遗传算法
-
Z3 Optimizer与非线性约束：原理、局限与实践
本文深入探讨Z3求解器中Optimizer组件处理非线性约束时的行为与局限。我们发现，尽管Z3能处理部分非线性SMT问题，但其Optimizer主要设计用于线性优化，对实数或整数域上的非线性约束支持有限，可能导致求解器无响应。文章通过示例代码演示了这一现象，并详细解释了Optimizer不支持非线性…
-
基于优化算法的子集均值均衡分配策略
本文探讨了如何将一个超集中的元素无放回地分配到N个预定大小的子集中，同时确保每个子集的均值尽可能接近超集的均值。文章详细介绍了如何将此问题建模为集合划分问题，并提供了两种主要的解决方案：基于线性规划的精确优化方法（使用Pulp库）和启发式算法（Karmarkar-Karp），并讨论了各自的适用场景、…
-
利用 DEAP 获取每一代最佳个体
本文将介绍如何使用 DEAP 库在遗传算法的每一代中高效地获取最佳个体。通过结合 HallOfFame 类和 MultiStatistics 类，可以简化代码并显著提高性能，从而方便地追踪和分析每一代的最优解。 在遗传算法的开发过程中，经常需要追踪每一代中的最佳个体，以便进行分析、可视化或用于其他目…
-
使用 DEAP 获取每一代最佳个体
本文旨在介绍如何在使用 DEAP (Distributed Evolutionary Algorithms in Python) 库进行遗传算法编程时，高效地获取每一代种群中的最佳个体。通过结合 HallOfFame 类和 MultiStatistics 类，我们可以轻松地追踪并记录每一代的最优解，…
-
Python如何实现模拟退火？全局优化方法
模拟退火算法中初始温度和冷却速率的选择方法如下：1. 初始温度应足够大以确保早期接受较差解的概率较高，通常基于随机生成解的目标函数值范围进行设定；2. 冷却速率一般设为接近1的常数（如0.95或0.99），以平衡收敛速度与搜索质量，也可采用自适应策略动态调整。 模拟退火是一种全局优化算法，它借鉴了物…
-
Python怎样进行数据的自动特征生成？特征工程技巧
python中自动特征生成的核心方法包括：1.基于规则和转换的自动化，如数值特征的多项式变换、日期特征提取及自定义比值特征；2.基于特定领域的自动化工具，如featuretools用于关系型数据、tsfresh用于时间序列数据；3.基于机器学习模型的自动化，如嵌入、自动编码器及遗传算法。这些方法通过…
-
使用 Python 和 NumPy 为神经网络创建简单高效的遗传算法
这是有关 ml 进化算法课程的第一篇文章。 当你知道神经网络的参数，但不知道输出应该是什么时，就需要遗传算法，例如，这个算法可以用来玩 google dinosaur 或 flappy bird，因为你不知道输出应该是什么，但您有能力对最可行的选项进行排序，例如按时间，这称为适应度函数。 我一直没能…
-
如何使用Python实现遗传算法？
如何使用Python实现遗传算法？ 引言：遗传算法，作为一种模拟进化生物进化过程的计算模型，已经被广泛应用于优化问题的解决中。Python作为一种功能强大且易于学习和使用的编程语言，提供了丰富的库和工具来实现遗传算法。本文将介绍如何使用Python实现遗传算法，并提供具体的代码示例。 一、遗传算法概…
-
如何最佳布局N个不同尺寸长方形以最大化固定宽度背景布的空间利用率？
最大化利用固定宽度背景布空间的最佳长方形布局策略 本文探讨如何将N个不同尺寸的长方形，最佳地排布在一个固定宽度背景布上，以最大限度地利用空间，最小化材料浪费。此类问题在打印、包装设计等领域具有重要意义。 问题陈述 已知背景布宽度固定，需要在其上排布N个不同尺寸的长方形。排布规则如下： 所有长方形必须…
-
合成达尔文、人工智能系统与效用代币：未来正在进化
深入了解 synthetic darwin、ai 系统与效用代币的未来图景。探索这一前沿技术如何重塑人工智能及其相关产业的发展格局。 围绕“Synthetic Darwin、AI 系统、效用代币”的话题正日益升温，这并不令人意外。这种融合人工智能与区块链的新颖方法正在酝酿一场变革，彻底改变我们对 A…
