Pytania otagowane jako optimization

Ten znacznik jest przeznaczony do zadawania pytań na temat metod (ograniczonej lub nieograniczonej) minimalizacji lub maksymalizacji funkcji.

17
Czy istnieje wysokiej jakości nieliniowy solver programowania dla Pythona?
Mam kilka trudnych, niewypukłych problemów globalnej optymalizacji do rozwiązania. Obecnie używam MATLAB's Optimization Toolbox (konkretnie fmincon()z algorytmem = 'sqp'), co jest dość skuteczne . Jednak większość mojego kodu znajduje się w języku Python i chciałbym również przeprowadzić optymalizację w języku Python. Czy istnieje solver NLP z powiązaniami Pythona, z którym …
3
BFGS vs. Koniugatowa metoda gradientowa
Jakie uwagi powinienem wziąć pod uwagę przy wyborze między BFGS a gradientem sprzężonym w celu optymalizacji? Funkcją, którą próbuję dopasować do tych zmiennych, są funkcje wykładnicze; jednak faktyczna funkcja celu obejmuje między innymi integrację i jest bardzo kosztowna, jeśli w ogóle pomaga.
3
Dlaczego niewypukłość powinna stanowić problem w optymalizacji?
Byłem bardzo zaskoczony, kiedy zacząłem czytać ogólnie o optymalizacji niewypukłej i zobaczyłem takie stwierdzenia: Wiele ważnych problemów praktycznych jest niewypukłych, a większość problemów niewypukłych jest trudna (jeśli nie niemożliwa) do rozwiązania dokładnie w rozsądnym czasie. ( źródło ) lub Zasadniczo trudno jest znaleźć lokalne minimum i wiele algorytmów może utknąć …
3
Rozwiązywanie nieograniczonych problemów z optymalizacją nieliniową na GPU
Próbuję rozwiązać niektóre nieliniowe problemy optymalizacji nieliniowej na GPU (CUDA). Funkcja celu jest gładką funkcją nieliniową, a jej gradient jest stosunkowo tani do obliczeń analitycznych, więc nie muszę się przejmować przybliżeniem numerycznym. Chcę rozwiązać ten problem głównie z opcjami matematycznymi fp32 (z różnych powodów), więc która nieliniowa metoda optymalizacji jest …
3
Odległość euklidesowa w oktawie
Chciałbym wiedzieć, czy istnieje szybki sposób na obliczenie odległości euklidesowej dwóch wektorów w oktawie. Wydaje się, że nie ma do tego żadnej specjalnej funkcji, więc czy powinienem po prostu użyć formuły z sqrt?
5
Znalezienie globalnego minimum płynnej, ograniczonej, niewypukłej funkcji 2D, która jest kosztowna w ocenie
Mam ograniczoną niewypukłą funkcję 2-D, którą chciałbym znaleźć minimum. Funkcja jest dość płynna. Ocena jest kosztowna. Dopuszczalny błąd wynosi około 3% domeny funkcji w każdej osi. Próbowałem uruchomić implementację algorytmu DIRECT w bibliotece NLOPT, ale nie dało to znacznej poprawy w porównaniu z wyszukiwaniem brutalnej siły pod względem ilości ocen …
6
Ograniczenia dotyczące
Przypuszczać minv e c (U)z zastrzeżeniem Uja , j≤ max { Uja , k, Uk , j} ,i , j , k = 1 , … , nminAvec(U)subject to Ui,j≤max{Ui,k,Uk,j},i,j,k=1,…,n\begin{align*} \min A &\mathrm{vec}(U) \\ &\text{subject to } U_{i,j} \leq \max\{U_{i,k}, U_{k,j}\}, \quad i,j,k = 1, \ldots, n \end{align*} gdzie jest …
3
Konkursy programowania naukowego
Regularnie biorę udział w tak zwanych „konkursach programistycznych”, w których rozwiązujesz trudne problemy algorytmiczne za pomocą własnego kodu i umiejętności rozwiązywania problemów w ograniczonym czasie. Aby zapoznać się z przykładowymi przykładami tego, jak mogą one wyglądać, wyszukaj konkursy takie jak np. Google Code Jam lub ACM-ICPC. (Jeśli wiesz, jakie są …
4
Wybieranie najbardziej rozproszonych punktów z zestawu punktów
Czy istnieje (skuteczny) algorytm do wybierania podzbioru punktów z zestawu punktów ( ) tak, aby „obejmowały” większość obszaru (we wszystkich możliwych podzbiorach rozmiaru )?M.M.MN.N.NM.&lt; NM.&lt;N.M < NM.M.M Zakładam, że punkty są w płaszczyźnie 2D. Naiwny algorytm jest prosty, ale zbyt skomplikowany pod względem złożoności czasowej: for each subset of N …
5
Algorytmy optymalizacji równoległej dla problemu z bardzo kosztowną funkcją celu
Optymalizuję funkcję 10-20 zmiennych. Zła wiadomość jest taka, że ​​ocena każdej funkcji jest kosztowna, około 30 minut obliczeń szeregowych. Dobrą wiadomością jest to, że mam do dyspozycji klaster z kilkudziesięcioma węzłami obliczeniowymi. Zatem pytanie: czy są dostępne algorytmy optymalizacji, które pozwolą mi efektywnie wykorzystać całą moc obliczeniową? Po jednej stronie …
1
Intuicyjna motywacja do aktualizacji BFGS
Prowadzę zajęcia z analizy numerycznej i szukam motywacji do metody BFGS dla studentów z ograniczonym zapleczem / intuicją w optymalizacji! Chociaż nie mam czasu, aby rygorystycznie udowodnić, że wszystko się zbiega, staram się uzasadnić, dlaczego może pojawić się aktualizacja Hesji BFGS. Analogicznie, metodę znalezienia root Broydena (mój opis jest tutaj …
4
Testowanie numerycznych metod optymalizacji: Rosenbrock vs. rzeczywiste funkcje testowe
Wydaje się, że istnieją dwa główne rodzaje funkcji testowych dla optymalizatorów bez pochodnych: jednowierszowe, takie jak funkcja Rosenbrock ff., z punktami początkowymi zestawy rzeczywistych punktów danych, z interpolatorem Czy można porównać powiedzmy 10d Rosenbrock z prawdziwymi problemami z 10d? Można to porównać na różne sposoby: opisać strukturę minimów lokalnych lub …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.