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假設我有一個適應函數，它取n點（其中n是一個大於或等於2的正整數）並輸出一些任意值。我的目標是最大化（或最小化）輸出。現在，我需要找到這些點的最佳或半最佳配置。我認爲這可能是一個有趣的問題，作爲一種遺傳算法來處理，如果你將n個點集合作爲動物，每個點都是一個「特徵」。我一直在研究如何實現遺傳算法，我發現關於點的這些配置中的哪些配置應該特別混淆的部分。我應該殺死所有不適合原始配置的配置嗎？我應該加

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約束最小二乘在python

嵌合我要解決在最小二乘意義上的以下內容： H = dot(A, B) + dot(A.conj(), C) 其中復矩陣H，B和C是已知的。剩餘的複數矩陣A（及其複共軛）正在被搜索。我試圖與（Python）的numpy的函數計算它： x, res, r, singval = np.linalg.lstsq(np.vstack((B, C)), H) 然而結果並不的形狀，我想（ - >arr

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使用brentq函數在Python中迭代數組函數

我無法使用brentq函數迭代數組中的每個元素。下面定義的函數中的q是一個FITS文件數組，我們使用該數組中的每個元素作爲輸入來運行brentq函數，以便解決T。本質上，我的問題在於不是特別知道在何處或如何實現合適的for循環來迭代函數遍歷每個元素q。有關如何解決此問題的任何建議？ def f(T,q,coeff1,coeff2,coeff3): return q*const3 -

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使用qr.solve的簡單線性方程給出了非常不好的結果

我想弄清楚如何求解一個近似線性方程組（即在解中存在錯誤，並且我希望它最小化）。爲了理解/驗證過程，我想出了一個簡單的例子：我給了一堆5x + 4x^2 + 3x^3，答案中有0-5％的錯誤。 > a [,1] [,2] [,3] [1,] 1 1 1 [2,] 2 4 8 [3,] 3 9 27 [...] [98,] 98 9604 9

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Mathematica中的優化

我在想如果有人能告訴我在mathematica中的編碼。我已經楓編碼如下： with(Optimization): objectiveFunction := 0.30x1 + 0.15x2 N: = 0.04x1 + 0.08x2 >= 25.4 P: = 0.08x1 + 0.04x2 >= 26.4 Solve(N,x2) Solve(P,x2) Plot([-0.5x1 +

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Java - Ackley測試函數

我正在測試一種新的優化算法，並在Java中有一個完整的測試框架。我將這與以前的論文結果進行了比較（其中一個是衆所周知的CLPSO論文）。關於函數的更多信息 - http://www.sfu.ca/~ssurjano/ackley.html Ackley函數是衆所周知的，並且是我的測試套件的一部分，在我的Java函數實現中，我似乎無法讓函數最小值爲0（這應該發生在所有i的x [i] = 0處）。我猜

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尋找一個向量，大致等於一個集合中的所有向量

我有一個300萬個向量（每個300個維度），我正在尋找一個新的點在這個300暗淡的空間是近似的從所有其他點（矢量）等距離什麼我能做的就是初始化隨機向量v，超過v的客觀運行的優化：哪裏d_xy是向量x之間的距離，向量y，但是這在計算上會非常昂貴。我在尋找一個大約這個問題的解決方案矢量，可以很快找到非常大的矢量集。（或者說會做這樣的事情我 - 任何語言的任何庫）

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遺傳算法找到2個變量的函數的最小值

我正在學習遺傳算法，我想實現它以找到一個最小的f（x，y）前。 z = sin3x + cos4y 現在，我的問題是我應該如何治療染色體x和y。他們應該是2個獨立的人口嗎？它們是否應該編碼在相同的染色體上？

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R：等滲迴歸最小化

我想盡量減少以下等式： F=SUM{u 1:20}sum{w 1:10} Quw(ruw-yuw) 有以下限制： yuw >= yu,w+1 yuw >= yu-1,w y20,0 >= 100 y0,10 >= 0 我有一個20×10 RUW和20 * 10 QUW矩陣，我現在需要生成一個遵守約束的yuw矩陣。我在R編碼，熟悉lpsolve和optimx軟件包，但不知道如何將它們用

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R：二次規劃/等滲迴歸

我希望儘量減少以下等式： F=SUM{u 1:20}sum{w 1:10} Quw(ruw-yuw)^2 有以下限制： yuw >= yu,w+1 yuw >= yu-1,w y20,0 = 100 y0,10 = 0 yu,10 = 0 我有一個20×10 RUW和20 * 10 QUW矩陣，我現在需要生成一個遵循約束的yuw矩陣。我在R編碼，熟悉lpsolve，optimx和q