目录
前言
算法原理
算法思想
GOA 算法的数学模型
迭代模型
算法流程
DFS（深度优先搜索）是一种常见的算法，我们平时遇到的大部分题目都可以用 DFS 解决，但是一般情况下，这都是骗分算法，很少会有爆搜为正解的题目。因为 DFS 的时间复杂度特别高。 一、定义 DFS（深度优先搜索）定义上的深度优先搜索的思路与树的先序遍历非常相似，是针对图的搜索而提出的一种算法，下面是算法导论上的解释： 在深度优先搜索中，对于最新发现的顶点，如果它还有以此为顶点而未探测到的边，就沿
将浮点转成定点运算，就一个目的，减少算法运算的 cycles 数，提高算法的效率。
计算机科学中最有趣的事情之一就是编写一个人机博弈的程序。有大量的例子，最出名的是编写一个国际象棋的博弈机器。但不管是什么游戏，程序趋向于遵循一个被称为Minimax算法，伴随着各种各样的子算法在一块。本篇将简要介绍 minimax 算法，并通过实例分析帮助大家更好的理解。 一、概念 Minimax算法又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法。Minimax算法常用于棋类等由两
主要内容：Nelder–Mead单纯形算法, 最小二乘,求根包提供了几种常用的优化算法。 该模块包含以下几个方面 - 使用各种算法(例如BFGS，Nelder-Mead单纯形，牛顿共轭梯度，COBYLA或SLSQP)的无约束和约束最小化多元标量函数() 全局(蛮力)优化程序(例如，，) 最小二乘最小化()和曲线拟合()算法 标量单变量函数最小化()和根查找() 使用多种算法(例如，Powell，Levenberg-Marquardt混合或Newton-Kr
梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路。 1 批量梯度下降算法 假设h(theta)是要拟合的函数，J(theta)是损失函数，这里theta是要迭代求解的值。这两个函数的公式如下,其中m是训练集的记录条数，j是参数的个数： 梯度下降法目的就是求出使损失函数最小时的theta。批量梯度下降的求解思路如下： 对损失函数求th
几周前，我问了一个关于如何在R中进行优化（使用Optimize R优化向量）的问题。现在我已经掌握了R中的基本优化，我想开始使用遗传算法来解决问题。 考虑到目标函数： 我使用genalg软件包进行优化，特别是“rbga.bin”函数。但问题是一个人似乎不能传递多个参数，即不能传递vol和cov。小地毯是我遗漏了什么，还是理解错误了。 编辑：在genalg包中，有一个名为rbga的函数。垃圾箱就是我
Reference 【必读】An overview of gradient descent optimization algorithms - Sebastian Ruder 梯度下降 ../数学/梯度下降法 梯度下降是一种优化算法，通过迭代的方式寻找模型的最优参数； 所谓最优参数指的是使目标函数达到最小值时的参数； 当目标函数是凸函数时，梯度下降的解是全局最优解；但在一般情况下，梯度下降无法保证
