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1
回答
如果
Python
语言中的scipy.optimize.dual_annealing函数是R等效项
、
、
、
、
我正在将一些代码从
Python
翻译成R,我发现很难在每个代码中找到相应的函数。这些似乎都使用了
模拟退火
,但没有人讨论双重退火,
python
文档将其描述为“这种随机方法,源于CSA (经典
模拟退火
)和FSA (快速
模拟退火
)的推广,以及在可接受位置上应用局部搜索的策略。”
浏览 26
提问于2020-11-06
得票数 1
1
回答
python
中的
模拟退火
和随机爬山
、
、
你能推荐一些我可以用来测试simulated annealing / randomized hill climbing的
python
库吗?我找不到这个,所以想请教你们。
浏览 0
提问于2018-10-14
得票数 0
5
回答
用于多变量全局优化的
Python
模块
、
、
我一直在寻找一个
python
模块,它可以实现全局优化的 (在N维中找到函数的全局最小值),但没有成功。 如果你听说过用
python
实现
模拟退火
或遗传算法,请分享。
浏览 1
提问于2010-11-20
得票数 18
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1
回答
有没有办法选择在二进制粒子群优化中选择多少特征?
、
、
如果没有,是否有其他粒子群(或遗传/
模拟退火
)
python
实现具有此功能?
浏览 20
提问于2021-03-16
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用混合神经网络
、
当达到局部最小值时,将
模拟退火
与前馈神经网络结合使用,与简单地重置权重(并将隐藏层放置在一个新的误差谷)有何不同?将
模拟退火
作为一种更系统的权值移动方法,以求全局最小值,因此每次验证误差相对于训练误差增加时,只执行一次迭代。在错误函数中缓慢移动当前位置?在这种情况下,
模拟退火
与前馈网络无关,前馈网络依赖于
模拟退火
输出。如果没有,并且
模拟退火
直接依赖于FFNN的结果,我不知道
模拟退火
训练器将如何从如何更新自己的权重(如果这是有意义的话)方面接收到这些信息。
浏览 4
提问于2014-07-13
得票数 1
1
回答
数值配方中给出的
模拟退火
算法的安全性/成熟度如何?
、
、
10将“经典”
模拟退火
算法与内德-米德下坡单纯形法相结合的
模拟退火
算法的实现。 我真正喜欢这个算法的是,当退火温度达到0时,它会收敛到经典的下坡搜索。然而,我从来没有找到过关于这个算法的任何其他参考;它是
模拟退火
算法的一个安全、成熟的变体(即生产就绪),还是应该被认为是书中的一个实验想法?
浏览 2
提问于2013-02-08
得票数 6
2
回答
如何对矩阵上的函数进行离散优化?
、
、
、
、
这样做的一种方法是某种随机梯度下降或
模拟退火
。在
Python
中有什么工具可以实现这种通用的离散优化吗?
浏览 1
提问于2015-07-10
得票数 10
1
回答
模拟退火
矛盾?
模拟退火
的整个想法是为了避免陷入局部最优状态,这就是为什么有时会接受更糟的解决方案。 然而,
模拟退火
会自动接受比当前方案更好的解决方案。因此,如果你处于局部最优状态,那么
模拟退火
会让你在一次迭代中摆脱它,然后把你放回去,因为它会接受概率1的局部最优,对吗?
浏览 0
提问于2014-11-23
得票数 0
2
回答
模拟退火
TSP
、
、
、
、
我希望在Java中实现
模拟退火
算法,以便为找到最优路由,到目前为止,我已经实现了蛮力,并希望修改代码以使用
模拟退火
。显然,蛮力和
模拟退火
是非常不同的,并且使用非常不同的功能。我知道
模拟退火
使用了一个称为温度的变量,然后随着算法的运行而冷却;随着温度的升高,整个过程逐渐冷却。当温度较高时,算法更有可能选择比当前更差的解决方案,消除类似爬山算法中的局部最大值。下面的代码是蛮力算法,我想修改它来做
模拟退火
,如果有人能帮我做的话,我会非常感激的。
浏览 1
提问于2013-06-25
得票数 5
1
回答
如何确保任意数量的权重之和为1 (
Python
)?
、
、
我有一个
模拟退火
算法,并且我有一个函数当选择新的w值时,
模拟退火
的每个循环如何确保w的和总是等于1,并且没有单个w值小于0?
浏览 4
提问于2015-12-04
得票数 2
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3
回答
模拟退火
是蒙特卡罗方法的一种吗?
、
我发现了一种非常有趣的算法,叫做
模拟退火
。根据我的理解,我们的初始点变成了一个分布,而不是一个实际的点。它也与初始“温度”有关,但其主要思想是“降温”。我想知道的是
模拟退火
法也是蒙特卡罗方法的一种。不同之处在于蒙特卡洛算法是全局的,而
模拟退火
算法是局部的。我的想法正确吗?
浏览 1
提问于2019-05-15
得票数 1
1
回答
基于
模拟退火
的N皇后问题
我正在尝试用
模拟退火
为我的n个皇后提出算法。这是一般的在线算法,但是当我看到它时,我无法理解它是如何工作的。我的节点只有板上的命中数的值。如何使用
模拟退火
算法来解决这个问题。
浏览 0
提问于2011-02-20
得票数 2
1
回答
如何使用
模拟退火
概念提高此代码对数字排序的效率?
、
、
、
我正在尝试理解
模拟退火
的概念,因此我尝试将其实现为排序数字.I不确定这是否在概念上正确地实现了
模拟退火
。在这种情况下,有谁可以指导我如何正确地实现它?在这种情况下,我如何改进得分函数?
浏览 0
提问于2013-03-26
得票数 0
1
回答
如何更新
python
包?
、
我从Github上的存储库下载了一个用于
模拟退火
的
python
包,并成功安装了它。我现在想要更改包中的一些参数,比如更新次数和最高温度。我找到了包中的特定字段并对其进行了更改。
浏览 0
提问于2015-05-03
得票数 1
2
回答
用
模拟退火
进行图着色
、
、
、
我正在尝试用
模拟退火
算法来解决一个图着色问题。这是一般的在线算法,但是当我看到它时,我无法理解如何将这个算法应用到这个问题上。图中的每个节点必须具有与其邻接颜色不同的颜色。如何使用
模拟退火
算法来解决这个问题。请帮我理解一下。谢谢
浏览 0
提问于2018-08-01
得票数 2
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1
回答
Python
Scipy寻找超出范围的解决方案
、
我正在使用
Python
中的Scipy进行
模拟退火
。
浏览 3
提问于2013-09-13
得票数 2
回答已采纳
1
回答
优化结果是随机的
、
我有一个脚本运行ARIMA,对错误进行加权。该脚本运行良好,但每次运行,即使使用相同的系列,它输出不同的预测。我查看了所有的代码,但找不到问题所在。如果有人能快速看一看,指出我哪里出了问题,我会非常感激的。 M<-matrix(c("08Q1", "08Q2", "08Q3", "08Q4", "09Q1", "09Q2", "09Q3", "09Q4", "10Q1", "10Q2", "10Q3", "
浏览 3
提问于2014-09-29
得票数 2
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1
回答
python
中的
模拟退火
、
我有一个名为Cal_SINR的函数,它返回一个元组,我需要的是一个名为current_SINR的变量,我正在尝试应用
模拟退火
算法,只接受比current_SINR更大的SINR值,但有时它返回的值小于当前值以下是
模拟退火
部分的代码: temp = 100cooling = 0.9max_changes = 300 accepted_solutions
浏览 28
提问于2020-08-18
得票数 0
1
回答
实现
模拟退火
、
、
我想我理解了
模拟退火
的基本概念。它基本上是在开始时添加随机解决方案来覆盖更好的搜索空间,然后随着算法的继续运行而慢慢减少随机性。 我对如何在我的遗传算法中实现这一点有点困惑。有人能给我一个简单的解释,说明我需要做什么,并澄清我对
模拟退火
工作原理的理解是正确的吗?
浏览 6
提问于2012-02-27
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1
回答
如何在有界的Anneal方法下最小化函数?
我试图用method = 'Anneal'最小化一个函数我在options参数中传递opts。然而,最佳解的值高于我设置的上限。
浏览 0
提问于2013-11-27
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