Optimization

gurobipy: Gurobi Optimizer is a mathematical optimization software library for solving mixed-integer linear and quadratic optimization problems

Project description The Gurobi Optimizer is a mathematical optimization software library for solving mixed-integer linear and quadratic optimization p ......

【五期李伟平】CCF-B(TFS'23)Consensus Reaching Process With Multiobjective Optimization for Large-Scale Group Decision Making With Cooperative Game

Peng Wu, Fengen Li, Jie Zhao, et al. Consensus Reaching Process With Multiobjective Optimization for Large-Scale Group Decision Making With Cooperativ ......

TensorIR: An Abstraction for Automatic Tensorized Program Optimization

Abstract 在多种多样的设备上部署深度学习模型是一个重要的话题,专用硬件的蓬勃发展引入了一系列加速原语和多维张量计算方法。这些新的加速原语和不断出现的新的机器学习模型,带来了工程上的巨大挑战。本文提出了TensorIR,是为了优化这些有张量计算原语的张量化程序而设计的编译器抽象。TensorI ......

(15-418)Lecture 5 Performance Optimization Part 1 Work Distribution and Scheduling

高性能编程的三个目标: 执行单元的负载均衡 减少线程、进程间的交流 减少额外开销 尽量先实现一个最简单的解决方案,之后对其扩展以提高性能。 Balancing the workload 理想情况下,所有处理器在整个程序执行期间都忙于计算。 根据Amdahl定律,程序中的串行部分的比例对最大加速比有很 ......

【Optimization in Operations Research 运筹学】牛顿法、高斯牛顿法、拟牛顿法与BFGS与为什么H要正定牛顿法亮点与弊端

牛顿法 \(F(x+\Delta x)=F(x)+F'(x)\Delta x+\frac{1}{2}F''(x)\Delta x^2\) 泰勒展开之后保留二次项 然后对展开式再进行求导 令导数等于0 直接得到前进的步长和方向 即\(Hx = b\)这里的\(x\)就是牛顿法求解的前进步长和方向。 如 ......

《convex optimization》——Stanford University open class

20231215 1. Introduction mathematical optimization least-squares and linear programing convex optimization exapmle course goals and topics nonlinear o ......

[ARC164E] Segment-Tree Optimization 题解

题目链接 题目链接 题目解法 一个自认为比较自然的解法 这种一段序列切成两部分的问题首先考虑区间 \(dp\) 令 \(f_{l,r}\) 为 \([l,r]\) 能构成的最小深度,\(g_{l,r}\) 为在 \(f_{l,r}\) 最小的情况下最少的最大深度的点的个数 转移枚举 \(k\) 即可 ......

关于企业级 Web 应用搜索引擎优化(Search Engine Optimization)的一些工作经验分享

笔者之前的社区文章,分享了自己在日常工作中从事企业级 Web 应用开发的一些工作体会: 企业级 Web 应用里使用 CSS 调整应用外观的一些例子 谈谈企业级 Angular 应用的二次开发 - 基于 Angular Component 替换的 Extensibility 支持案例介绍 所谓企业级前 ......

Exploring Recursion in Convex Optimization

Recursion in optimization In this blog post, I aim to provide a overview of the various recursive methods I have seen in convex optimization. Optimiza ......
Optimization Exploring Recursion Convex in

[论文阅读] EMO@ Earth Mover Distance Optimization for Auto-Regressive Language Modeling

Pre title: EMO: Earth Mover Distance Optimization for Auto-Regressive Language Modeling accepted: arXiv2023 paper: https://arxiv.org/abs/2310.04691 co ......

ASP.NET Web Optimization Framework

ASP.NET Web Optimization Framework We can use patterns while searching files or subdirectories by using “*” wildcard character as follows: Include(“~/ ......
Optimization Framework ASP NET Web

webpack4_CodeSplit——optimization.splitchunks

目录代码文档树webpack.config.js通过修改entry来达到分割打包文件的目的通过optimization.splitChunks来分离大文件以及重复文件修改entry为单文件,在test.js文件中引入jquery配置optimization.splitchunks多入口情况下的多份大 ......

AT_abc325_f Sensor Optimization Dilemma 题解

AT_abc325_f Sensor Optimization Dilemma 题解 Date 20231025:修复手滑公式 \(\min\)、\(\max\) 写反了。 动态规划。类似背包问题。 朴素算法 记 \((x,y)\) 表示使用 \(x\) 个 (1) 传感器、\(y\) 个 (2) ......
题解 Optimization Dilemma AT_abc Sensor

一文详解贝叶斯优化(Bayesian Optimization)原理

参考资料: Expected Improvement formula for Bayesian Optimisation 通俗科普文:贝叶斯优化与SMBO、高斯过程回归、TPE 理解贝叶斯优化 A Tutorial on Bayesian Optimization 贝叶斯优化是一种求解函数最优值的算 ......
Optimization Bayesian 原理

definition of the convex optimization

A convex optimization problem is one in which the objective and constraint functions are convex, which means they satisfy the inequality \(f_i(\alpha ......
optimization definition convex the of

linear optimization

\(\begin{array}{ll}\operatorname{minimize} & f_0(x) \\ \text { subject to } & f_i(x) \leq b_i, \quad i=1, \ldots, m .\end{array}\) As an important exa ......
optimization linear

粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)

Particle Swarm Optimization 算法原理参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/404198434 Question 使用PSO算法计算函数$ f(x) = x_1^2 + 3 x_2^2 - x_1 + 2 x_2 - 5 $ 在 \(x \in ......
粒子 Optimization 算法 Particle Swarm

MySQL的Equality Range Optimization of Many-Valued Comparisons

最近新上线的系统中遇到一个SQL,明明可以使用索引,但是发现实际执行并没有使用到索引。SQL的主要特点是where子句中,in判断中有大量的条件。类似如下: select * FROM a WHERE td in ('2023-08-01') and fuid in ('2','3','41','4 ......

Compiler optimization

1. 化简 - 代数化简 - 常量折叠 2. 内联 - 内部函数和外部函数 3. 指针 - 指针别名 - 合并写入 - 不能跳跃 4. 矢量化 - 使用更宽的寄存器xmm和ymm - 自动调用标准库 - 使用SIMD汇编指令(特殊情况使用边界特判) 5. 循环 6. 结构体 - 结构体内存布局 7. ......
optimization Compiler

强化学习 Proximal Policy Optimization (PPO)

参考: [李宏毅老师课件](https://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/MLDS_2018/Lecture/PPO%20(v3).pdf) PPO = Policy Gradient 从 On-policy 到 Off-policy, 再加一些const ......
Optimization Proximal Policy PPO

【笔记】凸优化 Convex Optimization

## Differentiation **Def. Gradient** $f:{\cal X}\sube\mathbb{R} ^N\to \mathbb{R}$ is *differentiable*. Then the *gradient* of $f$ at ${\bf x}\in\cal{X ......
Optimization 笔记 Convex

Experience Replay Optimization

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1428973/202307/1428973-20230731085957589-2046683860.png) **发表时间:**2019 (IJCAI 2019) **文章要点:**这篇文章提出experience rep ......
Optimization Experience Replay

Proximal Policy Optimization(PPO)算法原理介绍学习笔记

在了解PPO之前,首先需要了解Policy Gradient,PPO是建立在PG上的。 ### Policy Gradient 基本参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/66205274进行整理。 给定状态和动作的序列 $s1\rightarrow a1\rightarrow ......
Optimization 算法 Proximal 原理 笔记

【文献阅读】Optimization and perform criteria of a Stokes polarimeter based on two variable retarders

minimize the noise transmitted through the matrix 主要用三个参数衡量 indicator the condition number (CN) the Equally Weighted Variance (EWV) the error associat ......

AtCoder Regular Contest 164 E Segment-Tree Optimization

[洛谷传送门](https://www.luogu.com.cn/problem/AT_arc164_e "洛谷传送门") [AtCoder 传送门](https://atcoder.jp/contests/arc164/tasks/arc164_e "AtCoder 传送门") 妙妙题。 我们考虑 ......

[ARC164E] Segment-Tree Optimization

# [ARC164E] Segment-Tree Optimization 题目大意是让你构造一棵广义线段树,给定若干个询问使得询问出的区间最大深度最小并且最大神帝的个数最少。感官上,我们认为满二叉树很优美,所以可以朝着这个方向思考。 首先,不难看出有一些区间中所有数在所有询问中被绑在了一起,即要么 ......
Segment-Tree Optimization Segment 164E Tree

【论文解析】EJOR 2011 A clustering procedure for reducing the number of representative solutions in the Pareto Front of multiobjective optimization problems

> 论文名称:A clustering procedure for reducing the number of representative solutions in the Pareto Front of multiobjective optimization problems ### 动机 假 ......

Comparing with traditional convex optimization methodology, what are advantages of PSO algorithm

与传统的凸优化方法相比,粒子群算法有哪些优点 与传统的凸优化方法相比,粒子群优化(PSO)算法具有以下优点: 全局搜索能力:PSO算法具有较强的全局搜索能力,能够在多个解空间中寻找最优解。由于粒子群在搜索过程中可以通过信息共享和合作,有助于避免陷入局部最优解。 适应性和自适应性:PSO算法具有适应性 ......

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[8]:近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[8]:近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法 ......
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