คำถามติดแท็ก data-sets

17
มีตัวแก้ปัญหาการเขียนโปรแกรมแบบไม่เชิงเส้นคุณภาพสูงสำหรับ Python หรือไม่?
ฉันมีปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพทั่วโลกที่ไม่ท้าทายเพื่อแก้ปัญหา ปัจจุบันผมใช้กล่องเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพของ MATLAB (โดยเฉพาะfmincon()กับอัลกอริทึม = 'sqp') ซึ่งมีประสิทธิภาพมาก อย่างไรก็ตามรหัสของฉันส่วนใหญ่อยู่ใน Python และฉันก็ชอบที่จะเพิ่มประสิทธิภาพใน Python ด้วยเช่นกัน มีตัวแก้ NLP ที่มีการผูก Python ที่สามารถแข่งขันได้fmincon()หรือไม่ มันจะต้อง สามารถรับมือกับความไม่เสมอภาคและความไม่เท่าเทียมกันได้ ไม่ต้องการให้ผู้ใช้จัดหายาโคบ ไม่เป็นไรหากไม่รับประกันว่าจะมีประสิทธิภาพระดับโลก ( fmincon()ไม่) fmincon()ฉันกำลังมองหาบางสิ่งบางอย่างที่ทนทานลู่ไปยังท้องถิ่นที่เหมาะสมแม้สำหรับความท้าทายปัญหาและแม้ว่ามันจะช้ากว่าเล็กน้อย ฉันได้พยายามแก้หลายที่ให้บริการผ่าน OpenOpt และพบว่าพวกเขาจะด้อยกว่าของ fmincon/sqpMATLAB เพียงเพื่อเน้นฉันมีสูตรเวิ้งว้างและแก้ปัญหาที่ดี เป้าหมายของฉันคือการเปลี่ยนภาษาเพื่อให้เวิร์กโฟลว์มีความคล่องตัวมากขึ้น เจฟฟ์ชี้ให้เห็นว่าคุณลักษณะบางอย่างของปัญหาอาจเกี่ยวข้องกัน พวกเขาคือ: 10-400 ตัวแปรการตัดสินใจ 4-100 ข้อ จำกัด ความเท่าเทียมกันของพหุนาม (ดีกรีพหุนามมีช่วงตั้งแต่ 1 ถึงประมาณ 8) จำนวนข้อ จำกัด ของความไม่เท่าเทียมกันที่มีเหตุผลเท่ากับจำนวนตัวแปรการตัดสินใจประมาณสองเท่า ฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์เป็นหนึ่งในตัวแปรการตัดสินใจ ชาวจาโคเบียนแห่งข้อ จำกัด ความเท่าเทียมมีความหนาแน่นสูงเช่นเดียวกับชาวจาโคเบียนแห่งข้อ จำกัด …

18
ที่หนึ่งสามารถรับชุดข้อมูล / ปัญหาการทดสอบที่ดีสำหรับการทดสอบอัลกอริทึม / กิจวัตร?
ในการประเมินคุณภาพของซอฟต์แวร์ที่คุณกำลังใช้ (ไม่ว่าจะเป็นสิ่งที่คุณเขียนหรือแพคเกจบรรจุกระป๋อง) ในการคำนวณมันมักจะเป็นความคิดที่ดีที่จะดูว่าชุดข้อมูลหรือปัญหามาตรฐานทำงานได้ดีเพียงใด ที่หนึ่งอาจได้รับการทดสอบเหล่านี้สำหรับการตรวจสอบขั้นตอนการคำนวณ? (หนึ่งเว็บไซต์ / หนังสือต่อคำตอบโปรด)

4
การทดสอบวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงตัวเลข: Rosenbrock กับฟังก์ชั่นการทดสอบจริง
ดูเหมือนว่าจะมีฟังก์ชั่นทดสอบหลักสองประเภทสำหรับเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่ไม่มีอนุพันธ์: เรือเดินสมุทรหนึ่งเส้นเหมือน ฟังก์ชัน Rosenbrock ff. พร้อมจุดเริ่มต้น ชุดของจุดข้อมูลจริงด้วยตัวแทรก เป็นไปได้ไหมที่จะเปรียบเทียบว่า 10d Rosenbrock กับปัญหา 10d จริง ๆ สามารถเปรียบเทียบได้หลายวิธี: อธิบายโครงสร้างของ minima ท้องถิ่น หรือเรียกใช้ตัวเพิ่มประสิทธิภาพ ABC ใน Rosenbrock และปัญหาจริงบางอย่าง แต่ทั้งคู่ดูยาก (บางทีนักทฤษฎีและนักทดลองเป็นเพียงสองวัฒนธรรมที่แตกต่างกันมากดังนั้นฉันจะขอความฝัน?) ดูสิ่งนี้ด้วย: คำถาม scicomp.SE: ใครจะได้รับชุดข้อมูล / ปัญหาการทดสอบที่ดีสำหรับการทดสอบอัลกอริทึม / กิจวัตร? เชื่องช้า "การทดสอบการวิเคราะห์: เรามีทุกอย่างผิด"เป็นการดูหมิ่น: "การเน้นไปที่การแข่งขัน ... บอกเราว่าอัลกอริธึมดีกว่า แต่ไม่ใช่ทำไม" (เพิ่มในเดือนกันยายน 2014): พล็อตด้านล่างเปรียบเทียบอัลกอริทึม DFO 3 รายการในฟังก์ชันทดสอบ 14 รายการใน 8d จาก …
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.