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针对初学者的差分进化多约束

差分进化多约束是一种优化算法，用于解决多目标优化问题。它基于进化算法的思想，通过模拟生物进化过程中的变异、交叉和选择等操作，逐步搜索最优解。

差分进化多约束算法的主要特点是能够处理多个约束条件，并在搜索过程中维持多个目标函数的平衡。它通过引入差分操作，将候选解进行变异，然后通过交叉操作生成新的解，并通过选择操作筛选出适应度较高的解。这样的迭代过程不断优化解的质量，直到找到满足约束条件的最优解。

差分进化多约束算法在许多领域都有广泛的应用。例如，在工程设计中，可以用它来优化多个目标函数，如成本、性能和可靠性等。在资源分配问题中，可以用它来平衡多个约束条件，如时间、成本和资源利用率等。在调度问题中，可以用它来优化多个目标，如完成时间、资源利用率和负载均衡等。

腾讯云提供了一系列与差分进化多约束相关的产品和服务，可以帮助用户快速实现优化目标。其中，腾讯云的弹性计算服务（Elastic Compute Service，ECS）提供了灵活的计算资源，可以满足不同规模和需求的计算任务。腾讯云的云数据库（Cloud Database，CDB）提供了高可用、高性能的数据库服务，可以支持多种数据处理需求。此外，腾讯云还提供了云原生应用开发平台、网络安全服务、人工智能平台等一系列产品，以满足用户在差分进化多约束问题中的需求。

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狡猾的商人差分约束+判环

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【佳作分享】郑州大学计算智能实验室“约束多目标进化优化”进展三

转载自计算智能实验室CILab 原文链接在阅读原文中郑州大学计算智能实验室在约束多目标进化优化领域取得系列重要进展，相关成果分别发表在《IEEE Transactions on Evolutionary...最后一期，小编为大家介绍约束多目标优化的两个拓展工作。第一个是带多模态属性的约束多目标优化，包括新的测试集和对应的算法。第二个是约束多目标算法推荐系统。...1、约束多模态多目标优化约束多模态多目标优化问题广泛存在于科学研究和工程实践中，解决这类问题需要同时保留多个可行的帕累托最优解。...为了便于开展相关研究，本文设计了一组约束多模态多目标基准测试集，并按照不同的特性将其分成四类。为了同时考虑决策空间中的可行性、多样性和收敛性，设计了一种基于小生境机制的约束多模态多目标差分进化算法。...DOI: 10.1109/TEVC.2022.3194253. 2、约束多目标算法推荐系统为新问题匹配更合适的约束多目标算法，本文设计了约束多目标算法推荐系统。

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差分进化算法(DE)的详述

之前对一篇和本文类似的生物进化优化算法——遗传算法做了一些解释，本文所述的差分进化算法和遗传算法本身有相通的地方当然也有较多的差异。...差分进化算法也是基于群体智能理论的优化算法，它是通过群体内个体间的合作与竞争而产生的智能优化算法，字面意思即可看出它有别于遗传算法的自由组合自然选择，它更侧重的是个体与个体和个体与自身间的关系，包括合作与竞争...思想其实是尽可能的较好的穷举，本质上是依靠贪婪算法，其通过自变量差分及概率选择扩大自变量搜索空间，通过适应度值大小进行简单粗暴的选择。...在具体解释该算法前，先把和遗传算法相通但又不完全相同的一些概念做一些解释，差分进化算法也和遗产算法一样，也有变异，交叉，选择几个过程，下面分别解释。...4、边界的处理因为变异和交叉最终会导致新个体的产生，所以难免新个体不满足约束，所以需要进行边界处理，一般有两种处理方式，假设在上面两个过程中的新变量的其中第j个参数不在之间: 一种方式是忽略该参数直接用公式

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最优化问题综述

2 求解策略针对以上三种情形，各有不同的处理策略：无约束的优化问题：可直接对其求导，并使其为0，这样便能得到最终的最优解；含等式约束的优化问题：主要通过拉格朗日乘数法将含等式约束的优化问题转换成为无约束优化问题求解...4.9、差分进化算法它是由Storn等人于1995年提出的，和其它演化算法一样，DE是一种模拟生物进化的随机模型，通过反复迭代，使得那些适应环境的个体被保存了下来。...但相比于进化算法，DE保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略，降低了遗传操作的复杂性。...; Ø 复合形法具有程序实现简单等优点，但在解决设计变量和约束条件多的优化问题时优化效率比较低; Ø 可行方向法是解决约束优化问题的有效方法之一，适合求解中等规模化问题，但存在程序实现复杂等不足;...模拟退火：优点是局部搜索能力强，运行时间较短；缺点是全局搜索能力差，容易受参数的影响。爬山算法：显然爬山算法较简单，效率高，但是处理多约束大规模问题时力不从心，往往不能得到较好的解。

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外部存档指导的多目标进化算法简略版

交叉变异的过程，是产生新的子代的关键步骤：如常见的差分（DE）进化算法、粒子群（PSO）算法对于这个步骤的涉及可谓用心独到（后面会对这些算法有具体的文章，记得保持关注~）简单的说，就是要涉及一种扰动，去影响个体之间的关系...看到这里，发现我们的策略游戏的难度增大，会不会激发起学习进化算法的热情呢？别着急，困难还有！现实生活中，我们的优化问题，不仅仅是多目标，还有在目标空间或自变量空间的约束函数。...所以在选择个体保留的机制中还涉及了不少的策略：如CDP约束支配原则；经典的非支配排序和其中的拥挤距离；不可行解驱动机制；根据大师兄最新的论文中还改进了传统的CDP约束支配原则，在一些问题中，考虑个体与个体之间的夹角关系的...，多对种群的多样性在一定情况下有所改进。...图1中，在根据moead不同的方向，分散着随机分布的种群个体，其中绿色、紫色、灰色部分为目标空间不规则约束；黑色的点是目标空间的最优解集Pareto前沿；图2中，种群开始向着最优目标进化，图3中根据不同子问题进入外部存档种群的非支配排序

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AI 技术发展趋势

基于深度学习的人工智能方法在许多场景取得了重要突破，但仍然存在模型可解释性差、对抗样本鲁棒性差、数据与算力需求大、理论基础薄弱等问题。...▶ 隐私保护学习 : 数据匿名化、联邦学习、差分隐私等一系列隐私保护学习方法，可以解决包括用户数据在授权范围以外被使用、模型训练后存在数据记忆等隐私泄露问题。...异构终端轻量化模型弹性构建、端侧模型个性化增强学习、端云协同模型训练框架设计和分布式多擎计算，构建完善的大小模型端云协同进化技术体系，形成包含端云一致高性能模型运行容器、低时延端云模型迁移通道和端云协同进化部署的研发工具链...▶ 多智能体博弈智能：多智能体多回合复杂合作和冲突博弈可以实现自我学习和自我演化，以强化学习为基础的学习推理模型发展出面向进化的多维评估管理方法，结合合作和非合作博弈智能模型实现对复杂问题的人机协同求解...过去的几年业界已在逐步探索一些针对性的解决方案，包括构建更公正的数据集、算法训练中引入公平性约束损失、提高机器学习算法的可解释性等。

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. | 使用ESM作为约束，将 Rosetta 序列设计与蛋白质语言模型预测相结合

为了在Rosetta设计协议中引入语言模型的预测，我们使用ESM（Evolutionary Scale Modeling，进化尺度建模）模型添加了一种新指标，以在设计过程中约束能量函数。...作者发现Rosetta设计的序列的PLM评分比最初描述的（野生型）全新蛋白质的序列的评分要差。...同样，几乎三分之二的位置位于表面（图2D）。...这个PSPM作为FavorSequenceProfile mover的输入，通常用于根据多序列比对的进化信息来约束Rosetta能量函数。...）和OmegaFold（结构预测，不需要多序列比对）。

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Python中遗传算法geatpy库的常见报错

博主也是从3年前开始看着geatpy一点一点更新至2.7版本，在这里也是十分感谢开发团队的辛苦付出。较早版本的geatpy特别容易报错，且报错日志一致，很难针对性去纠错。...新版本稳定性好了很多，作图更加精美，报错日志也更有针对性。本文就geatpy使用中的常见报错进行记录，该库的下载安装和使用方法可参考该篇博客，这里不再赘述。...Python遗传和进化算法框架（一）Geatpy快速入门本文引用的代码样例主要为geatpy中给出的soea_demo2main.py# -*- coding: utf-8 -*-"""该案例展示了一个带等式约束的连续型决策变量最大化目标的单目标优化问题的求解...algorithm.mutOper.F = 0.5 # 差分进化中的参数F algorithm.recOper.XOVR = 0.7 # 重组概率 # 求解 res = ea.optimize...geatpy中采用可行性法则构建约束条件的矩阵，如果约束条件输入有误，或者模型本身的约束条件互相冲突，都会导致算法找不到可行解。2、模型规模大、迭代次数不够。

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优化算法——差分进化算法(DE)

一、差分进化算法的介绍差分进化算法(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索算法，该算法是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev...二、差分进化算法的流程初始化种群变异交叉选择 ? (DE流程) 三、差分进化的具体步骤对于无约束优化问题 ? ?...利用差分进化求解这样的优化问题，主要分为初始化、变异、交叉和选择等几项操作。 1、初始化如前面的的群智能优化算法一样，差分进化也需要初始化种群： ? 其中， ? 是第 ? 个个体， ?...维的下界和上界， ? 表示在区间 ? 上的随机数。 2、变异 DE算法通过差分策略实现个体变异，常见的差分策略是随机选取种群中两个不同的个体，将其向量差缩放后与待变异个体进行向量合成。...称为缩放因子，为一个确定的常数。 ? 表示第 ? 代。 3、交叉交叉操作的目的是随机选择个体，因为差分进化也是一种随机算法，交叉操作的方法是： ? 其中， ? 称为交叉概率。

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. | 快速的蛋白质结构从头预测

RaptorX-Contact，通过深度残差网络进行预测，在CASP13竞赛中取得了Contact预测组第一。尽管取得了一定的进展，深度学习算法在Contact接触预测方面仍然存在一定的局限性。...AlphaFold通过多个深度神经网络来预测残基间距离和骨架原子二面角等约束条件，并采用一种简单的基于梯度下降的方法，使用这些约束条件更有效地预测蛋白质结构。...多序列比对（MSAs）是由HHblits针对UniProt20数据库建立的。通过CCMpred和MI预测L*L大小的Contact Map二维特征，其中L为蛋白长度。...使用改进的算法，我们总共探索了500个网络架构，其中前64个架构是随机生成的，后续的模型是从随机架构中进化得来的。图2a显示了验证集上500个架构的f1分数。...这是意料之中的，因为CASP目标通常是更加困难的，仅包含具有同源序列的多序列比对(MSA)信息。表1 AmoebaContact模型在验证集和四个测试集上的f1分数 ?

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进化算法求解约束优化问题研究进展

，因而如何对约束优化问题进行求解具有十分重要的理论意义和实际应用价值。...本文第二部分围绕约束条件和目标函数的平衡这一核心对上述 5 类约束处理技术的工作原理进行了深入剖析，并且简要介绍了所对应的约束优化进化算法的最新研究成果 ; 第三部分指出了约束优化进化算法值得进一步研究的方向...斜线下方由区域 III、区域 II 的一部分、区域 IV 的一部分共同组成。...值得注意的是，惩罚系数越大，斜线越陡，包含区域 II 的信息（也就是约束条件的信息）越多，包含区域 IV 的信息（也就是目标函数的信息）越少；反之，则包含约束条件的信息越少，包含目标函数的信息越多...而且，如何将约束优化与多目标优化有机结合，如何平衡进化算法的勘探与开采能力等都没有展开深入探讨。动态约束优化动态约束优化问题在实际应用中十分常见。

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论文研读-用于约束多目标优化的新型双阶段双种群进化算法

例如，Wang等人提出了一个合作差分进化框架（命名为CCMODE [24]）。它借用了 CMODE [25] 的协同进化思想来协同进化 m 个子群体和一个档案群体，以解决受约束的 m 目标优化问题。...因此，这两种算法比其他算法表现出更好的性能。对于CTP1，大约三分之一的真实PF来自无约束PF，而另外三分之二来自约束边界。在这种情况下，DD-CMOEA明显优于其他CMOEA。...如图S-11所示，通过DD-CMOEA和PPS-MOEA/D算法得到的最终种群具有比其他算法更好的多样性。原因可能是，从无约束多函数方程中寻找真正的多函数方程有助于在这类问题中找到各种各样的解决方案。...6.Conclution 针对约束多目标优化问题(cops)，提出了一种基于双阶段和双种群的算法——DD-CMOEA。...具有这些约束的多目标问题(即具有动态约束、多约束和代价约束的多目标问题)也是未来研究的热点。

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【译】OptaPlanner开发手册本地化: (0) - 前言及概念

在此之前，针对APS写了一些理论性的文章；而对于OptaPlanner也写了一些介绍性质，几少量入门级的帮助初学者走近OptaPlanner。...毕竟英语环境下的思维和语言表达方式，跟中文或多或少会有差别的，所以如果全部按字面翻译，内容就非常生硬，可读性差，解程难度较大。...OptaPlanner可以优化这类规划、排程问题，令到使用它的组织可以用更少的资源做更多的事（尽可能的花少钱办大事）。这就是著名的的约束满足规划，它属于运筹学的一部分。...1.2.3 规划问题存在巨大的搜索空间　　一个规划问题存在非常多的解，这些解可以分为以下数种：可能解：规划问题的任意一个解都称作可能解，无论这个解是否违反了约束，或违反了多少约束。...有时也不存在可行解，一个规划问题的每一个可行解，都是该问题的一个可能解。绝对最优解:绝对最优解是这个规则问题获得约束分最高的那个解。规划问题通常只有1个或少量数个绝对最优解。

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ECNet：学习进化信息指导蛋白质工程

针对这一问题，伊利诺伊大学香槟分校的Huimin Zhao教授课题组与Jian Peng教授课题组发展了ECNet，可以挖掘全序列空间与同源序列内的进化信息（context），用以蛋白质工程中的序列功能预测...第一部分表达为庞大序列空间中global的表达，作者使用基于transformer架构的蛋白质序列无监督模型——TAPE（基于Pfam训练）。...第二部分为同源序列中的local表达，作者使用了概率图生成模型——马尔可夫随机场（MRF）拟合同源序列的MSA（多序列比对），旨在最大化MSA中序列的概率。...xin表示第n条序列中第i个残基出现的概率，ei代表位置i处残基的约束，eij代表位置i、j处残基的耦合约束。作者使用CCMPred算法优化这个模型。...特征与同源序列的local特征，可以很好地预测针对不同功能序列突变地fitness。

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美团外卖广告智能算力的探索与实践（二）

本文主要介绍了美团外卖广告智能算力从线性规划算法到进化算法的技术演进过程，给出了一种基于进化算法的多动作算力分配方案，希望能给大家带来一些帮助或者启发。...接下来，本文主要介绍基于进化算法的多动作算力决策方法ES-MACA。...Tips：NES方案在本场景中效果不如CEM，原因是NES对带约束问题（特别是多约束问题）Reward设计要求过高，在真实场景中难以求解到严格满足约束的参数。...在决策能力上建设轻量的多动作组合决策能力：我们基于进化算法实现了轻量的多动作组合决策能力，进化算法相关前文已经介绍，这里主要介绍下轻量化。...从离线实验的效果来看，我们有以下结论：三个单动作的最优结果整体收益加和大于分模块最优，也大于ES-MACA，说明三个模块策略会相互影响，联合优化时多动作的收益不是简单的加和关系。

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四篇好文简读-专题1

大型 ResNet（卷积残差神经网络）可以预测 32 个 CASP13 自由建模目标中的 26 个和 L/5 远程接触的正确折叠结构，精度超过 80%。...在不使用协同进化的情况下，ResNet 仍然可以预测 18 个 CASP13 自由建模目标的正确折叠结构，大大超过了以前不使用协同进化的方法。...即使只有一级序列，ResNet 也可以预测所有经过测试的人工设计蛋白质的正确折叠结构。此外，在没有协同进化的情况下进行训练时，ResNet 对于设计的蛋白质可能比协同进化更好。...作者提出了多约束分子生成（MCMG）方法，通过知识蒸馏将条件转化器（conditional transformer）和强化学习算法结合起来，可以满足多种约束。...正如一组综合基准所证明的那样，MCMG是一种非常有效的方法，可以穿越庞大而复杂的化学空间，寻找满足多种属性约束的新型化合物。

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人工智能：智能优化算法

例如，许多工程优化问题，往往需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或者准最优解。鉴于实际工程问题的复杂性、非线性、约束性以及建模困难等诸多特点，寻求高效的优化算法已成为相关学科的主要研究内容之一。...其中，遗传算法是进化计算中具有普遍影响的模拟进化优化算法。为了求解切比雪夫多项式问题，Rainer Storn和Kenneth Price根据这种进化思想提出了差分进化算法。...这个过程导致种群中个体的进化，得到的新个体比原个体更能适应环境。 1.2 差分进化算法差分进化算法（Differential Evolution，DE）是一种新兴的进化计算技术。...差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法，是通过群体内个体间的合作与竞争产生的智能优化搜索。...但相比于进化计算，差分进化算法保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作和“一对一”的竞争生存策略，降低了进化计算的复杂性。

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