aco进化收敛曲线怎么看

2024-08-27

ACO 蚁群算法（算法流程，TSP例子解析）

算法计算机超级计算高性能科学探索 1. 算法背景——蚁群的自组织行为特征高度结构化的组织——虽然蚂蚁的个体行为极其简单,但由个体组成的蚁群却构成高度结构化的社会组织,蚂蚁社会的成员有分工,有相互的通信和信息传递. 自然优化——蚁群在觅食过程中,在没有任何提示下总能找到从蚁巢到食物源之间的最短路径:当经过的路线上出现障碍物时,还能迅速找到新的最优路径. 信息正反馈——蚂蚁在寻找食物时,在其经过的路径上释放信息素(外激素).蚂蚁基本没有视觉,但能在小范围内察觉同类散发的信息素的轨迹,由此来

【转~】初识贝塞尔曲线（Bézier curve）

【ROC曲线】关于ROC曲线、PR曲线对于不平衡样本的不敏感性分析说引发的思考

ROC曲线在网上有很多地方都有说ROC曲线对于正负样本比例不敏感,即正负样本比例的变化不会改变ROC曲线.但是对于PR曲线就不一样了.PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化.但是没有一个有十分具体和严谨地对此做出过分析和论证(至少我没有找到). 此处记为结论1: 结论1:PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化:但是ROC曲线不会. 此处我就这一问题进行了详细的分析论证,并在这个过程中引发了很多思考. 首先,如何分析这个问题呢? 看下ROC曲线是由TPR和FPR组成的下面我们这样来分析这个问题

基于CAShapeLayer和贝塞尔曲线的圆形进度条动画【装载】

初次接触CAShapeLayer和贝塞尔曲线,看了下极客学院的视频.对初学者来说感觉还不错.今天来说一个通过CAShapeLayer和贝塞尔曲线搭配的方法,创建的简单的圆形进度条的教程先简单的介绍下CAShapeLayer1,CAShapeLayer继承自CALayer,可使用CALayer的所有属性2,CAShapeLayer需要和贝塞尔曲线配合使用才有意义.Shape:形状贝塞尔曲线可以为其提供形状,而单独使用CAShapeLayer是没有任何意义的.3,使用CAShapeLayer与贝塞尔

html5 canvas高级贝塞尔曲线运动动画(好吧这一篇被批的体无完肤！都说看不懂了！没办法加注释了！当然数学不好的我也没办法了，当然这还涉及到一门叫做计算机图形学的学科)

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数学图形(1.49)Nephroid曲线

昨天IPhone6在国内发售了,我就顺手发布个关于肾的图形.Nephroid中文意思是肾形的.但是这种曲线它看上去却不像个肾,当你看到它时,你觉得它像什么就是什么吧. The name nephroid (meaning 'kidney shaped') was used for the two-cusped epicycloid by Proctor in 1878. The nephroid is the epicycloid formed by a circle of radius a r

R语言 vegan包计算物种累计曲线

vegan 包是进行群落数据分析最常用的R包,其中的 specaccum 函数用来计算物种的累计曲线首先看下官方示例: library(vegan) data(BCI) sp1 <- specaccum(BCI, method="random") plot(sp1, ci.type="poly", col="blue", lwd=2, ci.lty=0, ci.col="lightblue") boxplot(sp1,

衡量镜头解像能力性能的指标-MTF曲线

MTF(Modulation Transfer Function,模量传递函数),是目前分析镜头解像能力的方法,可以用来评判镜头还原物体对比度的能力.说到MTF,不得不先提一下衡量镜头性能的两在重要指标--分辨率和反差. 一.分辨率: 分辨率(Resolution)又称分辨力.鉴别率.鉴别力.分析力.解像力和分辨本领,是指摄影镜头清晰地再现被摄景物纤微能力.显然分辨率越高的镜头,所拍摄的影像越清晰细腻.它的单位是"线对.毫米".它的可以量化,用数据表示,使直观.更科学.更严密. 二.反

n阶贝塞尔曲线绘制(C/C#)

原文:n阶贝塞尔曲线绘制(C/C#) 贝塞尔是很经典的东西,轮子应该有很多的.求n阶贝塞尔曲线用到了德卡斯特里奥算法(De Casteljau's Algorithm) 需要拷贝代码请直接使用本文最后的例程,文章前面的大部分代码都不是最佳实践,是在编程过程中的摸索(走过的弯路),不过这些示范对笔者今后写算法启发很大. 要完成的功能是根据起点,终点和控制点,绘制n阶贝塞尔曲线首先看n阶贝塞尔曲线的公式公式中用了组合数,大数组合数计算也有算法: 简言之就是把大数乘以大数除以大数这个过程

关于曲线规划算法线性 S曲线贝塞尔曲线

工控领域经常会涉及速度加减速的算法:线性加减速,S曲线加减速(sin函数,拓展其他三角函数曲线), 贝塞尔曲线,等等. 线性加减速: 设定起始速度V0,目标速度V1,加速时间Ta(s,或加速度),这个的任务执行周期为ΔT( ms 级或者设定定时器,定时时间必须大于任务周期否则还是按任务周期计算输出). int iCounter ; iCounter = Ta/(ΔT/1000) ; //计算达到输出任务需执行的周期数. for(int i =0; i<iCounter;

比年轻更年轻，快看能否接棒B站？

撰文 |懂懂编辑 | 秦言来源:懂懂笔记背靠超新Z世代,快看能否接棒B站? 国漫什么时候能追上日漫? 国漫作者真能挣到钱吗? 国漫什么时候才能走向世界? 这是中国漫画从业者的"灵魂三问",也是快看团队七年创业过程中一直努力尝试破解的行业性难题.七年前,全球漫画行业的格局是这样的:日本职业漫画家约为7000多人,而中国职业漫画作者总共只有600多位,根本谈不上行业. 彼时,快看搭建平台,将漫画作者.爱好者聚集在一起.回看这个稳健成长的七年,也是国漫逐渐产业化的历程.今天看来,这三个

如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集？

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount

[Machine Learning] 梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD

在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练.其实,常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式,它们也各自有着不同的优缺点. 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较. 一般线性回归函数的假设函数为: $h_{\theta}=\sum_{j=0}^{n}\theta_{j}x_{j}$ 对应的能量函数(损失函数)形式为: $J_{train}(\theta)=1/(2m)\sum_{i=1}^{m}(h_{\theta}(x^{(i)})-y^{(i)})^{2}$

matlab算法

流水线型车间作业调度问题遗传算法Matlab源码流水线型车间作业调度问题可以描述如下:n个任务在流水线上进行m个阶段的加工,每一阶段至少有一台机器且至少有一个阶段存在多台机器,并且同一阶段上各机器的处理性能相同,在每一阶段各任务均要完成一道工序,各任务的每道工序可以在相应阶段上的任意一台机器上加工,已知任务各道工序的处理时间,要求确定所有任务的排序以及每一阶段上机器的分配情况,使得调度指标(一般求Makespan)最小.下面的源码是求解流水线型车间作业调度问题的遗传算法通用MATLAB源码,属于

Machine Learning – 第2周（Linear Regression with Multiple Variables、Octave/Matlab Tutorial）

Machine Learning – Coursera Octave for Microsoft Windows GNU Octave官网 GNU Octave帮助文档 (有900页的pdf版本) Octave 4.0.0 安装 win7(文库) Octave学习笔记(文库) octave入门(文库) WIN7 64位系统安装JDK并配置环境变量(总是显示没有安装Java) MathWorks This week we're covering linear regression with mul

DeepLearning.ai学习笔记（二）改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化--Week2优化算法

1. Mini-batch梯度下降法介绍假设我们的数据量非常多,达到了500万以上,那么此时如果按照传统的梯度下降算法,那么训练模型所花费的时间将非常巨大,所以我们对数据做如下处理: 如图所示,我们以1000为单位,将数据进行划分,令$x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x^{(2)}--x^{(1000)}\}$, 一般地用$x^{\{t\}},y^{\{t\}}$来表示划分后的mini-batch. 注意区分该系列教学视频的符号标记: 小括号() 表示具体的某一个元素,指一个

【深度学习系列】PaddlePaddle之手写数字识别

上周在搜索关于深度学习分布式运行方式的资料时,无意间搜到了paddlepaddle,发现这个框架的分布式训练方案做的还挺不错的,想跟大家分享一下.不过呢,这块内容太复杂了,所以就简单的介绍一下paddlepaddle的第一个"hello word"程序----mnist手写数字识别.下一次再介绍用PaddlePaddle做分布式训练的方案.其实之前也写过一篇用CNN识别手写数字集的文章,是用keras实现的,这次用了paddlepaddle后,正好可以简单对比一下两个框架的优劣.

遗传算法详解(LINGO及MatlabGA工具箱求解实现)

遗传算法 1.前言遗传算法是一种基于生物界自然群体遗传进化机制的自适应全局优化概率搜索算法.它与传统算法不同,不依赖梯度信息,而是通过模拟自然进化过程来搜索最优解. 例子:兔子的遗传进化有人说,现代医学阻碍了人类的进化?你怎么看? 2．发展历程遗传算法由密歇根大学的约翰·霍兰德和他的同事于二十世纪六十年代在对细胞自动机(英文:cellular automata)进行研究时率先提出.在二十世纪八十年代中期之前,对于遗传算法的研究还仅仅限于理论方面,直到在匹兹堡召开了第一届世界遗传算法大会.随

利用CNN神经网络实现手写数字mnist分类

题目: 1)In the first step, apply the Convolution Neural Network method to perform the training on one single CPU and testing 2)In the second step, try the distributed training on at least two CPU/GPUs and evaluate the training time. 一.单机单卡实现mnist_CNN 1

face recognition[variations of softmax][ArcFace]

本文来自<ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition>,时间线为2018年1月.是洞见的作品,一作目前在英国帝国理工大学读博. CNN近些年在人脸识别上效果显著,为了增强softmax loss的辨识性特征学习能力,Sphereface提出的multiplicative angular margin,参考文献[43,44]提出的additive cosine margin等分别通过将角度边际和余弦边际整合到lo

HanLP 关键词提取算法分析

HanLP 关键词提取算法分析参考论文:<TextRank: Bringing Order into Texts> TextRank算法提取关键词的Java实现 TextRank算法自动摘要的Java实现这篇文章中作者大概解释了一下TextRank公式 1. 论文 In this paper, we introduce the TextRank graphbased ranking model for graphs extracted from natural language texts

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