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TensorflowTensorflow简介我们知道,在Python中利用NumPy编写神经网络代码是非常麻烦的:不如编写一个简单的一层前馈网络的代码尚且需要40行,增加层数则需要更多代码,且执行时间也会更长。而Tensorflow则使这一切变得更加简单快捷,从而缩短了想法到部署之间的实现时间。该开源深度学习库允许将深度神经网络的计算部署到任意数量的CPU或者GPU设备上,且仅需要调用一个T...
yalmip学习1. yalmip简介1.1 什么是yalmipyalmip是由Lofberg开发的一种免费的优化求解工具,其最大特色在于集成许多外部的最优化求解器,形成一种统一的建模求解语言,提供了Matlab的调用API,减少学习者学习成本。1.2 yalmip安装方式这里以MATLAB的安装方式为例,在官网上下载最新包,将其解压至matlab的toolbox文件夹下(当然也放置在其他文...
1. 遗传算法基本原理1.1 遗传算法基础种群是生物进化的基本单位的,生物进化的实质是种群基本频率的改变。基因突变和基因重组、自然选择以及隔离是物种形成过程中的三个基本环节,通过他们的综合作用,种群产生分化,最终导致新物种的形成。1.2 遗传算法实现步骤1. 编码遗传算法的编码有浮点编码和二进制编码两种。这里介绍为禁止编码。设某一参数的取值范围为($L$,$U$),使用长度为k的二进制编码表...
1. 蚁群算法原理1.1 蚁群算法的基本思想蚁群算法的基本原理来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理,蚂蚁在寻找食物源时,能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物--信息素,使得一定范围内的其他蚂蚁能够察觉到并由此影响他们以后的行为。当一些路径上通过的蚂蚁越来越多时,其留下的信息素也越来越多,以致信息素强度增大,所以蚂蚁选择选该路径的概率也越高,从而更增加了该路径的信息素强度,这种选择过程被称...
PSO算法与MATLAB实现1. PSO算法基础理论决策过程中,人们常常会选择综合两种重要信息做出决策:一则是自己的主观经验,二则是其他人的经验。类比鸟类,群鸟觅食的时候,每只鸟的初始状态都是出于随机位置,而且飞翔状态也是随机的。但是随着时间的推移这些初始处于随机位置的鸟类通过群内相互学习、信息共享和个体不断积累觅食的经验,自发组织积聚成为一个群落。局部最优即每只鸟能够记住自己找到的最好的位...