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如果优化问题的解依赖于初始猜测，如何只打印唯一的解？

如果优化问题的解依赖于初始猜测，要实现只打印唯一的解，可以采用以下方法：

确定优化问题的目标函数和约束条件。
使用合适的优化算法，如梯度下降法、遗传算法、模拟退火算法等，来求解最优解。
在算法中设置一个终止条件，例如设定最大迭代次数或者设定目标函数的收敛阈值。
在每次迭代过程中，记录当前的解，并与之前的解进行比较。
如果当前解与之前的解相同或者非常接近，则认为已经找到了唯一的解，停止迭代。
打印出唯一的解，并输出相关信息，如解的数值、优化目标值等。

需要注意的是，优化问题的解依赖于初始猜测是一种常见情况，因此在实际应用中，可以通过多次运行算法，使用不同的初始猜测来增加找到唯一解的概率。此外，还可以结合其他技术手段，如增加约束条件、引入先验知识等，来进一步提高求解唯一解的准确性和效率。

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【译】OptaPlanner开发手册本地化: (0) - 前言及概念

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定点迭代涉及到可并行运算和一个可并行地评估的逆线性算子，即使是对于 RNN 和 ODE 这样的序列模型也可以。由于是二次收敛，所以定点迭代的数量可以相当小，尤其是当初始起点接近收敛的解时。...在 3 式中，研究者引入了一个新符号，用以表示在给定边界条件下求解 2 式左侧的线性算子的线性算子。 3 式可被看作是一个定点迭代问题，即给定一个初始猜测，可以迭代地计算等式右侧，直到其收敛。...在深度学习背景中，将非线性微分方程视为定点迭代问题来求解还有另一个优势，即可以将前一步骤的解（如果能放入内存）用作下一训练步骤的起始猜测。...如果起始猜测更好，则能减少寻找非线性微分方程的解所需的迭代步骤。实际实现为了将 3 式的 DEER 框架用于具体问题，需要遵循一些步骤。...上面的 ODE 形式如果用 1 式表示，则有 r = t、L = d/dt、P = 1 和 s_1 = 0。这意味着 ODE 中的算子相当于在给定初始条件 y (0) 时求解下面的线性方程。

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