【算法系列】凸優化的應用——Python求解優化問題(附代碼)

2021-01-10 網易

2018-07-19 17:37:02 來源: 統計學家

舉報

  

優化問題一般可分為兩大類:無約束優化問題和約束優化問題,約束優化問題又可分為含等式約束優化問題和含不等式約束優化問題。
無約束優化問題
含等式約束的優化問題
含不等式約束的優化問題
針對以上三種情形,各有不同的處理策略:
無約束的優化問題:可直接對其求導,並使其為0,這樣便能得到最終的最優解;
含等式約束的優化問題:主要通過拉格朗日乘數法將含等式約束的優化問題轉換成為無約束優化問題求解;
含有不等式約束的優化問題:主要通過KKT條件(Karush-Kuhn-Tucker Condition)將其轉化成無約束優化問題求解

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  推薦閱讀

  Sklearn包含的常用算法

  隨機森林算法入門(python)

  下降方法:坐標下降、梯度下降、次梯度下降

  機器學習算法Python實現--邏輯回歸

  機器學習算法Python實現--線性回歸分析

  【機器學習算法系列】機器學習中梯度下降法和牛頓法的比較

  【機器學習算法系列】如何用Apriori尋找到繁雜數據之間的隱藏關係

  後臺回復「代碼」獲取本文算法及案例Python代碼

特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺「網易號」用戶上傳並發布,本平臺僅提供信息存儲服務。

Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.

相關焦點

  • Python代碼性能調試和優化
    一直以來Python性能是遭人詬病的問題之一,抱怨執行慢,沒法用。雖然再性能上語言的差異確實存在著明顯差異,但是我認為一個非常流行的語言,運行的快慢不會成為阻擾人們使用的因素。如果是的話,可能是由於編寫的程序有問題,需要優化。本文蟲蟲就給大家介紹一下如何調試Python應用的性能,以及怎麼對其進行優化。
  • 從基礎知識到實際應用,一文了解「機器學習非凸優化技術」
    本文將介紹非凸優化問題和可獲取對此類問題極具擴展性解決方案的大量結構。本文將認真分析和利用額外的任務結構,證明之前避免的 NP-hard 問題現在具備在近線性時間內運行的求解器。本文將告知讀者如何在不同的應用領域查找此類結構,使讀者深入了解分析此類問題和提出更新解決方案的基礎工具和概念。
  • 優化算法——人工蜂群算法(ABC)
    一、人工蜂群算法的介紹 人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga於2005年提出的一種新穎的基於群智能的全局優化算法
  • 算法優化之道:避開鞍點
    然而,尋找一個局部最小值也屬於NP-hard問題(參見 Anandkumar,GE 2006 中的討論一節)。實踐當中,許多流行的優化技術都是基於一階導的優化算法:它們只觀察梯度信息,並沒有明確計算Hessian矩陣。這樣的算法可能會陷入鞍點之中。
  • 淺析基於優化算法的能量管理控制策略(二)
    算法博弈論(Game Theory,GT)凸規劃(Convex Programming,CP)模擬退火是一種受金屬退火過程啟發的方法,該方法通過隨機搜索,顯示目標函數優化的可能最優解的同時保留了符合標準定義的次優解,這樣可以防止算法陷入局部極小值,並增強其向全局最優的演化。
  • ECCV 2020 | 利用全局優化算法處理事件相機運動估計問題
    文章關注的是 事件相機運動估計 問題 ,並提出了基於BnB的全局優化算法,將其應用在朝地面看的事件相機運動估計上 進行實驗驗證,取得了很好的效果。    圖2 「對比度最大化」算法流程  由於事件相機的特殊性質,傳統的視覺算法不能直接應用在事件相機上,因而需要新的針對於事件相機的算法。
  • 資料|MATLAB優化算法案例分析與應用(進階篇)
    from=leiphonecolumn_res0817內容簡介 · · · · · ·《MATLAB優化算法案例分析與應用(進階篇)》是深受廣大讀者歡迎的《MATLAB優化算法案例分析與應用》一書的姊妹篇,即進階篇。本書全面、系統、深入地介紹了MATLAB算法及案例應用。
  • 機器學習算法一覽(附python和R代碼)
    原標題:機器學習算法一覽(附python和R代碼) 寫這篇文章的目的,就是希望它可以讓有志於從事數據科學和機器學習的諸位在學習算法的路上少走些路。我會在文章中舉例一些機器學習的問題,你們也可以在思考解決這些問題的過程中得到啟發。我也會寫下對於各種機器學習算法的一些個人理解,並且提供R和Python的執行代碼。讀完這篇文章,讀者們至少可以行動起來親手試試寫一個機器學習的程序。
  • 【乾貨】機器學習最常用優化之一——梯度下降優化算法綜述
    這篇文章旨在提供梯度下降算法中的不同變種的介紹,幫助使用者根據具體需要進行使用。 這篇文章首先介紹梯度下降算法的三種框架,然後介紹它們所存在的問題與挑戰,接著介紹一些如何進行改進來解決這些問題,隨後,介紹如何在並行環境中或者分布式環境中使用梯度下降算法。最後,指出一些有利於梯度下降的策略。
  • Adam 優化算法詳解
    據牛津字典的定義,優化是指最好或最有效地利用一種情況或資源,或者簡單地使自己的事物達到最佳狀態的行為。 通常,如果可以對某事進行數學建模,則很有可能可以對其進行優化。 這在深度學習領域起著至關重要的作用(可能是整個人工智慧),因為您選擇的優化算法可能是在數分鐘,數小時或數天(有時甚至是數周)內獲得高質量結果的區別。
  • 一文讀懂遺傳算法工作原理(附Python實現)
    於是,我開始研究可以提高分數的優化方法。結果我果然找到了一個,它叫遺傳算法。在把它應用到超市銷售問題之後,最終我的分數在排行榜上一下躍居前列。相信閱讀完本篇文章後,你也可以很自如地應用遺傳算法,而且會發現,當把它用到你自己正在處理的問題時,效果也會有很大提升。
  • 詳解凸優化、圖神經網絡、強化學習、貝葉斯方法等四大主題
    >  第一周:凸優化介紹    從優化角度理解機器學習    優化技術的重要性    常見的凸優化問題    線性規劃以及Simplex Method    Two-Stage LP    >案例:運輸問題講解    第二周:凸函數講解    第三周:凸優化問題    第四周:對偶(Duality)    拉格朗日對偶函數
  • 科學家破解了谷歌的量子優化算法
    谷歌為此的短期目標是已經設計出了一種新型的量子增強算法,可以在有真實噪聲的情況下運行。所謂的量子近似優化算法(Quantum Approximate Optimisation Algorithm,簡稱 QAOA)是谷歌目前開發的抗噪聲量子增強算法的基礎。谷歌在量子近似優化算法中採用的這一著名方法引發了廣泛的商業興趣,並激發了全球研究界探索其新穎應用的興趣。
  • 雜談CNN:如何通過優化求解輸入圖像
    可視化CNN那麼有個問題來了,如何可視化一個CNN結構學到的特徵呢?答案有很多,其中一種就是本文的主題:不再通過優化求解網絡的參數,而是求解輸入圖像。優化網絡的輸入,是相對於「正統」的機器學習優化參數而言的。當一個CNN訓練完全後,我們可以固定好參數,把輸入作為可訓練的量,根據目的給定一個新的目標函數。
  • 人工蜂群算法詳解(附代碼下載)
    人工蜂群算法是模仿蜜蜂行為提出的一種優化方法,是集群智能思想的一個具體應用,它的主要特點是不需要了解問題的特殊信息,只需要對問題進行優劣的比較,通過各人工蜂個體的局部尋優行為,最終在群體中使全局最優值突現出來,有著較快的收斂速度。
  • python快速求解不定積分和定積分
    本文首發於微信公眾號:"算法與編程之美",歡迎關注,及時了解更多此系列博客。python求解不定積分接下來,我們將介紹上述的不定積分的求解。2)求解的結果中省略了常數C,需要自己加上。python求解定積分定積分的求解和不定積分類似,唯一的區別在於,定積分說明了積分的上下限。
  • 案例實踐丨最優化算法的前世今生
    從實際生活中最基礎的應用切入,黃鉑將抽象的算法概念生動化,解釋了什麼叫最優化問題、凸優化及算法分類、機器學習與人工智慧應用。最優化問題及基礎應用人生不如意之事十之八九,想達到我們想要達到的目標時,通常都有各種各樣的限制。那麼所謂最優化問題,就是指用最優的方式去平衡理想與現實之間的關係。
  • [算法系列]最優化問題綜述
    含等式約束的優化問題:主要通過拉格朗日乘數法將含等式約束的優化問題轉換成為無約束優化問題求解;含有不等式約束的優化問題:主要通過KKT條件(Karush-Kuhn-Tucker Condition)將其轉化成無約束優化問題求解。
  • 第四章 蜘蛛猴優化算法
    蜘蛛猴優化(SpiderMonkey Optimization,SMO)是一種全局優化算法,靈感來自於蜘蛛猴在覓食過程中的裂變融合社會(Fission-Fusionsocial,FFS)結構。SMO巧妙地描述了群體智能的兩個基本概念:自組織和分工。SMO作為一種基於群體智能的算法,近年來得到了廣泛的應用,並被應用於許多工程優化問題中。這一部分詳細介紹了蜘蛛猴優化算法。
  • 總結優化算法收斂性證明的兩類方法
    這篇文章中,我們總結兩類做數值優化迭代算法收斂性證明的方法,同時也討論了優化算法設計的思路。1. 簡介數值優化在工程應用中有非常重要的作用。但在使用優化算法時候,算法的收斂性是我們需要認真考慮的東西,例如我們需要知道梯度下降是一階收斂而牛頓法是二階收斂,因此一般情況下,牛頓法會比梯度下降運行更快。