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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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2
回答
当成本函数不是凸的时候,为什么在深网/RNN上使用梯度下降?
、
、
、
、
为什么我们在非常非凸的损失函数上使用梯度下降,例如在深度网/RNN中,而不是用启发式搜索(
遗传算法
、
模拟退火
等)?
浏览 0
提问于2020-11-14
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1
回答
Optaplanner版本6.3是否实现了进化算法或超启发式?
我想用
模拟退火
算法来解决我的问题,并比较使用
遗传算法
的结果。 谢谢。
浏览 6
提问于2015-11-16
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5
回答
用于多变量全局优化的Python模块
、
、
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
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1
回答
在学习启发式算法之前,我是否需要学习人工智能?
、
我计划做一个基于计划和进度的Meta启发式项目。但我还没有学习过人工智能的科目。我有研究神经网络的科目。我想知道我是否可以直接从元启发式书籍和教程开始,或者在进入元启发式之前我需要了解人工智能。
浏览 1
提问于2011-07-27
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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。使用
遗传算法
等也
浏览 4
提问于2014-07-13
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回答
有没有一个算法可以生成整个学期的大学课程表?
、
我必须实现一个算法来生成一所大学的时间表。我搜索并找到了很多算法。但这里有个问题。我需要一个算法来生成整个学期的时间表,而不是每周的基础。它还应该考虑课程各部分的预定义顺序,例如练习1应该在第2课之后,第3课之前。您有什么建议吗?更新:H1:在任何时间段,每个房间只分配一个课程部分。H3:学生不能同时参加一门以上的课程(至少必修课)软约束是:S2:教师的班级之间应该有最小数量的间隙。 S3:对于学生来说,班级
浏览 1
提问于2010-06-20
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回答
遗传算法
与约束规划的区别?
、
我希望有人能在这个话题上对我有所了解。如果这个问题被认为是个愚蠢的问题的话,我很乐意马上把这个问题去掉。提前感谢!
浏览 4
提问于2015-10-15
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1
回答
如何优化这种机组调度组合方法?
、
、
我有一个非常好的方法,但是它非常慢,有时我需要等待15分钟才能得到一个好的结果,这是可以的,但我想知道我是否能让它更快。显然,我不能使用相同的船长或船员在不同的船舶,因为航行是在同一时间进行,这就是为什么在每个内环有更多的条件。private static Ship[] GetBestFleet3(IList<Voyage> voyages) var totalRate = 0; var previousSt
浏览 2
提问于2014-08-03
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1
回答
按日期分配用户
、
我在找到这个问题的最佳算法时遇到了一些困难:在这一点非常简单之前,我只是为每个用户提取用户数量较大的日期。你对如何进行有什么想法吗?
浏览 1
提问于2016-03-24
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2
回答
不依赖于初始解的优化算法
我知道一些优化算法,比如爬山,
模拟退火
,
遗传算法
。我想知道是否有任何优化算法不依赖于初始解,至少不像这三个算法那么多。
浏览 2
提问于2012-02-23
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1
回答
遗传算法
-迭代优化
、
嗨,我是绝对的初学者,我有一个关于
遗传算法
迭代优化的理论问题。我以这个模型为参考:
浏览 6
提问于2015-04-05
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1
回答
寻找全局最优的多个局部搜索算法
、
、
、
、
因此,我对整个进化和
遗传算法
世界相当陌生,我正在编写一个优化数组并返回最佳解决方案--适应度的程序。我的算法现在通过
模拟退火
进行优化,可以改变冷却速度和启动温度来改变人口的压力和多样性,得到不同的结果,效果很大。我的问题是,在一个算法中使用两种不同的局部搜索是否可行?例如,我将迭代限制为5000次。是否值得使用4000进行
模拟退火
,然后将剩下的1000用于登山者的局部搜索,以便从第一次局部搜索中找到最优解?还是在一种算法中使用两种不同的局部搜索并不是标准的做法?
浏览 5
提问于2017-11-17
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1
回答
量子退火和
模拟退火
有什么区别?
、
来自维基百科:什么是“隧道场强”?最后,量子退火的优点是什么?
浏览 0
提问于2013-04-10
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1
回答
R实现中的Brent方法总是返回相同的局部最小值
、
我试图将上面显示的函数最小化。我在(-1,1)之间搜索。我使用以下代码我注意到它总是返回一个x= -0.73的值,而不是正确的x= 0.88答案。在optimise帮助页面中给出了原因: F的第一个值总是位于x_1 =a+ (1-φ)(b-a),其中(a,b) =(下,上),phi = (sqrt(5) - 1)/2 = 0.61803.是黄金分割比率。几乎所有情况下,第二个计算值都位于x_2 =a+phi
浏览 4
提问于2015-06-21
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3
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从哪里可以得到非常简单的介绍所有人工智能技术与现实世界的例子
、
、
我感兴趣的是 现在有许多变体和更多的人工智能技术。
浏览 3
提问于2011-06-09
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1
回答
DFS能否用于星型识别?
、
、
由于时间紧迫,他要求我们尝试并考虑使用我们之前研究过的所有算法来解决这个问题,这些算法包括DFS、BFS、A*、贪婪、
模拟退火
和
遗传算法
。现在,我不知道他说的是什么意思。有人能给我指引正确的方向吗?
浏览 1
提问于2015-11-03
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1
回答
带噪声函数的共轭梯度
、
好的,我正在做RMS prop或SGD来让神经网络学习它的参数。但是,过了一段时间,训练和验证错误似乎都停滞不前了(除了随机波动:我正在使用dropout)。谢谢!
浏览 1
提问于2015-06-02
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1
回答
学生并行编程项目的思路
、
我在想,用更复杂的算法来解决一些NP-complete问题会很有趣,比如用
模拟退火
的
遗传算法
,但我不确定这是不是一个足够大的项目。 有人知道有什么很酷的问题可以从并行方法中受益吗?
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提问于2010-04-23
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1
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如果无法获得梯度,是否有类似于梯度下降的方法?
函数f的输入是一组参数,输出是精度。f的梯度不能得到,有没有类似梯度下降的方法,比如有限差分法?
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提问于2017-10-03
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