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Java 的 QP 求解器 [关闭]
就目前情况而言 这个问题不太适合我们的问答形式 我们希望答案得到事实 参考资料或专业知识的支持 但这个问题可能会引发辩论 争论 民意调查或扩展讨论 如果您觉得这个问题可以改进并可能重新开放 访问帮助中心 help reopen questi
Java
mathematicaloptimization
numerical
solver
quadratic
R 中的优化函数可以接受目标、梯度和粗麻布吗?
我有一个想要优化的复杂目标函数 优化问题需要相当长的时间来优化 幸运的是 我确实有可用的函数的梯度和粗麻布 R 中是否有一个优化包可以接受所有这三个输入 optim 类不接受 Hessian 矩阵 我已经扫描了用于优化的 CRAN 任务页面
r
package
mathematicaloptimization
Python 中的随机优化
我正在尝试结合cvxopt http cvxopt org 优化求解器 和PyMC https github com pymc devs pymc 采样器 解决凸问题随机优化问题 作为参考 安装这两个软件包pip很简单 pip instal
python
scipy
mathematicaloptimization
pymc
cvxopt
并行多维优化
我正在构建一个脚本 该脚本生成输入数据 参数 以供另一个程序进行计算 我想优化结果数据 之前我一直在使用 numpy powell optimization 伪代码看起来像这样 def value param run program par
python
NumPy
mathematicaloptimization
使用正整数参数优化
我需要解决一个需要比较具有相同列数的两个矩阵的问题 其中之一被操纵 直到获得最佳匹配 我对两个矩阵之间的差异进行评分的方式非常复杂 我仍然需要最终确定它 目前我真正感兴趣的是找到一种仅适用于正整数的搜索 优化算法 我创建了一个简单的示例 其
r
permutation
mathematicaloptimization
geneticalgorithm
maximize
获取线性 pyomo 约束的系数
我想获得线性约束的系数cpyomo 模型的m 例如 对于 m ConcreteModel m x 1 Var m x 2 Var m x 3 Var within Integers m x 4 Var within Integers m c
python
mathematicaloptimization
pyomo
如何在cvxpy中编写多个约束?
我想在 cvxpy 下的优化问题中添加许多约束 在 matlab 中 我可以通过添加一行 subject to 然后使用 for 循环来生成约束 我怎样才能在 cvxpy 中做同样的工作 因为 cvxpy 中没有 服从 概念 有什么建议吗
python
mathematicaloptimization
cvxpy
为什么使用牛顿法的 FindMaximum 会抱怨找不到足够的函数减少?
首先 这看起来 来自 ContourPlot 是一个相当简单的最大化问题 为什么使用牛顿法的 FindMaximum 会出现问题 其次 如何摆脱警告 第三 如果我无法摆脱这些警告 我如何判断警告是否有意义 即最大化失败 例如 在下面的代码中
wolframmathematica
mathematicaloptimization
3 维装箱算法
我面临着 3 维装箱问题 目前正在进行一些初步研究 了解哪些算法 启发式方法目前能产生最佳结果 由于问题是 NP 难问题 我不希望在每种情况下都能找到最佳解决方案 但我想知道 1 最好的精确求解器是什么 分支定界 我期望使用合理的计算资源可
我应该使用哪些库在 python 中进行线性编程? [关闭]
Closed 这个问题正在寻求书籍 工具 软件库等的推荐 不满足堆栈溢出指南 help closed questions 目前不接受答案 快速搜索 python 线性编程 会出现很多搜索结果 例如this one http wiki pyt
python
mathematicaloptimization
linearprogramming
Python约束非线性优化
python 中约束非线性优化的推荐包是什么 我试图解决的具体问题是 我有一个不为人知的X Nx1 我有M Nx1 u向量和M NxN s矩阵 max 5th percentile of ui T X i in 1 to M st 0 lt
python
mathematicaloptimization
cvxpy
从 scipy.optimize.curve_fit 获取与参数估计相关的标准误差
我在用scipy optimize curve fit将曲线拟合到我拥有的一些数据 大多数情况下 曲线似乎非常吻合 由于某种原因 当我打印它时 pcov inf 我真正需要的是计算与我拟合的参数相关的误差 并且不确定如何准确地做到这一点 即
python
scipy
mathematicaloptimization
curvefitting
优化以查找复数作为输入
我想知道是否有 C C 库或 Matlab 代码技术来使用最小化求解器确定实数和复数 这是一个代码片段 显示了我想要做的事情 例如 假设我知道Utilde 但不是x and U变量 我想使用优化 fminsearch 来确定x and U
c
MATLAB
mathematicaloptimization
numericalmethods
寻找最小组件集合的算法
我正在寻找一种算法来解决以下问题 我有给定集合 a h 的多个子集 1 n 我想找到最小的子集集合 它允许我通过组合来构造所有给定的子集 该集合可以包含 1 n 中尚不存在的子集 a b c d e f g h 1 1 2 1 1 3 1
Tensorflow:计算关于高阶张量的 Hessian 矩阵(仅对角部分)
我想计算我指定的损失相对于 vgg16 conv4 3 层内核 3x3x512x512 维矩阵 的每个特征图的一阶和二阶导数 Hessian 的对角部分 如果根据以下公式尊重低阶导数 我知道如何计算导数如何在Tensorflow中计算所有二
tensorflow
mathematicaloptimization
derivative
hessianmatrix
统计模型逻辑回归收敛问题
我正在尝试在大型设计矩阵 约 200 列 上的 statsmodels 中运行逻辑回归 这些特征包括大量交互 分类特征和半稀疏 70 整数特征 虽然我的设计矩阵不是actually病态的 似乎有些接近 根据numpy linalg matr
scipy.optimize.minimize(COBYLA 和 SLSQP)忽略 for 循环内发起的约束
我正在使用 scipy optimize minimize 来求解复杂的油藏优化模型 SQSLP 和 COBYLA 因为问题受到边界和约束方程的约束 每天有一个决策变量 蓄水量 水库的释放量是根据目标函数内蓄水量变化的函数来计算的 然后应用
帕累托最优前沿
我试图获得两个适应度函数的帕累托最优前沿 我通过使用虚拟矩阵对非支配解进行排序 该虚拟矩阵在矩阵中为任何非支配解分配 1 当我绘制帕累托前沿时 它不断包含我知道不属于帕累托最优的点 但是 我似乎找不到这个问题的原因 任何帮助将非常感激 fo
在整数规划中使用最小/最大运算符
我正在尝试使用整数规划优化目标函数 我必须使用Max我的函数中的运算符 我想知道有什么办法可以处理这个问题吗 其实我的问题类似于使用最小 最大within整数线性规划 https stackoverflow com questions 10
mathematicaloptimization
linearprogramming
maximize
梯度下降和牛顿梯度下降有什么区别?
我明白梯度下降的作用 基本上 它试图通过缓慢地沿着曲线移动来走向局部最优解 我想了解普通梯度下降法和牛顿法之间的实际区别是什么 我从维基百科上读到了这样一句话 牛顿方法使用曲率信息来采取更直接的路线 这直观上意味着什么 在局部最小值 或最大
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