此部分内容接<02(a)多元无约束优化问题>! 第二类:牛顿法(Newton method) \[f({{\mathbf{x}}_{k}}+\mathbf{\delta })\text{ }\approx \text{ }f({{\mathbf{x}}_{k}})+{{\nabla }^{T}}f({{\mathbf{x}}_{k}})\cdot \mathbf{\delta }+\frac{1}{2}{{\mathbf{\delta }}^{T}}\cdot {{\nabla }^{2}}f

2.1 求解梯度的两种方法 以$f(x,y)={{x}^{2}}+{{y}^{3}}$为例,很容易得到: $\nabla f=\left[ \begin{aligned}& \frac{\partial f}{\partial x} \\& \frac{\partial f}{\partial y} \\\end{aligned} \right]=\left[ \begin{aligned}& 2x \\& 3{{y}^{2}} \\\end{aligned} \right

基于粒子群优化的无约束50维Rosenbrock函数求解 一.问题重述 无约束50维的Rosenbrock函数可以描述如下: 其中, 0 要求按PSO算法思想设计一个该问题的求解算法. Rosenbrock是一个著名的测试函数,也叫香蕉函数,其特点是该函数虽然是单峰函数,在[100,100]n上只有一个全局极小点,但它在全局极小点临近的狭长区域内取值变化极为缓慢,常用于评价算法的搜索性能.这种实优化问题非常适合于使用粒子群优化算法来求解. 二.算法 2.1算法设计: 编码 因为问题的维数为50,

2.1 基本优化问题 $\operatorname{minimize}\text{    }f(x)\text{       for   }x\in {{R}^{n}}$ 解决无约束优化问题的一般步骤为: Step1:选择一个初始出点${{\mathbf{x}}_{0}}$(这里的${{\mathbf{x}}_{0}}$是向量),设置一个收敛误差$\varepsilon $(解的精度)和一个迭代次数$k=0$: Step2:找到从点${{\mathbf{x}}_{k}}$使函数$f(x)$下降最

此部分内容接<02(a)多元无约束优化问题-牛顿法>!!! 第三类:拟牛顿法(Quasi-Newton methods) 拟牛顿法的下降方向写为: ${{\mathbf{d}}_{k}}=-{{\mathbf{S}}_{k}}\cdot \nabla f({{\mathbf{x}}_{k}})$ 关键就是这里的${{\mathbf{S}}_{k}}$,主要有两拨人对拟牛顿法做出了贡献他们分别针对${{\mathbf{S}}_{k}}$,提出了两种不同的方法:注:下式中的${{\mathbf{\

博客园已经越来越不公正了,居然说我这篇文章没有实质的内容!! 我其实真的想问哪些通篇几十个字,没任何代码和技术分享,嚷嚷着送书的文章的就能雄霸博客园首页几天,我这篇文章偏偏就为管理员所容不下. 其实我猜测的原因无外乎两点:1. 管理员看我不爽  2. 竞争对手打压  其实也没必要争啥,毕竟是别人的地盘别人说了算,想来以后在博客园发文章的次数也不会很多了. 我这里投诉!又把我的这篇知识分享网站移出首页! 这难道不是一篇知识分享的文章么:FineUI(专业版)实现百变通知框(无JavaScript代

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关于C# webform 项目发布 注意:aspx页面无任何代码,每个页面都以dll形式发布带bin文件夹里 具体操作方法如下图:

0x00 前言简介 当Active Directory首次与Windows 2000 Server一起发布时,Microsoft就提供了一种简单的机制来支持用户通过Kerberos对Web服务器进行身份验证并需要授权用户更新后端数据库服务器上的记录的方案.这通常被称为Kerberos double-hop issue(双跃点问题),需要委派才能使Web服务器在修改数据库记录时模拟用户操作. 0x01 Kerberos Unconstrained Delegation(Kerberos无约束委派)

此部分内容接02(a)多元无约束优化问题的内容! 第一类:最速下降法(Steepest descent method) \[f({{\mathbf{x}}_{k}}+\mathbf{\delta })\approx f({{\mathbf{x}}_{k}})+{{\nabla }^{T}}f({{\mathbf{x}}_{k}})\cdot \mathbf{\delta }\] 要使新找到的一点${{\mathbf{x}}_{k}}+\mathbf{\delta }$的函数值小于原来点${{\m

fslove - Matlab求解多元多次方程组 简介: 之前看到网上的一些资料良莠不齐,各种转载之类的,根本无法解决实际问题,所以我打算把自己的学到的总结一下,以实例出发讲解fsolve. 示例如下: \[ \begin{cases} 2x_1 - x_2 = e^{ax_1} \\ -x_1 + 2x_2 = e^{ax_2} \\ \end{cases} \] 具体的求解过程在后面 点击跳转 1. fsolve的基本使用 调用格式一: X = fslove(FUN,X0) 功能:给定初值X

1. 一元函数的极值问题  (函数光滑) 对于一个一元函数$f(x)$,怎么才能找出它的极值呢? 1.1根据定义:如果存在一点${{x}_{0}}$,在点${{x}_{0}}$的某个领域$U({{x}_{0}})$内有,除该点外的任意一点$x$满足: $f(x)<f({{x}_{0}})$ 或$(f(x)>f({{x}_{0}}))$ $\Delta f=f(x)-f({{x}_{0}})<0$ 或$\Delta f=f(x)-f({{x}_{0}})>0$ 则称$f({{x}_{

题目链接 题意:有向图中有n(1 <= n <= 200)个点,无自环或者环的节点个数至少为3.给定每条边的最小流量和最大流量,问每条边的可行流量为多少? 思路:一般求解的网络流并不考虑下界问题,即流量可以为0,在有下界时,我们只需将上界变成r-l,这时还需要满足流量守恒,增加源点s和汇点t,当点u的流入大于流出时,将点u与s连边,容量即为多出的流量.同理当u流出大于流入时,多出来的流出的流量连到汇点t;直接跑最大流:这时得到的只是网络中的可行流: 为什么处理完下界之后是这样与超级源点和汇点连

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Delphi创建OCX控件非常的方便,但IE调用时弹出的安全认证非常麻烦,有时OCX也不需要界面,IE调用时需要隐藏,非常不方便.在DELPHI中创建OCX实现安全接口和创建事件中修改部分代码 实现安全接口 继承:IObjectSafety 重载方法: function GetInterfaceSafetyOptions(const IID: TIID; pdwSupportedOptions, //安全接口 pdwEnabledOptions: PDWORD): HResult; stdcal

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记录一下代码,方便下次套用模板 options=optimset('MaxFunEvals',1e4,'MaxIter',1e4); [x,fval,exitflag] = fsolve(@(x) myfun1(x),[75;1.5],options) function f = myfun1(x) f=tan(x(1)*pi/180) - ( ( 1025*9.8*pi*x(2)/4-980 )/(0.625*4*(2-x(2))*24*24) );%有两个未知数x(1)和x(2),从参数里传进

00 前言 经过小编不断的努力,关于column generation求解VRPTW的代码终于新鲜出炉啦. 01 运行说明 关于这部分的代码,这里提供两个版本. 第一个版本GitHub一个叫Seminar的国外大神写的,他的子问题求解采用的是建模的方式(建模请看上一期的教程),找一条reduced cost最短的路径,运行只需要更改下面文件中算例文件的路径即可. 运行的中间结果如下: Iteration:迭代次数 SbTime:子问题求解时间(s) nPaths:Master Problem中的

写在前面 前面好多篇文章,我们总算是把整个ALNS的代码框架给大家说明白了.不知道大家对整个框架了解了没有.不过打铁要趁热,心急了要吃热豆腐.今天就来实战一下,教大家怎么用ALNS的代码框架,求解一个老生常谈的TSP问题,so,get ready? 01 文件说明 整个项目由多个文件组成,为了大家更好了解各个文件的内容以及他们之间的关系,小编特地做了一份表格说明. | 类名或文件名 |说明 | | :------| :------ | | main | 主文件 | | TSPSolution|

1.修改表名 格式:sp_rename tablename,newtablename ? 1 sp_rename tablename,newtablename 2.修改字段名 格式:sp_rename 'tablename.colname',newcolname,'column' ? 1 sp_rename 'tablename.colname',newcolname,'column' 3.添加字段 格式:alter table table_name add new_column data_ty