化参数

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Hbase参数调优

本教程以hadoop 为例，根据自己的实际情况调整ulimit 限制 liunx 内核网络参数调整在linux 中所有的TCP/IP 参数都位于/proc/sys/net 目录下（请注意，对/proc.../sys/net 目录下内容的修改都是临时的，任何修改在系统重启后都会丢失），例如下面这些重要的参数： /etc/sysctl.conf 是一个允许你改变正在运行中的Linux 系统的接口。...它包含一些TCP/IP 堆栈和虚拟内存系统的高级选项，可用来控制Linux 网络配置，由于/proc/sys/net 目录内容的临时性，建议把TCPIP 参数的修改添加到/etc/sysctl.conf...文件, 然后保存文件，使用命令“/sbin/sysctl –p”使之立即生效，样例参数 net.core.rmem_default = 256960 net.core.rmem_max = 513920...image.png Hbase 参数优化 RPC 参数优化 hbase.regionserver.handler.count RPC 处理线程数默认值为30 Memstore 参数优化 image.png

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Hive参数调优

开启MapJoin参数设置：（1）设置自动选择Mapjoin set hive.auto.convert.join = true; 默认为true （2）大表小表的阀值设置（默认25M一下认为是小表...开启动态分区参数设置（1）开启动态分区功能（默认true，开启） hive.exec.dynamic.partition=true （2）设置为非严格模式（动态分区的模式，默认strict，...该参数需要根据实际的数据来设定。比如：源数据中包含了一年的数据，即day字段有365个值，那么该参数就需要设置成大于365，如果使用默认值100，则会报错。...mapred.map.tasks.speculative.execution=false; SET mapred.reduce.tasks.speculative.execution=false; 九、Hive调优配置项合集...join的map数控制，默认是10000； hive.skewjoin.mapjoin.min.split 数据倾斜join时map join的map任务的最小split大小，默认是33554432，该参数要结合上面的参数共同使用来进行细粒度的控制

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jvm参数调优

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RabbitMQ——调优参数

【前言】前面几篇文章讲述了rabbitmq消息存储的相关原理，也提到了有些参数可以进行配置。这些配置参数的微调在不同的场景中会有不同的效果。...本文对其中一些参数进行说明，同时以实测数据结合性能分析工具进行剖析。【相关参数说明】 queue_index_embed_msgs_below 控制消息的存储位置。...【参数调优】 queue_index_max_journal_entries 先来看一组测试数据测试场景是这样的： 16个生产者分别向64个持久化队列不间断发送消息，队列设置为lazy模式；每条消息大小为...【总结】本文总结了几个调优相关的参数，也在特定场景下对其进行了测试说明。...此外，erlang层面还会有一些参数可以微调，因此不同场景下还需要结合实际需要进行参数的调优。

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数据城堡参赛代码实战篇（六）---使用sklearn进行数据标准化及参数寻优

如果我们想要试一下不同的参数设置对于结果的影响，那么我们就要不断修正模型的参数，或者使用一个循环，不断的调用。...哈哈，其实sklearn提供了叫网格搜索的工具，供我们进行参数寻优，下面小编将带你一探究竟。...首先，我们导入网格搜索方法： from sklearn.grid_search import GridSearchCV 接下来我们需要设置一下我们想要测试的参数以及其对应的值： parameter={...： print svm_gs.best_params_ 输出如下： {'C': 10.0, 'gamma': 10.0} 随后sklearn会使用最优参数组合对模型进行训练。...我们利用训练好的模型来预测结果： result = svm_gs.predict(test_x) 5 总结本篇，小编带你一同了解了sklearn中数据标准化和利用网格搜索进行参数寻优的过程，并详细介绍了如何从读入数据到得到预测结果的一个完整建模流程

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数学建模学习笔记（十四）神经网络——下：BP实战-非线性函数拟合

BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章 PID神经元网络解耦控制算法...数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章 LIBSVM参数实例详解...第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测....非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法...——非线性函数极值寻优第36章 遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39

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Spark调优 | Spark SQL参数调优

欢迎您关注《大数据成神之路》前言 Spark SQL里面有很多的参数，而且这些参数在Spark官网中没有明确的解释，可能是太多了吧，可以通过在spark-sql中使用set -v 命令显示当前spark-sql...版本支持的参数。...本文讲解最近关于在参与hive往spark迁移过程中遇到的一些参数相关问题的调优。内容分为两部分，第一部分讲遇到异常，从而需要通过设置参数来解决的调优；第二部分讲用于提升性能而进行的调优。...异常调优 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet parquet是一种列式存储格式，可以用于spark-sql 和hive 的存储格式。...性能调优除了遇到异常需要被动调整参数之外，我们还可以主动调整参数从而对性能进行调优。

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数学建模篇——遗传算法

常用的智能算法有遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法、神经网络算法等等，今天我们介绍遗传算法。 ? 什么是遗传算法？...主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。...遗传算法的实现 1、编码 遗传算法的编码有浮点编码和二进制编码两种，我们介绍二进制编码规则（因为二进制编码方便染色体进行遗传、变异和突变等操作）。...设某个参数的取值范围为（L，U），使用长度为k的二进制编码表示该参数，则此时的对应关系为： ? 2、解码解码的目的是为了将不直观的二进制数据还原成十进制。...showChrom(self): print(self.chrom) def showFitness(self): print(self.fitness) #基础参数

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JVM参数及调优

GC调优思路分析场景，如：启动速度慢，偶尔出现响应慢于平均水平或出现卡顿确定目标，如：内存占用，低延时，吞吐量收集日志，如：通过参数配置收集GC日志，通过JDK工具查看GC状态分析日志，如：使用工具辅助分析日志...垃圾收集器Parallel参数调优 Parallel垃圾收集器在JDK8中是JVM默认的垃圾收集器，它是以吞吐量优先的垃圾收集器。其可调节的参数如下： ?...垃圾收集器CMS参数调优 CMS垃圾收集器是一个响应时间优先的垃圾收集器，Parallel收集器无法满足应用程序延迟要求时再考虑使用CMS垃圾收集器，从JDK9开始CMS收集器已不建议使用，默认用的是G1...垃圾收集器G1参数调优 G1收集器是一个兼顾吞吐量和响应时间的收集器，如果是大堆（如堆的大小超过6GB）,堆的使用率超过50%，GC延迟要求稳定且可预测的低于0.5秒，建议使用G1收集器。 ?...GC调优之前，我们需要了解当前JVM参数的信息。

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Linux内核参数调优

再来看看linux内核常用的参数优化： Linux内核参数优化可以根据不同的应用场景进行调整，以提高系统性能和稳定性。...以下是一些常见的Linux内核参数优化：文件系统缓存参数：文件系统缓存是Linux系统中的重要性能因素之一，可以通过调整以下参数进行优化： vm.dirty_background_ratio：设置脏页...这里附上一个调优的脚本，我来简单翻译一下：地址： https://github.com/nyist-mirror/kernel_tuning # !...16777216" > /proc/sys/net/core/wmem_max Echo "16777216" > /proc/sys/net/core/wmem_default 设置Linux自动调优TCP...sys/net/ipv6/conf/all/disable_ipv6 Echo "1" > /proc/sys/net/ipv6/conf/default/disable_ipv6 # ####文件系统调优

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Tomcat调优JVM参数

echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 确实有点效果但不治根查看一下tomcat占用资源情况（mem空间占用了87.9%）需要对tomcat的JVM参数进行优化一下...LINUX中调优tomcat-----路径：安装路径下/bin/catalina.sh vim catalina.sh 在 cygwin=false 之上添加所需要配置的内存大小 JAVA_OPTS

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Tomcat调优JVM参数

需要对tomcat的JVM参数进行优化一下 LINUX中调优tomcat—–路径：安装路径下/bin/catalina.sh vim catalina.sh 在 cygwin=false 之上添加所需要配置的内存大小

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内核 TCP 参数调优

这时可优化TCP内核参数，及时将TIME_WAIT状态的端口清理掉。下面方法只对大量 TIME_WAIT 状态的连接导致系统资源消耗有效，如不是这种情况，效果可能不明显。...这时，有必要调整下Linux的TCP内核参数，让系统更快的释放TIME_WAIT连接。...输入下面的命令，让内核参数生效： sysctl -p 经过这样调整后，除进一步提升服务器的负载能力外，还能防御小流量程度的DoS、CC和SYN攻击。...此项参数可控制TIME_WAIT 最大数量。这几个参数，建议在流量非常大的服务器上开启，会有显著效果。一般的流量小的服务器上，没必要去设这几个参数。...内核其他TCP参数说明： net.ipv4.tcp_max_syn_backlog= 65536 #记录尚未收到客户端确认信息的连接请求的最大值。

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