คำถามติดแท็ก optimization

คำถามเกี่ยวกับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการเลือกองค์ประกอบที่ดีที่สุดจากทางเลือกที่มีอยู่บางชุดและวิธีการในการแก้ปัญหา

1
ปัญหาการปรับให้เหมาะสมแบบ จำกัด ใน Entropy เมทริกซ์
ฉันมีปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพใน constrainted (แชนนอน) เมทริกซ์เอนโทรปี ) เมทริกซ์Aสามารถเขียนเป็นผลรวมของเมทริกซ์อันดับ 1 ของรูปแบบ[ v i( s U เมตร( e n t r ( e i g ( A ) ) ) )(sum(entr(eig(A))))\mathtt{(sum(entr(eig(A))))}AAAโดยที่ v iเป็นเวกเตอร์ที่ได้รับการทำให้เป็นมาตรฐาน สัมประสิทธิ์ของเมทริกซ์อันดับหนึ่งเป็นค่าที่ไม่รู้จักซึ่งเราปรับให้เหมาะสมและจะต้องมีขนาดใหญ่กว่าศูนย์และรวมได้สูงสุด 1[vivTi][viviT][v_i\,v_i^T]viviv_i ในรูปแบบ CVX คล้ายปัญหาเกิดขึ้นดังนี้: ตัวแปรที่กำหนดc(n)c(n)\mathtt{c(n)} minimizesum(entr(eig(A)))minimizesum(entr(eig(A)))\text{minimize} \qquad \mathtt{sum(entr(eig(A)))} 0subject toA∑cici=∑civivTi=1≥0subject toA=∑civiviT∑ci=1ci≥0\begin{align} \text{subject to} \qquad A &= \sum c_i v_i v_i^T\\ …

1
การเพิ่มฟังก์ชั่นการนูนด้วยการ จำกัด เชิงเส้น
maximize f(x)subject to Ax=bmaximize f(x)subject to Ax=b\text{maximize } f(\mathbf{x}) \quad\text{subject to } \mathbf{Ax} = \mathbf{b} ที่ไหน f(x)=∑i=1N1+x4i(∑Ni=1x2i)2−−−−−−−−−−−−−⎷,f(x)=∑i=1N1+xi4(∑i=1Nxi2)2,f(\mathbf{x}) = \sum_{i=1}^N\sqrt{1+\frac{x_i^4}{\left(\sum_{i=1}^{N}x_i^2\right)^2}}, x=[x1,x2,...,xN]T∈RN×1x=[x1,x2,...,xN]T∈RN×1\mathbf{x} = [x_1,x_2,...,x_N]^T \in \mathbb{R}^{N\times 1}และN}A∈RM×NA∈RM×N\mathbf{A} \in \mathbb{R}^{M\times N} เราจะเห็นว่านูนและรูปแบบ2} ก็สามารถที่จะแสดงให้เห็นว่ากระโดดเข้ามา2] ฉันรู้ว่าปัญหาการขยายตัวแบบนูนเป็นปัญหาสูงสุดโดยทั่วไปfff1+y2−−−−−√1+y2\sqrt{1+y^2}fff[2–√,2][2,2][\sqrt{2}, 2] อย่างไรก็ตามการใช้ลักษณะเฉพาะของปัญหาเป็นไปได้หรือไม่ที่จะแก้ปัญหาโดยใช้ซอฟต์แวร์ / แพ็คเกจการเพิ่มประสิทธิภาพนูนแบบมาตรฐาน?

2
ฉันจะจำแนกปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพของตัวจำลองข้อมูลได้อย่างไรและฉันควรเข้าใกล้อัลกอริทึมใด
เนื่องจากลักษณะของคำถามฉันต้องรวมข้อมูลพื้นหลังจำนวนมาก (เพราะคำถามของฉันคือ: ฉันจะ จำกัด ให้แคบลงได้อย่างไร) ที่กล่าวว่ามันสามารถสรุปได้ (ที่ดีที่สุดของความรู้ของฉัน) เป็น: มีวิธีการใดบ้างในการค้นหาสิ่งที่ดีที่สุดในพื้นที่บนพื้นที่การค้นหาเชิงผสมที่มีขนาดใหญ่มาก? พื้นหลัง ในชุมชน superplay ที่ได้รับการช่วยเหลือจากเครื่องมือเราพยายามจัดหาอินพุตที่สร้างขึ้นมาเป็นพิเศษ (ไม่ได้สร้างขึ้นตามเวลาจริง) ไปยังคอนโซลวิดีโอเกมหรืออีมูเลเตอร์เพื่อลดค่าใช้จ่ายบางส่วน วิธีที่ทำได้ในขณะนี้คือการเล่นเกมแบบเฟรมต่อเฟรมและระบุอินพุตสำหรับแต่ละเฟรมมักจะทำซ้ำส่วนของการวิ่งหลายครั้ง (ตัวอย่างเช่นการรันที่เผยแพร่ล่าสุดสำหรับThe Legend of Zelda: Ocarina of Timeได้ รวมการลองใหม่ทั้งหมด 198,590 ครั้ง) การทำให้การวิ่งเหล่านี้บรรลุเป้าหมายโดยทั่วไปนั้นมีสองปัจจัยหลักคือการวางแผนเส้นทางและการข้ามเส้นทาง อดีตคือ "ความคิดสร้างสรรค์" มากกว่าสิ่งอื่น ๆ การวางแผนเส้นทางกำลังพิจารณาว่าผู้เล่นควรสำรวจเส้นทางโดยรวมเพื่อเล่นเกมอย่างไรและมักจะเป็นส่วนที่สำคัญที่สุดของการวิ่ง นี่คือการเลือกวิธีการเรียงลำดับที่จะใช้เช่น การเรียงลำดับฟองที่ดีที่สุดในโลกเพียงแค่ไม่ได้มีประสิทธิภาพสูงกว่าการเรียงลำดับอย่างรวดเร็วในองค์ประกอบ 1 ล้าน อย่างไรก็ตามในความปรารถนาเพื่อความสมบูรณ์แบบการสำรวจเส้นทาง (วิธีการขนถ่ายเส้นทาง) ก็เป็นปัจจัยใหญ่เช่นกัน การเปรียบเทียบแบบต่อเนื่องนี่คือวิธีการใช้อัลกอริทึมการเรียงลำดับ บางเส้นทางไม่สามารถทำได้แม้จะไม่มีเฟรมที่เฉพาะเจาะจงมาก นี่เป็นกระบวนการที่น่าเบื่อที่สุดของการช่วยเหลือเครื่องมือและเป็นสิ่งที่ทำให้การผลิตที่เสร็จสมบูรณ์ใช้เวลาเป็นเดือนหรือเป็นปี มันไม่ใช่กระบวนการที่ยาก (สำหรับมนุษย์) เพราะมันลงไปลองใช้รูปแบบที่แตกต่างกันของความคิดเดียวกันจนกว่าจะถือว่าดีที่สุด แต่มนุษย์สามารถลองใช้รูปแบบต่าง ๆ มากมายในช่วงความสนใจของพวกเขา การประยุกต์ใช้เครื่องจักรกับงานนี้ดูเหมือนจะเหมาะสมที่นี่ เป้าหมายของฉันตอนนี้คือการพยายามที่จะทำให้กระบวนการสำรวจเส้นทางโดยทั่วไปสำหรับระบบนินเทน …

2
การสั่งซื้อองค์ประกอบเพื่อให้องค์ประกอบบางอย่างไม่ได้อยู่ระหว่างคนอื่น
ได้รับจำนวนเต็มnnnและเซตของจำนวนเต็มสามเท่าของจำนวนเต็ม ค้นหาอัลกอริธึมที่พบการเปลี่ยนแปลงของเซตเช่นนั้น หรือกำหนดอย่างถูกต้องว่าไม่มีการเปลี่ยนแปลงดังกล่าว อย่างเป็นทางการน้อยเราต้องการเรียงลำดับหมายเลข 1 ถึงอีกครั้ง แต่ละสามในระบุว่าต้องปรากฏก่อนkในลำดับใหม่ แต่jต้องไม่ปรากฏระหว่างiπS⊆{(i,j,k)∣1≤i,j,k≤n,i≠j,j≠k,i≠k},S⊆{(i,j,k)∣1≤i,j,k≤n,i≠j,j≠k,i≠k},S \subseteq \{(i, j, k) \mid 1\le i,j,k \le n, i \neq j, j \neq k, i \neq k\},ππ\pi{1,2,…,n}{1,2,…,n}\{1, 2, \dots, n\}(i,j,k)∈S⟹(π(j)&lt;π(i)&lt;π(k)) ∨ (π(i)&lt;π(k)&lt;π(j))(i,j,k)∈S⟹(π(j)&lt;π(i)&lt;π(k)) ∨ (π(i)&lt;π(k)&lt;π(j))(i,j,k) \in S \implies (\pi(j)<\pi(i)<\pi(k)) ~\lor~ (\pi(i)<\pi(k)<\pi(j))nnn(i,j,k)(i,j,k)(i,j,k)SSSiiikkkjjjiiiและkkk . ตัวอย่างที่ 1 สมมติว่าn=5n=5n=5และS={(1,2,3),(2,3,4)}S={(1,2,3),(2,3,4)}S = \{(1,2,3), (2,3,4)\}\} แล้วก็ π=(5,4,3,2,1)π=(5,4,3,2,1)\pi = (5, …

2
ค้นหาการสั่งซื้อที่ดีที่สุด
ฉันเจอปัญหานี้และกำลังดิ้นรนเพื่อหาวิธีแก้ไข ความคิดใด ๆ ที่จะได้รับการชื่นชมอย่างมาก! สมมติว่าเราได้รับเมทริกซ์ตัวอย่างเช่น{ - 1 , 0 , 1}n × k {−1,0,1}n × k\{-1, 0, 1\}^{n\ \times\ k} ⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢1- 10- 11001- 101010000010- 11- 11- 1⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥[1010−1−100010110−1−1−10111000−1]\begin{bmatrix} 1 & 0 & 1 & 0 & -1 \\ -1 & 0 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 1 …

6
มีการแปรผันของรูทีนปกติของ Big-O-Notation หรือไม่?
มีการแจ้งเตือนหลายรายการเช่นหรือเป็นต้น ฉันสงสัยว่าถ้ามีความแตกต่างของความเป็นจริงเช่นหรือหรือถ้าสิ่งเหล่านั้นไม่ถูกต้องทางคณิตศาสตร์OOOO(n)O(n)O(n)O(n2)O(n2)O(n^2)O(2n2)O(2n2)O(2n^2)O(logn2)O(log⁡n2)O(\log n^2) หรือเป็นสิ่งที่ถูกต้องที่จะบอกว่าเป็นไปได้ที่จะปรับปรุงเป็น ? ฉันยังไม่สามารถและไม่จำเป็นต้องรู้ว่ารันไทม์ยังและฉันไม่จำเป็นต้องปรับปรุงอะไร แต่ฉันต้องรู้ว่านี่เป็นวิธีที่คุณอธิบายฟังก์ชั่นของคุณในความเป็นจริงหรือไม่O(5n2)O(5n2)O(5n^2)O(3n2)O(3n2)O(3n^2)

1
วิธีการเพิ่ม
ฉันเห็นปัญหาอัลกอริทึมมากมายที่มักจะลดสิ่งต่อไปนี้เป็นแนวยาว: คุณมีอาร์เรย์จำนวนเต็มh[1..n]≥0h[1..n]≥0h[1..n]\geq 0คุณต้องไปหา i,ji,ji,j อย่างนั้น (h[j]−h[i])(j−i)(h[j]−h[i])(j−i)(h[j]-h[i])(j-i) ใน O(n)O(n)O(n) เวลา. เห็นได้ชัดว่า O(n2)O(n2)O(n^2) การแก้ปัญหาเวลาคือการพิจารณาทุกคู่อย่างไรก็ตามมีวิธีที่เราสามารถเพิ่มการแสดงออก O(n)O(n)O(n) โดยไม่ทราบอย่างอื่นเกี่ยวกับคุณสมบัติของ hhh? หนึ่งความคิดที่ฉันคิดคือการแก้ไข jjjจากนั้นเราต้องค้นหา i∗i∗i^* จาก 111 ถึง j−1j−1j-1 นั่นเท่ากับ argmaxi{(h[j]−h[i])(j−i)}argmaxi{(h[j]−h[i])(j−i)}\text{argmax}_i\{(h[j]-h[i])(j-i)\} หรือ argmaxi{h[j]j−h[j]i−h[i]j+h[i]i}argmaxi{h[j]j−h[j]i−h[i]j+h[i]i}\text{argmax}_i\{h[j]j-h[j]i-h[i]j+h[i]i\} และตั้งแต่ jjj ได้รับการแก้ไขแล้วเราต้องการ argmaxi{−h[j]i−jh[i]+ih[i]}argmaxi{−h[j]i−jh[i]+ih[i]}\text{argmax}_i\{-h[j]i-jh[i]+ih[i]\}. อย่างไรก็ตามฉันไม่เห็นวิธีที่จะกำจัด jjjเงื่อนไขที่ขึ้นอยู่กับภายใน ความช่วยเหลือใด ๆ

1
เราสามารถหาเส้นทางที่สั้นที่สุดระหว่างทุกคู่ได้เร็วกว่าการแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ กันหรือไม่?
ฉันต้องการสร้างเส้นทางที่สั้นที่สุด (จะน้อยกว่า 10) ระหว่างคู่ทั้งหมดในกราฟ กราฟคือ (จริง ๆ แล้วเป็นแผนที่รถไฟใต้ดิน):kkkkkk ถ่วงน้ำหนักในเชิงบวก ไม่มีทิศทาง เบาบาง มีประมาณ 100 โหนด แผนปัจจุบันของฉันคือการใช้เส้นทางที่สั้นที่สุดการกำหนดเส้นทางกับแต่ละคู่ ตอนนี้ฉันกำลังมองหาทางเลือกที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น (อาจจะด้วยการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก)kkk

1
ค้นหาการวนซ้ำที่ยาวที่สุด
กำหนดสตริงผมอยากจะหาที่ยาวที่สุดในการทำซ้ำ (อย่างน้อยสองครั้ง) subsequence นั่นคือผมอยากจะพบสตริงซึ่งเป็น subsequence (ที่ไม่จำเป็นต้องเป็นที่ต่อเนื่องกัน) ของเช่นว่าw' นั่นคือคือสตริงที่แบ่งครึ่งปรากฏเป็นสองเท่าในแถว โปรดทราบว่าคือองค์ประกอบของแต่ไม่จำเป็นต้องเป็นสตริงย่อยssswwwsssw=w′⋅w′w=w′⋅w′w=w' \cdot w' wwwwwwsss ตัวอย่าง: สำหรับ 'ababccabdc' มันจะเป็น 'abcabc' เพราะ 'abc' = 'abc' และ 'abc' จะปรากฏขึ้น (อย่างน้อย) สองครั้งใน 'ababccabdc' สำหรับ 'addbacddabcd' ตัวเลือกหนึ่งคือ 'dddd' เพราะ 'dd' ปรากฏขึ้นสองครั้ง (ฉันไม่สามารถใช้ตัวอักษรเดียวกันหลาย ๆ ครั้งได้ แต่ที่นี่ฉันมี 4 'd ดังนั้นมันก็โอเค) แต่มันก็ดีกว่า 4 ความยาว 8: 'abcdabcd' เนื่องจาก 'abcd' เป็นซับสตริงของ 'addbacddabcd' …

3
วิธีแก้ปัญหาการจัดการที่ Archive Nationale of France โดยใช้ทฤษฎีกราฟ?
สวัสดีตอนเย็น! จริงๆแล้วฉันกำลังฝึกงานที่ Archives Nationales of France และฉันพบสถานการณ์ที่ฉันต้องการแก้ปัญหาโดยใช้กราฟ ... I. สถานการณ์ที่เต็มไปด้วยฝุ่น เราต้องการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดเรียงหนังสือในห้องสมุดของฉันตามความสูงเพื่อลดต้นทุนการเก็บถาวร ความสูงและความหนาของหนังสือเป็นที่รู้จัก เราได้จัดเรียงหนังสือตามลำดับความสูง (ฉันไม่รู้ว่ามันเป็นสิ่งที่ดีที่สุด แต่ ... นั่นคือวิธีที่เราทำ) เมื่อทราบความหนาของหนังสือแต่ละเล่มเราสามารถกำหนดความหนาที่จำเป็นสำหรับแต่ละชั้นสำหรับการจัดเรียงเรียกว่า (ตัวอย่างเช่นหนังสือที่สูงอาจมีความหนารวม )H1,H2, … ,HnH1,H2,…,HnH_1,H_2,\dots,H_nHผมHiH_iLผมLiL_iHผม= 23คเมตรHi=23cmH_i = 23\,\mathrm{cm}Lผม= 300คเมตรLi=300cmL_i = 300\,\mathrm{cm} ห้องสมุดสามารถผลิตชั้นวางที่กำหนดเองโดยระบุความยาวและความสูงที่ต้องการ ชั้นวางของความสูงและความยาวค่าใช้จ่าย โดยที่เป็นต้นทุนคงที่และคือต้นทุนของชั้นวางต่อหน่วยความยาวHผมHiH_ixผมxix_iFผม+คผมxผมFi+CixiF_i+C_ix_iFผมFiF_iคผมCiC_i โปรดทราบว่าการเก็บรักษาของความสูงสามารถใช้ในการเก็บหนังสือของความสูง กับฉัน เราต้องการลดต้นทุนHผมHiH_iHJHjH_jj ≤ ฉันj≤ij\leq i ผู้สอนของฉันแนะนำว่าฉันทำแบบจำลองปัญหานี้เป็นปัญหาในการค้นหาเส้นทาง รูปแบบที่อาจเกี่ยวข้องกับการจุดจัดทำดัชนีแบบฟอร์มเพื่อnพี่เลี้ยงของฉันแนะนำให้ผมทำงานออกเงื่อนไขที่มีอยู่แต่ละขอบหมายและวิธีการในการทำงานจากการประเมินค่าที่เกี่ยวข้องกับขอบj) ฉันก็จะตกลงกับโซลูชั่นอื่น ๆ เช่นเดียวกับข้อมูลเชิงลึกn + 1n+1n+1000nnnv ( i , j )v(i,j)v(i,j)( i …

1
ภาพถ่ายระนาบย่อยที่หนักที่สุด
พิจารณาปัญหาต่อไปนี้ ป.ร. ให้ไว้: กราฟที่สมบูรณ์ที่มีน้ำหนักที่ไม่เป็นลบจริงบนขอบ ภารกิจ: ค้นหากราฟย่อยของน้ำหนักสูงสุด ("สูงสุด" ในบรรดากราฟย่อยระนาบที่เป็นไปได้ทั้งหมด) หมายเหตุ: กราฟย่อยน้ำหนักสูงสุดจะเป็นรูปสามเหลี่ยม ถ้ากราฟทั้งหมดเปิดอยู่nnn จุดยอดก็จะมี m = 3 n - 6ม.=3n-6m=3n-6 ขอบ คำถาม: อัลกอริทึมที่ดีที่สุดสำหรับปัญหานี้คืออะไร ความซับซ้อนของเวลาคืออะไร

1
การเลือกคุณลักษณะที่คล้ายต้นไม้ตัดสินใจที่มีความยาวคงที่เพื่อลดประสิทธิภาพการค้นหาโดยเฉลี่ย
ฉันมีแบบสอบถามที่ซับซ้อนใช้ในการค้นหาชุดข้อมูลเพื่อหา\} แต่ละแบบสอบถามใช้เวลาเฉลี่ยดังนั้นเวลาโดยรวมในการค้นหาเชิงเส้นคือ. ฉันสามารถแบ่งแบบสอบถามออกเป็นย่อยที่ง่ายกว่าและค้นหา และที่{} แต่ละแบบสอบถามย่อยรวดเร็วยิ่งขึ้นในการคำนวณดังนั้นโดยรวมก็จะเร็วขึ้นเพื่อหาแล้วใช้เพื่อหา{}QQQSSSHแน่นอน= { s ∈ S| ที่ Q ( s ) เป็น True }Hexact={s∈S∣where Q(s) is True}H_\text{exact} = \{s \in S \mid \text{where $Q(s)$ is True}\}เสื้อttt ⋅ | S|t⋅|S|t\cdot |S|Hประมาณ= { s ∈ S∣ ∀QJ( s ) คือ True }Happrox={s∈S∣∀qj(s)is True}H_\text{approx} = \{s\in S \mid \forall q_j(s) …

2
คำอธิบายสาขาและขอบเขต
ฉันมีการทดสอบเกี่ยวกับสาขาและอัลกอริทึมที่ถูกผูกไว้ ฉันเข้าใจในทางทฤษฎีว่าอัลกอริทึมนี้ทำงานอย่างไร แต่ฉันไม่พบตัวอย่างที่แสดงให้เห็นว่าอัลกอริทึมนี้สามารถนำไปใช้งานได้จริง ฉันพบตัวอย่างบางอย่างเช่นอันนี้ แต่ฉันก็ยังสับสนอยู่ดี ฉันยังมองหาปัญหาพนักงานขายที่เดินทางและฉันก็ไม่เข้าใจ สิ่งที่ฉันต้องการคือปัญหาและวิธีแก้ไขปัญหาเหล่านี้โดยใช้สาขาและขอบเขต
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.