Geatpy The Genetic and Evolutionary Algorithm Toolbox for Python Introduction Website (including documentation): http://www.geatpy.com Tutorial pdf: https://github.com/geatpy-dev/geatpy/tree/master/geatpy/doc/Geatpy-tutorials   (推荐看!) Demo : https://

园子里关于遗传算法的教案不少,但基于geatpy框架的并未多见,故分享此文以作参考,还望广大园友多多指教! Geatpy出自三所名校联合团队之手,是遗传算法领域的权威框架(python),其效率之高.应用领域之广远胜诸多第三方工具,此处不作赘述,直接上链接: 官网:http://www.geatpy.com/start 源码:https://github.com/geatpy-dev/geatpy/tree/master/geatpy 使用Geatpy需要安装geatpy模块(pip insta

装了好久的第三方包终于成功了,暴风哭泣!!!总结一下 分两部分说: 一. 首先是在本地电脑windows系统下装: 首先安利一下这个包括各种 Genetic and Evolutionary Algorithm 的工具包,是用Python写的,github链接如下: https://github.com/geatpy-dev/geatpy 有两种安装方式,建议用pip安装! 打开Anaconda Prompt ,然后 pip install greatpy , 或者cmd打开控制台 进入Anac

https://blog.csdn.net/qq_33353186/article/details/82014986 Geatpy是一个高性能的Python遗传算法库以及开放式进化算法框架,由华南理工大学.华南农业大学.德州奥斯汀公立大学学生联合团队开发. Website (including documentation): http://www.geatpy.com Contact us: https://www.geatpy.com/supportsSource: https://githu

在Anaconda Prompt中输入conda install geatpy,提示找不到这个库: 输入pip install geatpy,安装成功:但是安装在默认conda环境下(以下为pycharm的截图): 解决方法:激活自己之前新建的虚拟环境Universal_interpreter,通过pip安装geatpy 成功安装:

求非线性规划 min f(x)= x(1)^2 + x(2)^2 + 8 s.t. { x(1)^2-x(2)>=0 , -x(1) - x(2)^2 +2 = 0, x(1)>=0 ,x(2)>=0 } 首先定义增广目标函数 编写M函数 fitness.m function g =fitness(x) M=5000000; f=x(1)^2+x(2)^2+8; g=f-M*min(x(1),0)-M*min(x(2),0)-M*min(x(1)^2-x(2),0)+M*abs(-x(1

1. encourage sparsity ℓ0 范数: non-differentiable and difficult to optimize in general ℓ1 范数: 对数约束,log(1+∥x∥2) 2. 一维的形式 ϕ(x)=λ|x| ϕ(x)=(λ/a)log(1+a|x|)

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

MAP 是最大后验概率的缩写.后验概率指的是当有一定观测结果的情况下,对其他随机变量进行推理.假设随机变量的集合为X ,观察到的变量为 e, W = X-e , AP = P(W|e). 后验概率和联合概率是不同的两个概念.事实上,后验概率更接近推理本身的“意义”,并且被越来越多的用于诊断系统中.在医疗诊断系统中,存在包括病症,症状等许多随机变量,使用VE或者消息传递之类的推理手段确实可以获得每个随机变量的概率以及某些随机变量的联合概率(一个Scope的概率).但实际上,如果面对某些很少出现的症

1.点云分割的精度 在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法.基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的,它只能割出大概的点云(可能是杯子的一部分,但杯把儿肯定没分割出来).基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了(比如风筝和人,在不用三维形态学去掉中间的线之前,是无法分割风筝和人的).基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效,没法靠它来分割桌上的碗和杯子.也就是说,上述算法更关注能不能分割,除此之外,我们还需要一个方法来解决分割的“好不好”这个问题.也就

1 背景 前段时间京东公开了面向第二个十二年的战略规划,表示京东将全面走向技术化,大力发展人工智能和机器人自动化技术,将过去传统方式构筑的优势全面升级.京东Y事业部顺势成立,该事业部将以服务泛零售为核心,着重智能供应能力的打造,核心使命是利用人工智能技术来驱动零售革新. 1.1   京东的供应链 京东一直致力于通过互联网电商建立需求侧与供给侧的精准.高效匹配,供应链管理是零售联调中的核心能力,是零售平台能力的关键体现,也是供应商与京东紧密合作的纽带,更是未来京东智能化商业体布局中的核心环节. 个

朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件是求解约束优化问题的重要方法,在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用KKT条件.前提是:只有当目标函数为凸函数时,使用这两种方法才保证求得的是最优解. 1. 拉格朗日乘子法: 这个问题转换为 其中,称为拉格朗日乘子. wikipedia上对拉格朗日乘子法的合理性解释: 现有一个二维的优化问题: 我们可以画图来辅助思考. 绿线标出的是约束的点的轨迹.蓝线是的等高线.箭头表示斜率,和

今天终于完成了机器人轨迹规划的最后一次课了,拜拜自带B - BOX 的 Prof. TJ Taylor. 最后一节课的内容是利用势场来进行轨迹规划.此方法的思路非常清晰,针对Configration Space 里面的障碍物进行 DT变换,用DT变换值作为罚函数的输入,让机器人尽可能的远离障碍物,同时再终点设计抛物面函数,让机器人有向终点靠近的趋势.最后所获得的就是机器人的一种可行运动轨迹.由于此轨迹是梯度下降的,并且罚函数是连续的,所以如果机器人不陷入局部最优,那么就可以获得全局最优路径(我本

参考:https://stackoverflow.com/questions/45384185/what-is-the-difference-between-linearsvc-and-svckernel-linear 1.LinearSVC使用的是平方hinge loss,SVC使用的是绝对值hinge loss(我们知道,绝对值hinge loss是非凸的,因而你不能用GD去优化,而平方hinge loss可以) 2.LinearSVC使用的是One-vs-All(也成One-vs-Rest

1.基本概念 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)是一种模拟固体降温过程的最优化算法.其模拟的过程是首先将固体加温至某一温度,固体内部的粒子随温度上升慢慢变为无序的状态,内能增大,然后让其慢慢冷却,温度下降时,内部的粒子慢慢趋于有序,达到一种平衡态,最后达到常温时成为基态,此时内能减为最小,算法模拟这样一个过程期望能达到最优化的目的. 模拟退火算法最早是由kirkpatrick等人应用于组合优化领域,它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法.算法从某一

1.点云分割的精度 在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法.基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的,它只能割出大概的点云(可能是杯子的一部分,但杯把儿肯定没分割出来).基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了(比如风筝和人,在不用三维形态学去掉中间的线之前,是无法分割风筝和人的).基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效,没法靠它来分割桌上的碗和杯子.也就是说,上述算法更关注能不能分割,除此之外,我们还需要一个方法来解决分割的“好不好”这个问题.也就

前言: 场景感知其实不分三维场景和二维场景,可以使用通用的方法,不同之处在于数据的形式,以及导致前期特征提取及后期在线场景分割过程.场景感知即是场景语义分析问题,即分析场景中物体的特征组合与相应场景的关系,可以理解为一个通常的模式识别问题. 论文系列对稀疏编码介绍比较详细...本文经过少量修改和注释,如有不适,请移步原文 code下载:http://www.ifp.illinois.edu/~jyang29/ScSPM.htm 如有评论,请拜访原文.原文链接:http://blog.csdn.n

定义.公式.模型.算法的提出: 0. 如何进行抽象,如何定义数学表达式 二次衰减函数: f(z)=1z2 ⇒ f(z)=11+z2 噪声衰减因子: 对值域的要求,单调性的要求,必须是可调的: 2n1+2n,n 是正整数,则其值域为 [2/3,∞),且为单调增,随着 n 的增大,而逐渐趋于1: 1. 两个高维向量(数据点)的条件相似性 条件相似性:conditional similarity 两个高维向量 xi,xj∈RN,∥xi−xj∥ 为其欧氏距离,定义二者的条件相似性: pj|i=exp(−

非线性规划 在matlab非线性规划数学模型可以写成一下形式: \[ minf(x)\\ s.t.\begin{cases} Ax \le B \\ Aeq·x = Beq\\ C(x) \le 0\\ Ceq(x) = 0 \end{cases} \] f(x)为目标函数,A,B,Aeq,Beq为线性约束对应的矩阵和向量,C(x),Ceq(x)为非线性约束. Matlab求解命令为: X = fmincon(fun, x0, A, B, Aeq, Beq, LB, UB, NONLCON, O

目录 1 将有约束问题转化为无约束问题 1.1 拉格朗日法 1.1.1 KKT条件 1.1.2 拉格朗日法更新方程 1.1.3 凸优化问题下的拉格朗日法 1.2 罚函数法 2 对梯度算法进行修改,使其运用在有约束条件下 2.1 投影法 2.1.1 梯度下降法 to 投影梯度法 2.1.2 正交投影算子 References 相关博客 梯度下降法.最速下降法.牛顿法等迭代求解方法,都是在无约束的条件下使用的,而在有约束的问题中,直接使用这些梯度方法会有问题,如更新后的值不满足约束条件. 那么问题来