1. 梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该 ...
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2016-08-03 20:03:46
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动态规划的介绍 动态规划一般也只能应用于有最优子结构的问题。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解(对有些问题这个要求并不能完全满足，故有时需要引入一定的近似)。简单地说，问题能够分解成子问题来解决。 基本思想及其与分治法的区别： 将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题 ...
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2016-07-18 03:06:37
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1.绪论立体匹配是三维重建系统的关键步骤，并且作为一种非接触测量方法在工业以及科研领域具有重要的应用价值。为了完成匹配工作以及获取场景的稠密视差图，可以通过构建能量函数对应立体匹配的约束条件。复杂能量函数的全局最优解通常是NP难问题。相对于其他全局优化算法相比如模拟退火、梯度下降、动态规划等，图割算法不仅精度高，收敛速度快，并且对于光照变化、弱纹理等区域的匹配效果也比其他算法好。2.图割算法计算机视...
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2016-07-13 16:34:09
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第一部分、什么是动态规划算法
ok，咱们先来了解下什么是动态规划算法。
动态规划一般也只能应用于有最优子结构的问题。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解(对有些问题这个要求并不能完全满足，故有时需要引入一定的近似)。简单地说，问题能够分解成子问题来解决。
动态规划算法分以下4个步骤：
描述最优解的结构递归定义最优解的值按自底向上的方式计算最优解的值...
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2016-06-20 14:16:40
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所谓“贪心算法”是指：
在对问题求解时，总是作出在当前看来是最好的选择
也就是说，不从整体上加以考虑，它所作出的仅仅是在某种意义上的局部最优解（是否是全局最优，需要证明）
特别说明：
若要用贪心算法求解某问题的整体最优解，必须首先证明贪心思想在该问题的应用结果就是最优解！！
贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解
关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具...
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2016-05-18 18:41:28
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一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。 爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。如图1所示：假设C点 ...
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2016-05-08 18:25:11
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贪心法所不能解决的01背包问题即不可分割的问题01背包问题是 考虑整体最优解 贪心策略适用的前提是：局部最优策略能导致产生全局最优解。 例题分析编辑例题1、[0-1背包问题]有一个背包，背包容量是M=150。有7个物品，物品不可以分割成任意大小。要求尽可能让装入背包中的物品总价值最大，但不能超过总容 ...
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2016-04-23 16:44:41
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在全局版的标准粒子群算法中，每个粒子的速度的更新是根据两个因素来变化的，这两个因素是：1.粒子自己历史最优值pi。2.粒子群体的全局最优值pg。如果改变粒子速度更新公式，让每个粒子的速度的更新根据以下两个因素更新，A.粒子自己历史最优值pi。B.粒子邻域内粒子的最优值pnk。其余保持跟全局版的标.....
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2015-11-26 22:37:24
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动态规划和贪心算法都是一种递推算法 即均由局部最优解来推导全局最优解 （不从整体最优解出发来考虑，总是做出在当前看来最好的选择。） 不同点： 贪心算法与动态规划的区别：贪心算法中，作出的每步贪心决策都无法改变，由上一步的最优解推导下一步的最优解，所以上一部之前的最优解则不作保留。 能使用贪心法求解的...
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2015-09-28 11:38:41
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贪心类题目目前除了正则匹配（Wildcard Matching）（据说其实是DP）那道还没做其他的免费题目都做了，简单做个总结。贪心的奥义就是每一步都选择当前回合”可见范围“（即可得知的信息）内的最优，而在每一步都仅选择当前回合”可见范围“内的最优这一策略下能够导致全局最优的结果的情况使用贪心就会是...
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2015-09-20 00:25:14
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