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  • 优化算法中常用的有两个终止条件,即最大适应度评估(maximum fitness evalutions)和最大迭代次数,这两个终止条件的关系可以大致写为: 最大适应度评估=最大迭代次数*种群数; 但由于很多算法每次产生的种群并不是...

    优化算法中常用的有两个终止条件,即最大适应度评估(maximum fitness evalutions)和最大迭代次数,这两个终止条件的关系可以大致写为:

    最大适应度评估=最大迭代次数*种群数;

    但由于很多算法每次产生的种群并不是固定的,可能通过变异等操作产生了新的种群,那么这时候这个新种群也要进行适应度评估,即计算适应度值。

    那么根据这种算法,很简单的理解适应度评估次数与迭代次数的关系就是,在一次迭代过程中,只要计算了一次适应度值,即调用了一次适应度函数,那么即评估了一次

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  • 使用 最大迭代次数依据:  智能算法既然是通过迭代,一步步的趋向最优解,那就应该在同样的代数下一代'进行对比 使用 评估次数依据:  一般 种群大小*迭代次数=评价次数。当种群大小一样时,可以使用迭代次数...

    使用 最大迭代次数依据:

                   智能算法既然是通过迭代,一步步的趋向最优解,那就应该在同样的代数下一代'进行对比

    使用 评估次数依据:

                   一般  种群大小*迭代次数=评价次数。当种群大小一样时,可以使用迭代次数一致

                  种群大小*迭代次数=评价次数   也是一般情况下,之前看烟花算法,种群规模(烟花)固定下,每一代生成的火花总数是不固定的,因此每一代的评价次数也不一样。

                   在算法中进行交叉生成了一个新的种群,然后为了加强多样性又以小概率进行变异,在变异时可能也会生成几个个体
                   比如A和B两个算法评价次数都为10万次来比较结果,意思就是在得到了10万个解的情况下A和B的结果哪个更优

                   评价次数一致下,比如A和B种群规模设为一样,A迭代了100次,B迭代了200次,那就说明A没一代比B多生成了100个体,那么理论上应该让A的迭代次数比B少一半,这样算下来评价次数也是相同的

     

    总结: 

               算法的会在我们的搜索空间进行搜索,搜索的点也就是算法中的个体,我们对比的应该是遍历访问了多少了区域(点)。所以最后靠谱的应该是“最大评估次数”作为界限

     

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  • 如何设置Mosek的最大迭代次数

    千次阅读 2019-08-05 11:01:02
    Mosek是没有设置输出迭代过程的功能,但是我们可以设置最大迭代次数来得到没一次迭代的结果。 我用的是Yalmip+mosek,所以下面给出一个例子: 下面是使用modek默认设置的计算日志: MOSEK Version 8.0.0.60 ...

    Mosek作为求解优化问题的软件,最大的迭代次数是软件的默认值,有时候我们希望看到没一次迭代的结果,那么怎么办呢?Mosek是没有设置输出迭代过程的功能,但是我们可以设置最大迭代次数来得到没一次迭代的结果。

    我用的是Yalmip+mosek,所以下面给出一个例子:

    下面是使用modek默认设置的计算日志:

    MOSEK Version 8.0.0.60 (Build date: 2017-3-1 13:09:33)
    Copyright (c) MOSEK ApS, Denmark. WWW: mosek.com
    Platform: Windows/64-X86
    
    
    Problem
     Name : 
     Objective sense : min 
     Type : CONIC (conic optimization problem)
     Constraints : 76 
     Cones : 59 
     Scalar variables : 269 
     Matrix variables : 0 
     Integer variables : 0 
    
    
    Optimizer started.
    Conic interior-point optimizer started.
    Presolve started.
    Linear dependency checker started.
    Linear dependency checker terminated.
    Eliminator started.
    Freed constraints in eliminator : 0
    Eliminator terminated.
    Eliminator - tries : 1 time : 0.00 
    Lin. dep. - tries : 1 time : 0.01 
    Lin. dep. - number : 0 
    Presolve terminated. Time: 0.03 
    Optimizer - threads : 2 
    Optimizer - solved problem : the primal 
    Optimizer - Constraints : 17
    Optimizer - Cones : 60
    Optimizer - Scalar variables : 211 conic : 179 
    Optimizer - Semi-definite variables: 0 scalarized : 0 
    Factor - setup time : 0.00 dense det. time : 0.00 
    Factor - ML order time : 0.00 GP order time : 0.00 
    Factor - nonzeros before factor : 153 after factor : 153 
    Factor - dense dim. : 0 flops : 4.88e+004 
    ITE PFEAS DFEAS GFEAS PRSTATUS POBJ DOBJ MU TIME 
    0 5.8e+001 1.0e+000 1.0e+000 0.00e+000 0.000000000e+000 0.000000000e+000 1.0e+000 0.05 
    1 2.8e+001 4.9e-001 7.4e-001 2.69e+000 -4.254048024e-001 -2.844728402e-001 4.9e-001 0.11 
    2 9.9e+000 1.7e-001 1.4e+000 1.42e+000 -2.952027207e-001 -3.496907606e-001 1.7e-001 0.11 
    3 2.7e+000 4.6e-002 8.0e-001 2.05e+000 -2.917533988e-001 -3.004520037e-001 4.6e-002 0.11 
    4 1.1e+000 1.9e-002 5.1e-001 1.25e+000 -2.945747896e-001 -2.977818412e-001 1.9e-002 0.13 
    5 4.5e-001 7.8e-003 3.4e-001 1.09e+000 -2.950900595e-001 -2.964001014e-001 7.8e-003 0.13 
    6 1.6e-001 2.8e-003 2.1e-001 1.04e+000 -2.944637949e-001 -2.949282232e-001 2.8e-003 0.13 
    7 3.3e-002 5.7e-004 9.7e-002 1.02e+000 -2.943788616e-001 -2.944751249e-001 5.7e-004 0.14 
    8 7.6e-003 1.3e-004 4.7e-002 1.00e+000 -2.944441319e-001 -2.944664877e-001 1.3e-004 0.14 
    9 1.2e-003 2.1e-005 1.9e-002 1.00e+000 -2.944543542e-001 -2.944579238e-001 2.1e-005 0.14 
    10 1.2e-004 2.1e-006 6.0e-003 1.00e+000 -2.944553323e-001 -2.944556878e-001 2.1e-006 0.16 
    11 3.2e-005 5.6e-007 3.1e-003 1.00e+000 -2.944554230e-001 -2.944555190e-001 5.6e-007 0.16 
    12 1.2e-005 2.1e-007 1.9e-003 1.00e+000 -2.944554811e-001 -2.944555166e-001 2.1e-007 0.16 
    13 2.2e-008 3.8e-010 8.4e-005 1.00e+000 -2.944554930e-001 -2.944554931e-001 3.8e-010 0.17 
    Interior-point optimizer terminated. Time: 0.17. 
    
    
    Optimizer terminated. Time: 0.31 
    
    
    Interior-point solution summary
     Problem status : PRIMAL_AND_DUAL_FEASIBLE
     Solution status : OPTIMAL
     Primal. obj: -2.9445549304e-001 nrm: 1e+000 Viol. con: 5e-009 var: 0e+000 cones: 0e+000 
     Dual. obj: -2.9445549311e-001 nrm: 3e-001 Viol. con: 0e+000 var: 1e-010 cones: 0e+000 
    Optimizer summary
     Optimizer - time: 0.31 
     Interior-point - iterations : 13 time: 0.17 
     Basis identification - time: 0.00 
     Primal - iterations : 0 time: 0.00 
     Dual - iterations : 0 time: 0.00 
     Clean primal - iterations : 0 time: 0.00 
     Clean dual - iterations : 0 time: 0.00 
     Simplex - time: 0.00 
     Primal simplex - iterations : 0 time: 0.00 
     Dual simplex - iterations : 0 time: 0.00 
     Mixed integer - relaxations: 0 time: 0.00 
    
    
    
    
    ans = 
    
    
     struct with fields:
    
    
     yalmiptime: 3.5286
     solvertime: 0.4354
     info: 'Successfully solved (MOSEK)'
     problem: 0

    下面设置最大迭代次数:下面的ops是设置最大次数而添加的代码行。

    ops = sdpsettings('solver','mosek','MSK_IPAR_INTPNT_MAX_ITERATIONS',10);
    solvesdp(F,object_fun,ops)

    这样就可以了。Mosek的相关参数可以参考:https://docs.mosek.com/7.0/toolbox/Parameters.html.

     

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  • 我认为这项任务的目的是让你了解xrange做什么,iterators是什么。从documentation:This function is very similar to range(), but returns an xrange objectinstead of a list. This is an opaque sequence type ...

    我认为这项任务的目的是让你了解xrange做什么,iterators是什么。从documentation:This function is very similar to range(), but returns an xrange object

    instead of a list. This is an opaque sequence type which yields the

    same values as the corresponding list, without actually storing them

    all simultaneously. The advantage of xrange() over range() is minimal

    (since xrange() still has to create the values when asked for them)

    except when a very large range is used on a memory-starved machine or

    when all of the range’s elements are never used (such as when the loop

    is usually terminated with break). For more information on xrange

    objects, see XRange Type and Sequence Types str, unicode, list,

    tuple, bytearray, buffer, xrange.

    实际上,尝试编写for循环而不是直接使用它:for i in range(.....):

    pass

    对比:

    ^{pr2}$

    看看会发生什么。在

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  • 有些小伙伴们使用iter不知道有没有迭代次数的限制,所以今天小编从iter函数的说明、语法、参数、返回值等进行分享,并带来实例的介绍,帮助大家找出iter迭代次数的要求。1.说明:(1)函数功能返回一个迭代器对象。(2)...
  • 问题似乎是多处理对于可以传递给xrange内的子进程的最大的int有一个限制.这是一个快速测试:import sysfrom multiprocessing import Pooldef doit(n):print nif __name__ == "__main__":procs = int(sys.argv[1])...
  • 在我想从Python的itertools中的生成器获取一组迭代次数(1000000)中最大返回值的索引。这个函数起作用了,但是我不知道如何有效地获得最大值,而不将它存储在一个巨大的一百万长的列表中,我认为这很难有效。有没有...
  • 目前我在scipy.sparse.eigsh中使用以下内容:evals, evecs = eigsh(MyMatrix, 2,which='LM' ,tol=1.e-15, maxiter=1000000)如果它没有通过maxiter迭代收敛到tol精度,它会引发一个ArpackNoConvergence错误,其中包含已...
  • import random def Itertion(): for i in range(30): yield random.randint(1, 50) item = Itertiom() for i in item: print(i)
  • 找到最大迭代次数串。参考迭代万亿最大数目,找到核心人物,我们可以扩展,找到最大迭代次数串。 基本思想是把反复次数最大记录下来。并记录起始位置。 #include <iostream> #include <...
  • RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object def foo(n): print(n) n = n + 1 foo(n) if __name...
  • 关于欧几里得算法(Euclidean Algorithm)的迭代次数的证明 我们直到欧几里得算法是计算两个数的最大公因数(或者两个多项式的最大公因式),并且在其他算法中(例如因子分解算法)经常会用到欧几里得算法。本篇专门...
  • 输入系数矩阵A,b,初始矩阵Y,可限定最大迭代次数M,和精度e. 关于SOR迭代则需要输入松弛因子w.
  • 迭代次数:迭代1,迭代2; 目标最大并发数:3个; controller设置: (1)每5S加载两个Vuser ; (2)持续运行(Duration):5min; (3)每5S退出两个Vuser; 分析:不到10S,三个Vuer都加载完成,由于登录操作的时间...
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  • 雅可比迭代

    2020-04-19 13:55:50
    function [x, k] = LinJacobi(A,b,ep,it_max) % 求线性方程组的Jacobi迭代法,调用格式为 % [x, k] = LinJacobi(A,b,ep,it_max) ...% it_max 为最大迭代次数,默认为100 % x 为线性方程组的解,k迭代次数 if ...
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  • 损失函数机器学习多数算法都需要最大化或最小化一个函数,即“目标函数”。一般把最小化的一类函数称为“损失函数”。损失函数用于模型构建中(部分简单模型构建不需要损失函数,如KNN),所以它用于指导模型的生成。...
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  • 最大迭代次数N ;最大误差要求del Output:近似解或失败信息 while  n←1 while(n<=N) do: y←f(x0);z←f(y); x←x_0-(y-x_0 )^2/(z-2y+x_0 ); If (|x-x0|<del) then; return x; End n←n+1; x0←x; end ...
  • python实现迭代法解方程

    万次阅读 2018-11-05 16:27:00
    最大迭代次数判断,以及判断迭代是否收敛的算法。 牛顿迭代法 # -*- coding= utf-8 -*- # 一元三次方程x^3-2x+1=0,给定误差0.0001,迭代法求解。有3个实数解,其中一个是1。 # 有最大迭代次数判断,以及判断...
  • 线性方程组——Jacobi迭代和G_S迭代

    千次阅读 2016-11-09 15:02:30
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  • %用Jacobi迭代法求解方程组Ax = b %输入:A为方程组的系数矩阵,b为方程组右端的列向量,X为迭代初值构成的列向量,nm为最大迭代次数,tol为误差精度 %输出:x为求得的方程组的解构成的列向量,Nmax为迭代次数
  • 如果更通俗地说的话,比如你想找一条最短的路径走到一个盆地的最底部,梯度下降法每次只从你当前所处位置选一个坡度最大的方向走一步,牛顿法在选择方向时,不仅会考虑坡度是否够大,还会考虑你走了一步之后,坡度...
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    千次阅读 2018-10-22 14:13:14
    简单迭代法 A=input('请输入待求解的系数矩阵:\n');...nmax=('最大迭代次数是几?'); eps=('误差是几?'); x0=('初始解是几?'); n=size(A); for k = 1:100 for i=1:n s=0; for j=1:i-1 s=s+A(i,j)*x(j...

空空如也

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最大迭代次数