迭代局部搜索（Iterated Local Search, ILS） 喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦，更多精彩尽在微信公众号【程序猿声】 00 目录 局部搜索算法 简单局部搜索 迭代局部搜索 01 局部搜索算法 1.1 什么是局部搜索算法？ 局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法。因为对于很多 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-06-29 22:24:45
阅读次数：
1613
一、一些基本概念 最优化：在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优。高中学过的线性规划就是一类典型的最优化问题。 凸集：在集合空间中，凸集就是一个向四周凸起的图形。用数学语句描述就是：集合边界任意两点连线上的所有点都在这个集合内部。 超平面：能够用于切割已给集合的点集。 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-06-05 11:30:51
阅读次数：
201
网络流是什么？ 不急我们慢慢来讲。 首先我们先看看最大流 1.背景 管道网络中每条边的最大通过能力（容量）是有限的，实际流量不超过容量。最大流问题(maximum flow problem)，一种组合最优化问题，就是要讨论如何充分利用装置的能力，使得运输的流量最大，以取得最好的效果。求最大流的标号算 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-06-01 22:12:53
阅读次数：
232
摘自《统计学习方法》 李航 第五章 决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝 决策树学习本质上是从训练集中归纳出一组分类规则。 决策树学习的损失函数通常是正则化的极大似然函数。 决策树的学习算法通常是采用启发式的方法，近似求解最优化问题 特征选择问题 特征选择在于选取对训练数 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-23 00:01:55
阅读次数：
169
APOI讲了这个东西，还有THU命题的《九省·林克卡特树》，感觉好像很热点的样子。 带权二分是一类对DP的优化，对于某些最优化问题的(2d/yd)DP，通过这种优化，其效率可以达到简化后的(1d/yd)DP的效率乘一个log （(xd/yd)DP是指状态数为n^x级且每种状态的转移数均摊为n^y级的 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-22 22:22:48
阅读次数：
147
模拟退火是常常用来解决最优化问题的算法 . 在 $\mathrm{OI}$ 竞赛中广泛应用 . ~~虽然不能做到最优 , 但我给你退个几万遍火绝对不怂你 .~~ 算法梗概 : 和 爬山算法 不同的是 , 爬山每次会找一个能上升的点 , 然后快速向那边爬 , 然后多随机几个初始点去爬 . 而 退火 就 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-18 20:39:59
阅读次数：
167
https://www.cnblogs.com/xinbaby829/p/7289431.html 我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题，比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-05-18 20:07:11
阅读次数：
233
初次接触到ACM，发现有很多的问题都不会 认识到了难度，自己还是蒟蒻（巨弱）啊 这次学到的是一道区域型的动态规划问题吧，虽然对很多人来说很简单 一开都没啥思路就会画个图 后面看了题解才知道要用到动态规划，可是还是不会啊 然后去了解了下，啥叫动态规划问题 动态规划程序设计是对解最优化问题的一种途径、一 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-16 00:38:19
阅读次数：
160
从算子的角度来解释一阶算法，令为一个算子，我们求解问题：找到 使得 满足，对应于最优化问题，我们可以令, 这样问题就等价于求解，那么怎么找到这样的呢。 我们寻找一种迭代策略，即找到一种算子F，已知 , 令 这种F满足当 有。于是我们只要寻找满足这种条件的算子即可。接下来介绍几个算法 Forward ...
分类：
编程语言 时间：
2018-05-04 18:20:17
阅读次数：
251
梯度下降法（gradient descent），又名最速下降法（steepest descent）是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向作为搜索方向（因为在该方向上目标函数下降最快，这也是最速下降法名称的由来）。梯度下降 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-05-04 14:05:31
阅读次数：
233
