问题标签 [hill-climbing]
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r - 用于在 R 中重新排序行的排列和爬山方法
我有以下问题:
- 我有 df,它由一列和 60 行组成,如 df = rnorm(60, 0.06, 0.2)
- 我想重新排序 60 行,以使 cumprod(df+1)[60] - cumprod(df+1)[55] 尽可能接近 1。
- 此外,我希望 max(cumprod(df+1)) 低于 1.305 并高于 1.295。
我的代码看起来像这样
这种“爬山”(我不知道我是否可以这样命名)方法对我没有任何结果。
我的下一个想法是使用安排包并为我的数据子集创建排列,合并排列的子集并检查是否满足条件。不过,我担心这可能是我可能会采取的另一个不必要的弯路,并想问您是否对如何解决这个问题有任何想法?
c# - 如何加速试图决定哪个节点去哪个节点列表的算法,使其最终在爬山算法中获得最佳分数
假设您编写了一个非常慢的爬山算法。你最小的数据单元是一个节点。您有另一个名为 NodeList 的类,其中包含节点列表和一些其他数据。您有一个 NodeList 列表,它们的数量或顺序不会改变。您的算法试图决定哪个节点应该进入哪个节点列表,以便我们最终得到最好的分数。分析算法后,您会发现分数计算消耗了 95% 的 CPU 时间。你能想出加速算法的一般方法吗?
我试图用谷歌搜索它并了解爬山算法的基本概念。但仍然无法弄清楚我应该怎么做才能改进算法。任何帮助将不胜感激。谢谢。
lisp - 使用 Common LISP 运行爬山搜索的问题
这是我书中的代码,我需要使用它来使用我们的预定义节点运行爬山搜索。我能够成功运行其他一些搜索功能,例如 Best-first--(“看起来”相似)。在运行此爬山搜索时,它未能运行。我是 lisp 的新手,所以我不明白为什么会这样。顺便说一句,我正在运行 Allegro CL。功能如下;
我调用的函数看起来像这样(hill-climb 's 'd)
我得到的错误如下;
python - 我的代码用了太长时间,如何修改它?
我有以下算法:我有一个图和一个相关我有一个拓扑排序(在图论中,“有向图的拓扑排序或拓扑排序是其顶点的线性排序,使得对于每个有向边 uv 来自顶点u 到顶点 v,u 在排序中排在 v 之前。")。给定 astart_position
和 an end_position
(与 start_one 不同),我想验证是否将列表中的元素移动start_position
到end_position
保留拓扑顺序,即,如果在移动之后我仍然有拓扑顺序。
有两种情况:left_shift(如果start_position
> end_position
)和 right_shift(否则)。
这是我的尝试:
那个代码有什么问题?出色地。这是事情,如果我有一些列表并且我想计算
列表中每个元素的每个可能的移位,如下面的函数所示:
当我有一个长度为 2000 的列表时,它花了很长时间。关于如何使它更快的任何想法?
我欢迎任何尝试。如果您不理解我的代码中的某些内容,请随时问我。
java - TSP 健身水平已关闭
在我的案例 RMHC 中,我使用启发式搜索方法为 TSP 问题创建了一个代码。我正在测试一个 txt 文件的适应度水平,但它似乎远高于预期。我期望在 40-45k 的范围内,我收到大约 100k 常数的值。我还将提供测试文件。 文件
python - 8 带爬山算法的女王不返回任何东西?
我知道这有点长,但你知道为什么我的 8 皇后算法不返回任何东西吗?我创建了一个空板,类似的邻居板和皇后(用于跟踪它们的位置)我为每一列放置一个皇后并将它们放入随机行然后我计算总碰撞然后我将皇后放在其他行(在同一列) 并再次计算总碰撞。之后,我找到了会产生最小碰撞的位置,直到我用完可以最小化碰撞的位置,并且在打破第一个(计算邻居碰撞)循环之后,我打破了第二个循环(重置所有皇后位置)如果碰撞为 0。
python - 随机字母生成器卡在最后一次迭代中
我正在尝试生成一个随机的字母序列,它应该等于一个特定的字符串。完全随机的迭代确实需要很长时间,所以我尝试了爬山方法。它可以找到,直到目标和生成的句子的相似性几乎相同,但它永远不会达到 100%。知道这里有什么问题吗?
math - 关于显着区域检测和分割的研究论文的问题
我正在阅读这篇论文,试图重新创建所使用的显着区域检测和分割模型。我有以下与论文第 3 部分有关的问题,如果有人能澄清这些问题,我将不胜感激。
该部分中的多个点使用了“scales”一词,例如,该部分的第 4 行声明“saliency maps are created at different scales”。我不完全理解作者所说的尺度这个词是什么意思。此外,有没有一种数学方法来思考它?
但是,方程式中没有提及。因此,我对计算显着性值的像素感到困惑。是吗?
- 我不明白作者在第 3.2 节第 5 行中所说的“bin”一词是什么意思,“爬山算法可以看作是一个搜索窗口,在 d 维直方图的空间中运行以查找那个窗口内最大的垃圾箱。”
最后,非常欢迎和非常感谢任何其他提示或澄清!
artificial-intelligence - 这些算法中的哪一种是基于 DFS 的?(深度优先搜索)?
我很难找出这些算法中的哪一个是基于 DFS 的?
- GSAT
- 锁相环
- 爬山
- 冲突-最小
我对 CONFLICTS-MIN 和 DPLL 感到困惑。希望得到任何帮助!谢谢!