首页 > 其他分享 >优化基础1——单纯形法与迭代局部搜索

优化基础1——单纯形法与迭代局部搜索

时间:2023-07-14 10:24:35浏览次数:47  
标签:判断 迭代 单纯形法 搜索 顶点 最优 com

一. 单纯形法学习的参考资料:

运筹学教学|十分钟快速掌握单纯形法(附C++代码及算例) (qq.com)

运筹说 第16期 | 线性规划硬核知识点梳理—单纯形法 - 知乎 (zhihu.com)

史上最详细单纯形法—从理解到计算(带约束规划问题) - 知乎 (zhihu.com)

主要理解其思想应该是对暴力求解法的改进

首先若一个线性规划存在最优解,则该解一定存在一个顶点上,图解法就是计算每一个顶点再判断

而单纯形法通过初始化一个基可行解(即确定一个顶点),判断该顶点是否是最优,不是的话则按照一定方向从该顶点移动到相邻的顶点再判断

所以整体的求解步骤应该是:

1. 先将问题化为线性规划标准型,如果系数矩阵中不直接存在单位矩阵,可以通过大M法和两阶段法构造;

2. 通过单位矩阵确定基可行解,并判断该可行解是否最优,若是则直接跳出,否则步骤3;

3. 按照一定的方向出基,入基,也就是从该顶点移动到相邻顶点

4. 再次判断该顶点是否是最优,并重复迭代

也就是说,暴力法不一定保证接下来探索的顶点比之前的好,但单纯形法可以做到以后的一定比之前好!(但仍然不是多项式时间的)

单纯形法的重点在于,如何判断可行解是否最优,如何确定顶点移动的方向,这两个都是通过矩阵相关来证明的,我没看懂。。。

等补一补矩阵论再回头来看证明吧

二. 迭代局部搜索:

这个启发式算法的思想其实就是局部搜索+扰动

 

核心代码如下

 

标签:判断,迭代,单纯形法,搜索,顶点,最优,com
From: https://www.cnblogs.com/sun-secretbase/p/17552963.html

相关文章

  • 如何快速的构建数据集和迭代模型
    方法1:对于分类任务,每类先手动搞个100张图,然后训练个基础模型。找一些相关的数据,用这个模型跑出来一些结果,然后手工挑选一些来扩增数据集。方法2:使用clip把这些相关的数据做一个嵌入,保存下来,然后通过问问题的方式,找到需要类别的数据方法3:直接用clip来做图像分类任务?可能......
  • Django 模板语言获取列表(可迭代对象)的下标、索引。从而实现显示序号(转载)
    ......
  • 泛型 、entry词遍历方式、迭代器方式遍历
    示例代码publicclassFanxing<T>{//类的模板,类在编译时未确认privateTa;privateTb;publicTadd(){returna;}publicTsub(){returnb;}@Testpublicvoidfanxing(){List<String>list=newArra......
  • python 迭代器
    目录python迭代器迭代器python迭代器迭代器#迭代是访问集合元素的一种方式,迭代器是一个可以记住遍历位置的对象#迭代器从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问结束#迭代器只能前进不能后退#可以被next()函数调用并不断返回下一值的对象称为迭代器Iterator......
  • 视频直播源码,搜索页面布局(Wrap组件)
    视频直播源码,搜索页面布局(Wrap组件)classLayoutDemoextendsStatelessWidget{ constLayoutDemo({Key?key}):super(key:key); @override Widgetbuild(BuildContextcontext){  returnPadding(   padding:constEdgeInsets.all(10),   child:W......
  • 如何实现redis hash模糊搜索key的具体操作步骤
    RedisHash模糊搜索Key在使用Redis中,我们经常需要根据key来查询或搜索数据。但是,当我们的key数量庞大时,如何高效地进行模糊搜索成为了一个挑战。本文将介绍如何使用Redis的Hash数据结构来进行模糊搜索key,并提供代码示例来演示具体实现方式。RedisHash概述Redis是一个基于内存的......
  • 双指针和双向搜索
    双指针 也常叫\(two-pointers\),是一种简单又灵活的技巧和思想,单独使用可以轻松解决一些特定问题,和其他算法结合也能发挥多样的用处。 顾名思义,就是同时使用两个指针,在序列、链表结构上指向的是特定位置,在树、图上指向的是节点,通过同向移动,或者相向移动来维护、统计信息。例......
  • 向量数据库的崛起:从矢量搜索到深度学习 (二)
    前言在上一节中,我们简要介绍了向量数据库的背景以及对非结构化数据进行向量化的方法,即Embedding。那么我们如何将这些特征向量应用于搜索任务呢?在搜索任务中,最常见的情况是从数据库中查找与给定向量最相似的数据。因此,我们需要一种能够衡量向量之间相似程度的算法,这也是本节将要......
  • 递归和迭代的区别
    递归关键字是if-else深层的调用,一层一层进行执行函数的调用是这样的迭代关键字是forwhile是这样走的......
  • 一个突破搜索引擎的信息茧房方法
    搜索引擎为我们提供了一个广阔的知识世界,通过基于关键词的搜索算法,帮助我们快速、准确地找到所需的信息,包括文章、新闻、图片、视频等各种类型的内容。所以我们要善于使用搜索引擎,帮助我们探索知识、寻找答案和解决问题,扩展自己的知识储备和理解世界。突破搜索引擎的信息茧房在......