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  • 二进制差分编码算法
    2020-12-05 03:12:28

    本文you清华大学硕士大神金天撰写,欢迎大家转载,不过请保留这段版权信息,对本文内容有疑问欢迎联系作者微信:jintianiloveu探讨,多谢合作~

    导语

    差分进化算法是一种寻优算法,提出时间比遗传算法,粒子群算法晚,但是我在实现差分进化算法的时候看不出任何牛逼之处,唯一我觉得牛逼的一点是不像遗传算法一样使用二进制编码令人头大,实数编码好理解一点,而且变异,交叉,选择这三大过程也很简单。本篇文章就是传授老夫多年的科研装逼手艺,如果觉得好,可以小小的赞一下,嘿嘿。

    洪荒初始-差分进化算法的步骤

    差分进化算法和遗传算法没有任何区别,如果你甚至没有听过遗传算法没有关系,它只有简单的以下几步:

    初始化

    对于像进化差分这样的贪婪算法来说,首先需要形成一个初始种群,就像采花高手一样一开始喜欢广撒网,网撒的好才不会有漏网之鱼。

    变异

    变异针对个体级别,变异的原理就是

    h_i = x_g_without_i[1] + f*(x_g_without_i[2] - x_g_without_i[3])

    这里的h_i指的是对上一代种群中第i个个体进行变异,变异方法是从上一代种群中,除了第i个个体以外的剩下个体中随机抽取三个,按照上面的公式得到第i个的变异个体。

    交叉

    交叉操作主要针对每个个体,我们优化的函数可能有多个变量,也就是多目标优化,一个拥有x,y,z,w,f,g,b,k....这样超多变量的函数给你优化,你要是用高等数学的方法来寻找指定区间上的最优点基本上不太可能,这时候我们就需要进化差分算法,每个个体的元素个数就是要优化的多目标数。

    选择

    选择操作当然就是根据适应度函数来决定我选取变异交叉后的个体还是保留原来的个体

    迭代

    重复之前的操作。

    差分进化算法详细讲解

    上面只是给大家一个感性的认识,真正你看了上面就理解了进化差分算法要么你牛逼要么我牛逼,不过为了把算法解释清楚,我决定在详细讲解一下

    共识

    首先我们要明确我们要优化什么?优化的量是什么?怎么跟差分进化算法里面的东西对应起来?

    我们要优化的东西无非就是一个函数,这个函数可能只有一个变量,也可能有两个,当然更多的情况是有很多参数,比如一个量子对撞机控制系统,影响因素就很多,当然我们的进化算法还无法牛逼到处理辣么复杂的问题。

    而函数的参数就是我们算法里面的个体,参数的个数就是个体的元素个数。对,就是这样。

    还有啥

    还有啥要说的呢,基本上没有了,小学生应该也懂了,好了开始上代码

    Talk is cheap, show me the code

    接下来开源进化差分算法的代码,用python实现的哟,如果代码中有任何问题欢迎加我微信:jintianiloveu或者加入文章结尾二维码群。

    Screen Shot 2016-10-11 at 10.44.32 AM.png

    ECEEC40D57CF165D6E9AB7488C6C8685.jpg

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    在进行泛灵犀功能的测试时,需要准备版本词表的diff二进制文件,以用来完善单元测试,因此尝试了解了下,二进制的差分工具Xdelta 3。

    40f6df1e9a13479d5477ad972fef11db.gif

    Xdelta3是一个二进制的diff 工具,同时又兼具了patch 打包功能,diff 和 patch 是很有用的一对工具,使用这对工具可以获取更新文件与历史文件的差异,并将更新应用到历史文件上,从数学的角度来看,diff就是两个集合的差运算,patch就是对两个集合的和运算。在实现上,我们通常将它们结合起来实现生成补丁以及应用补丁的目的。如果要处理的不是文本文件,是二进制文件,我们可以使用一个专门用来处理二进制文件的工具–Xdelta3。

    40f6df1e9a13479d5477ad972fef11db.gif

    Xdelta3基于一种被广泛使用的差量更新算法,它在操作上既有对新文件和旧文件的差分又有对产生的 patch包进行压缩,我们将产生patch包的过程统称为加密,而将合成新文件的过程统称为解密。Xdelta3和经典的压缩算法LZ'77一样,也是将source file划分成一个个不相交而又连续的window,然后进行encoding和decoding。

    Xdelta3在产生patch包的时候,主要依靠三个方面:

    1.采用Vcdiff格式编码,节省patch包字节;

    2.从target file和source file的内容上做差分;

    3.对patch包进行压缩。

    40f6df1e9a13479d5477ad972fef11db.gif

    综上,Xdelta3使用基于字节的Vcdiff编码,可以在一种机器上encoding而在另一种机器上decoding,且encoding与decoding的过程相对独立,可移植性强。Patch包被分为三个独立的部分,便于使用不同的技术来分别改进它们的编码、压缩,并且支持二次压缩。每次设定的window的大小是一个重要的参数,window越大,最长字符串匹配的结果越精确,产生的patch可能越小,而时间内存消耗则变大;window越小,则反之。

    40f6df1e9a13479d5477ad972fef11db.gif

    用法示例(windows平台),

    生成补丁:xdelta3.exe -v -e -s   第一个文件[母盘文件] 第二个文件[目标文件] 生成的差异文件[补丁文件]

    应用补丁:xdelta3.exe -v -d -s   第一个文件[母盘文件] 生成的差异文件[补丁文件] 第二个文件[目标文件]

    其中的-e -s 和-d -s 是必备参数,-v 输出详细处理信息,可有可无;每个文件之间都有一个空隔着。

    eg:

    xdelta3.exe-e -s 1502420593.scel 1502450540.scel 1534656271.xdelta

    9c025221a1dd7ddd9453dc238bcc60bb.png

    xdelta3.exe-v -d -s 1502420593.scel 1534656271.xdelta 1534656271.scel

    92e883e3de51afd515c482d26a4123e8.png

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    本文主要介绍遗传算法(实数编码)的交叉操作中的SBX,模拟二进制交叉。

    首先,给出个人用python2.7实现的代码,具体模块已上传到:

    https://github.com/guojun007/sbx_cross

    #!/usr/bin/env python

    #encoding:UTF-8

    import numpy as np

    import random

    """

    SBX 模拟二进制交叉

    输入:

    population 种群矩阵

    alfa 交叉概率

    numRangeList 决策变量的上限(下限默认为0)

    mu SBX方式的分布指数, 推荐为1

    """

    def cross(population, alfa, numRangeList, mu=1):

    N=population.shape[0]

    V=population.shape[1]

    populationList=range(N)

    for _ in xrange(N):

    r=random.random()

    if r

    p1, p2=random.sample(populationList, 2)

    bq=np.array([0]*V)

    randList=np.random.random(V)

    #根据概率向量判断不同概率函数的选择

    orTF=(randList<=0.5)

    #计算不同决策变量的 不同概率选择 下的 系数

    for j in xrange(V):

    if orTF[j]==True:

    bq[j]=(2.0*randList[j])**(1.0/(mu+1))

    else:

    bq[j]=(1.0/(2.0*(1-randList[j])))**(1.0/(mu+1))

    #取出选定的两个个体

    old_p1=population[p1, ]

    old_p2=population[p2, ]

    #计算交叉后的两个新个体

    new_p1=0.5*((1+bq)*old_p1+(1-bq)*old_p2)

    new_p2=0.5*((1-bq)*old_p1+(1+bq)*old_p2)

    #上下限判断,防止越界

    new_p1=np.max(np.vstack((new_p1, np.array([0]*V))), 0)

    new_p1=np.min(np.vstack((new_p1, numRangeList)), 0)

    new_p2=np.max(np.vstack((new_p2, np.array([0]*V))), 0)

    new_p2=np.min(np.vstack((new_p2, numRangeList)), 0)

    #将交叉后的个体更新回种群

    population[p1, ]=new_p1

    population[p1, ]=new_p2

    ###以下是测试用例

    if __name__=="__main__":

    random.seed(0)

    np.random.seed(0)

    xN=20

    yN=3

    alfa=0.9

    population=np.random.rand(xN*yN).reshape(xN, yN)*1.0

    ###运行函数

    print population

    print '-'*50

    cross(population, alfa, np.array([1]*3))

    print '-'*50

    print population

    5b6c0215c5d1f35bee9ca7686c846c8e.png

    913f7f2c964f1e7f46ed654d7af0c772.png

    39637a613da8fecf91b733154c0d7d2f.png

    3d2b6b0b8dff1f9db210f9dacaa6e18d.png

    以下内容引至:

    http://blog.csdn.net/silence1214/article/details/48802317

    最近在做作业遇到一个Dejong’s fifth function的multi modal的问题,用传统的GA方法尝试了很多次,的确没办法搞定,随机很多次也不一定在global optimum的地方得到一次解。前几天去导师家里的路上谈到这个事情,导师说一般现在都用SBX和polynomial的mutation。于是回来找了相关论文来看,找到了SBX最早的论文,奇怪的是,在论文中竟然没有给出伪代码,只是在讲解他的motivation。大概的motivation是这样的:

    1:SBX主要是用于real number的编码问题,但是借鉴与来自binary 编码的idea。在binary中,假设2个parent分别为p1和p2,后代分别为c1和c2。那么是这么一个属性的:(p1+p2)/2=(c1+c2)/2。再定义一个叫做spread factor的玩意β=|(c2−c1)/(p2−p1)|

    2:在SBX中就要满足第一个属性,以及尽量β也binary中的概率分布一致。由此一个方案:

    c1=(p2+p1)−0.5∗β(p2−p1)

    c2=(p2+p1)+0.5∗β(p2−p1)

    大家可以自己计算,是满足上面2个玩意的。

    3:那么接下来其实就是求β的,因为是要让在real的问题中的β的分布尽量接近binary中的,那么就要首先知道binary中的分布。binary中的分布如下:

    c(β)=0.5(n+1)βn,β≤1 and c(β)=0.5(n+1)1βn+2,β>1

    也就是说β有2个分布的,具体怎么做呢?我看到有人实现是这么来的。

    3.1:随机一个数字在[0,1]之间,如果该数字小于等于0.5按照第一个来求,否则按照第二个来求。求解的时候是按照对β的概率分布等于这个随机数字来计算的。这个只需要求积分即可,手工就能推导出来。

    最后我用这个方法再加上tournament selection以及polynomial mutation的方法,在求解上面说的multi modal的问题的时候,竟然很多次都求解出来了!

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    一起来学演化计算-SBX(Simulated binary crossover)模拟二进制交叉算子和DE(differential evolution)差分进化算子

    觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me

    SBX

    25b8b974104b5013b57403857d66870a.png

    DE

    66f50b5fbc31b0cfebe91fe96c2e4377.png

    SBX matlab版本实现

    function object=crossover(object,p1,p2,cf)

    object.rnvec=0.5*((1+cf).*p1.rnvec + (1-cf).*p2.rnvec);

    % 截断范围

    object.rnvec(object.rnvec>1)=1;

    object.rnvec(object.rnvec<0)=0;

    end

    u = rand(1,D_multitask);

    cf = zeros(1,D_multitask);

    cf(u<=0.5)=(2*u(u<=0.5)).^(1/(mu+1));

    cf(u>0.5)=(2*(1-u(u>0.5))).^(-1/(mu+1));

    child(count) = crossover(child(count),population(p1),population(p2),cf);

    child(count+1) = crossover(child(count+1),population(p2),population(p1),cf);

    SBX java版本实现

    /**

    * This class allows to apply a SBX crossover operator using two parent

    * solutions.

    * 关于此代码和Deb论文中代码不一致可以查看http://www.it1352.com/994287.html帖子或者查看Deb官方源码

    */

    // SBXCrossover.java

    //

    // Author:

    // Antonio J. Nebro

    // Juan J. Durillo

    //

    // Copyright (c) 2011 Antonio J. Nebro, Juan J. Durillo

    //

    // This program is free software: you can redistribute it and/or modify

    // it under the terms of the GNU Lesser General Public License as published by

    // the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or

    // (at your option) any later version.

    //

    // This program is distributed in the hope that it will be useful,

    // but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of

    // MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the

    // GNU Lesser General Public License for more details.

    //

    // You should have received a copy of the GNU Lesser General Public License

    // along with this program. If not, see .*/

    public Solution[] doCrossover(double probability, Solution parent1, Solution parent2) throws JMException {

    Solution[] offSpring = new Solution[2];

    /**

    *使用一个父代个体去生成新个体的原因在于可以将父代的属性传给子代

    *具体有:

    *public Solution(Solution solution) {

    * problemSet_ = solution.problemSet_;

    * type_ = solution.type_;

    *

    * numberOfObjectives_ = solution.getNumberOfObjectives();

    * objective_ = new double[numberOfObjectives_];

    * for (int i = 0; i < objective_.length; i++) {

    * objective_[i] = solution.getObjective(i);

    * } // for

    * //

    *

    * variable_ = type_.copyVariables(solution.variable_);

    * overallConstraintViolation_ = solution.getOverallConstraintViolation();

    * numberOfViolatedConstraints_ = solution.getNumberOfViolatedConstraint();

    * distanceToSolutionSet_ = solution.getDistanceToSolutionSet();

    * crowdingDistance_ = solution.getCrowdingDistance();

    * kDistance_ = solution.getKDistance();

    * fitness_ = solution.getFitness();

    * rank_ = solution.getRank();

    * location_ = solution.getLocation();

    *

    * skillFactor_ = solution.getSkillFactor();* } // Solution

    * */

    offSpring[0] = new Solution(parent1);

    offSpring[1] = new Solution(parent2);

    int i;

    double rand;

    double y1, y2, yL, yu;

    double c1, c2;

    double alpha, beta, betaq;

    double valueX1, valueX2;

    XReal x1 = new XReal(parent1);

    XReal x2 = new XReal(parent2);

    XReal offs1 = new XReal(offSpring[0]);

    XReal offs2 = new XReal(offSpring[1]);

    int numberOfVariables = x1.getNumberOfDecisionVariables();

    if (PseudoRandom.randDouble() <= probability) {

    //只有随机生成的数小于自定义的交叉可能性时才进行交叉操作

    for (i = 0; i < numberOfVariables; i++) {

    valueX1 = x1.getValue(i);

    valueX2 = x2.getValue(i);

    if (PseudoRandom.randDouble() <= 0.5) {

    if (java.lang.Math.abs(valueX1 - valueX2) > EPS) {

    if (valueX1 < valueX2) {

    y1 = valueX1;

    y2 = valueX2;

    } else {

    y1 = valueX2;

    y2 = valueX1;

    } // if

    yL = x1.getLowerBound(i);

    yu = x1.getUpperBound(i);

    rand = PseudoRandom.randDouble();

    beta = 1.0 + (2.0 * (y1 - yL) / (y2 - y1));

    alpha = 2.0 - java.lang.Math.pow(beta, -(distributionIndex_ + 1.0));

    if (rand <= (1.0 / alpha)) {

    betaq = java.lang.Math.pow((rand * alpha), (1.0 / (distributionIndex_ + 1.0)));

    } else {

    betaq = java.lang.Math.pow((1.0 / (2.0 - rand * alpha)),

    (1.0 / (distributionIndex_ + 1.0)));

    } // if

    c1 = 0.5 * ((y1 + y2) - betaq * (y2 - y1));

    beta = 1.0 + (2.0 * (yu - y2) / (y2 - y1));

    alpha = 2.0 - java.lang.Math.pow(beta, -(distributionIndex_ + 1.0));

    if (rand <= (1.0 / alpha)) {

    betaq = java.lang.Math.pow((rand * alpha), (1.0 / (distributionIndex_ + 1.0)));

    } else {

    betaq = java.lang.Math.pow((1.0 / (2.0 - rand * alpha)),

    (1.0 / (distributionIndex_ + 1.0)));

    } // if

    c2 = 0.5 * ((y1 + y2) + betaq * (y2 - y1));

    if (c1 < yL)

    c1 = yL;

    if (c2 < yL)

    c2 = yL;

    if (c1 > yu)

    c1 = yu;

    if (c2 > yu)

    c2 = yu;

    if (PseudoRandom.randDouble() <= 0.5) {

    offs1.setValue(i, c2);

    offs2.setValue(i, c1);

    } else {

    offs1.setValue(i, c1);

    offs2.setValue(i, c2);

    } // if

    } else {

    offs1.setValue(i, valueX1);

    offs2.setValue(i, valueX2);

    } // if

    } else {

    offs1.setValue(i, valueX2);

    offs2.setValue(i, valueX1);

    } // if

    } // if

    } // if

    return offSpring;

    }

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  • Hellow二进制

    2021-01-17 17:10:17
    Hellow 二进制 在web和二进制中我一眼就看准了二进制,为什么会这样说的呢,可能是跟数字有缘,哈哈哈哈哈哈。确实,跟数字挺有缘的,毕竟小编...二进制数据是按照一串0和 1的形式编码的。而绝大多数的程序会给某些特殊
  • 二进制安全

    2021-01-16 10:58:26
    刚开始学二进制,虽然高中时候知道二进制是个啥,什么逢二进一也懂,但是完全不知道二进制跟电脑有啥关系,更别说那些专业名词了,这两天看到一篇大佬的文章,怎么说呢,写的不错,对小白非常友好,大佬的链接放下边...
  • 该方案使用每集群的两个sink节点提供差分空时分组编码DSTBC, 其易于扩展到大量传感器, 适合间接源观测应用, 还适用于时变观测精度模型。通过对BER性能上限的分析, 建立了系统模型, 并进行了系统仿真。仿真结果表明:a...
  • 1、第二章:数据的表示和运算通过下面的思维导图来依次分享「数据的表示和运算」里面重要知识点。2、第一节:数制与编码1....3. BCD码:二进制的十进制数(Binary-coded Decimal,BCD)通常采用4位二进...
  • 16进制2进制转换with曼彻斯特编码是一款简单易用的转换工具,可以对16进制、2进制、曼彻斯特算法、10进制等进行互转,支持802.3曼彻斯特、标准曼彻斯特、差分三种转换模式,支持曼彻斯特编码每8位反序技术,需要的...
  • 该文研究了基于M进制差分幅度相位键控(M-DAPSK)的2-DDD算法,该算法使得基于无编码的64DAPSK-OFDM系统在加性Gauss白噪声信道误码率10-4处可获得1.35 dB的性能增益。为降低2-DDD中最优路径搜索的复杂度,提出了5种...
  • 关于本部分二进制安全相关的东西,一开始我没有准备看论文,主要是想找一些相关的工具来实现自己的目的。起初,我是希望寻找一个工具能够对比二进制文件的相似度,通过搜索之后,定位到了ssdeep这个工具,对这个工具...
  • 《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座,并分享给...这篇文章将带来USENIXSec21恶意代码分析的经典论文,DeepReflect,它通过二进制重构发现恶意功能,来自于佐治亚理工。希望对您有所帮助~
  • 该方案使用每集群的两个sink节点提供差分空时分组编码DSTBC, 其易于扩展到大量传感器, 适合间接源观测应用, 还适用于时变观测精度模型。通过对BER性能上限的分析, 建立了系统模型, 并进行了系统仿真。仿真结果表明:a...
  • 二进制安全学习路线

    万次阅读 多人点赞 2019-08-14 23:35:17
    本文作者:rkvir(二进制小组组长) 转自某推文,链接找不到了。 一. 什么是二进制安全 在很久以前安全圈并没有把安全技术做出一个特别清晰的分类。在大部分人眼里,所谓的黑客,安全研究者指的就是研究渗透入侵...
  • 遗传算法差分进化算法总结比较

    万次阅读 2017-01-15 09:25:18
    遗传算法是一种基于生物进化原理构想出来的搜索最优解的仿生算法,它是模拟基因重 组与进化的自然过程,把待解决问题的参数编成二进制码或十进制码(也可编成其他进制码)即基因,若干基因组成一个染色体(个体),...
  • “ Karta”是IDA的python插件,其功能是在已经编译过的二进制文件中搜索是否使用了开源的代码。该插件是为了匹配大体积二进制文件中的开放源代码库的开源代码(通常是查找固件)。对于每天处理固件的人来说,反复的...
  • 这篇文章将介绍三个作者溯源的工作,从二进制代码和源代码两方面实现作者去匿名化或识别。这是三篇非常经典的安全论文,希望您喜欢。一方面自己英文太,只能通过最土的办法慢慢提升,另一方面是自己的个人学习笔记...
  • 中心化、本地化差分隐私基础知识

    千次阅读 2022-04-22 16:28:44
    差分隐私是通过向查询结果中添加一个随机噪声来保护隐私的,这个噪声是一个随机变量,服从某种分布。
  • 遗传算法 差分进化算法 粒子群优化算法区别

    万次阅读 多人点赞 2018-01-17 15:46:05
    一 遗传算法 遗传算法(GA)作为一种经典的进化算法,自 Holland提出...经典遗传算法首先对参数进行编码,生成一定数目的个体,形成初始种群其中每个个体可以是一维或多维矢量,以二进制数串表示,称为染色体.染色体的
  • 【论文阅读】二进制的Embedding

    万次阅读 2021-01-20 13:20:09
    特别地, 本文还提出一种语义保全目标(semantic-preserving objective), 这个目标通过标准自动编码器架构(standard autoencoder architecture)来增强, 以促进模型抽象出富含信息(informative)的二进制编码;...
  • 计算机网络 - 物理层

    千次阅读 2021-05-22 17:34:04
    曼彻斯特编码:高电压->低电压表示1,低电压->高电压表示0 差分曼彻斯特编码:没有跳变的表示下一个是1,有跳变的表示下一个是0 信道的极限容量 奈氏准则 1924年,奈奎斯特(Nyquist)就推导出了著名的奈氏准则。...
  • 针对差分跳频技术提出了一种G函数的非二进制卷积编码的等效模型,给出了差分跳频信号的最佳接收机设计方法,研究了维特比硬判决和维特比软判决两种最大似然检测算法,并对在AWGN信道下的两种最大似然检测算法的性能进行...
  • DFOTA差分算法

    千次阅读 2018-01-15 20:54:10
    固件升级使用FOTA(Firmware Over-The-Air)方式时,可以采用传输差分包的形式来减小升级包的大小,能够带来空口传输时间减小、降低终端功耗等优势。目前比较常见的算法有...Vcdiff采用差分文件包含:ADD、COPY、RUN[、N

空空如也

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