Чем (обобщенное) геометрическое программирование отличается от общего выпуклого программирования? Геометрическая программа может быть преобразована в выпуклую программу и обычно решается методом внутренней точки. Но в чем преимущество прямой формулировки задачи как выпуклой программы и ее решения...
Я часто сталкиваюсь с общей пословицей, что методы внутренней точки трудно начать с теплого начала. Есть ли интуитивное объяснение этому совету? Существуют ли ситуации, в которых можно ожидать выгоды от теплого старта в методе внутренней точки? Кто-нибудь может порекомендовать несколько полезных...
Я не вижу упоминаний об этом в списках вакансий. Я видел упомянутое целочисленное программирование, MIP, смешанно-целочисленное нелинейное программирование, LP, динамическое программирование и т. Д., Но без SDP. Это намного моднее в академии, чем в промышленности? Из-за моего ограниченного контакта...
У меня есть набор данных, который медленно меняется, и мне нужно отслеживать собственные векторы / собственные значения его ковариационной матрицы. Я использовал scipy.linalg.eigh, но это слишком дорого, и это не использует тот факт, что у меня уже есть разложение, которое только немного...
Насколько я понимаю, последовательная релаксация работает путем выбора параметра 0 ≤ ω ≤ 20≤ω≤20\leq\omega\leq2 и использования линейной комбинации (квази) итерации Гаусса-Зейделя и значения на предыдущем временном шаге ... то есть Uк + 1= ( ω ) тыгsк + 1+ ( 1 - ω ) uКUК+1знак...
Проблема в том, что Макс F( х ) с учетом A х = бmaxf(x) subject to Ax=b\max f(\mathbf{x}) \text{ subject to } \mathbf{Ax} = \mathbf{b} где е( х ) = ∑Nя = 11 + х4я( ∑Nя = 1Икс2я)2----------√f(x)=∑i=1N1+xi4(∑i=1Nxi2)2f(\mathbf{x}) = \sum_{i=1}^N\sqrt{1+\frac{x_i^4}{(\sum_{i=1}^{N}x_i^2)^2}} , х =[...
Я заинтересован в максимизации функции , где .θ ∈ R pе( θ )f(θ)f(\mathbf \theta)θ ∈ Rпθ∈Rp\theta \in \mathbb R^p Проблема в том, что я не знаю аналитической формы функции или ее производных. Единственное, что я могу сделать, это оценить функцию по точкам, подключив значение и получить оценку NOISY...
У меня есть проблема, похожая по формулировке на этот пост, с несколькими заметными отличиями: Какие простые методы существуют для адаптивной выборки 2D-функции? Как в этом посте: У меня есть и оценка этой функции несколько дороже, чтобы вычислитье( х , у)f(x,y)f(x,y) В отличие от этого поста: Меня...
Какие рекомендуемые способы выполнения нелинейных наименьших квадратов, мин , с коробкой ограничений л O J < = р J < = ч я J ? Мне кажется (вбегают дураки), что можно сделать квадратные ограничения квадратичными и минимизировать ∑ i e r r i ( p ) 2 + C ∗ ∑ j t u b ( p j , l...
Для оптимизации из Википедии : В информатике метаэвристика обозначает вычислительный метод, который оптимизирует проблему путем итеративной попытки улучшить подходящее решение с учетом заданного показателя качества. Метаэвристика делает мало или вообще не делает предположений об оптимизируемой...
Я пытаюсь написать полную реализацию SVM на Python, и у меня есть несколько проблем с вычислением коэффициентов Лагранжа. Сначала позвольте мне перефразировать то, что я понимаю из алгоритма, чтобы убедиться, что я на правильном пути. Если x1,x2,...,xnx1,x2,...,xnx_1, x_2, ..., x_n - это набор...
Предположим, что задана следующая линейная система Lx=c,(1)(1)Lx=c,Lx=c,\tag1 где представляет собой взвешенное лапласиан , как известно, положительно определенной с одномерным нуль - пространство , натянутое на , а перевод дисперсия , т. е. не меняет значение функции (производная которой )....
Пожалуйста, извините за длинный вопрос, просто нужно какое-то объяснение, чтобы приступить к актуальной проблеме. Те, кто знаком с упомянутыми алгоритмами, вероятно, могут сразу перейти к первому симплексному таблау. Для решения задач наименьшего абсолютного отклонения (или -оптимизация) алгоритм...
Я работаю над улучшением процесса оптимизации некоторых программ для демографического моделирования, чтобы они лучше подходили демографическим моделям к данным. Мы хотели бы сократить время оптимизации. Время, необходимое для оценки нашей целевой функции, сильно варьируется в зависимости от входных...
Рассмотрим строго выпуклую задачу неограниченной оптимизации O:=minx∈Rnf(x).O:=minx∈Rnf(x).\mathcal{O} := \min_{x \in \mathbb{R}^n} f(x).Пусть обозначает его уникальные минимумы, а - заданное начальное приближение кМы будем называть вектор в близкое решение , если...
Я пытаюсь реализовать метод Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno, чтобы найти минимум функции. Мне нужно два начальных предположения & и начальное приближение матрицы Гессе . Единственное требование, которое я нахожу для заключается в том, что если гессиан симметрично положительно определен, то же...
Я хочу минимизировать сложную целевую функцию, и я не уверен, является ли она выпуклой. Есть ли хороший алгоритм, который пытается доказать, что он не выпуклый? Конечно, алгоритм может не доказать это, и в этом случае я не буду знать, является ли он выпуклым или нет, и это нормально; Я просто хочу...
Просматривая несколько учебников, я заметил, что проблема первоначального заключения в скобки минимума во время поиска строки имеет тенденцию запоздалой мысли (по крайней мере, в моих текстах для студентов). Существуют ли хорошо зарекомендовавшие себя методы или передовые практики для решения...
Я пытаюсь оптимизировать распределение потока в резервуаре так, чтобы распределение скорости и температуры по любому поперечному сечению было относительно равномерным. Есть много параметров, которые я могу настроить для максимальной однородности поперечного сечения, таких как количество впускных...
Мне было интересно, какие различия и отношения существуют между "методами поиска" и "методами оптимизации"? Особенно при решении проблемы оптимизации? Я подчеркиваю контекст решения проблем оптимизации, потому что я думаю, что методы поиска не только для решения проблем оптимизации, но также и...