最优化参考讲义（上海交大参考讲义）
详细介绍了最优化方法，是学习最优化的比较好的参考讲义第一章引言第一章引言§1.1最优化问题概述学科简述最优化理论与方法:研究某些数学上定义的问题的最优解,即对于给出的实际问题,从众多的方案中选出最优方案。最优化是一门应用性很强的年轻学科。比如:●工程设计中怎样选择参数,使得设计既满足要求又能降低成本;资源分配中,怎样的分配方案既能满足各方面的基本要求,又能获得好的经济效益:生产计划安排中,选择怎样的计划方案才能提高产值和利润;·原料配比冋题中,怎样确定各种成分的比例才能提高质量、降低成本,最优化问题分类最优化问题分类表分类标志变量个数变量性质约束情况极值个数日标个数函数关系问题性质时间单变量连续无约朿单峰单目标线性确定性静态类型离散随机性多变量函数约束多峰多日标非线性模糊性动态比如:线性规划,非线性规划,随机规划,非光滑规划,多目标规划,整数规划,工作步骤:用最优化方法解决实际问题,一般经过下列步骤1.提出最优化问题,收集有关数据和资料2.建ν最优化问题的数学模型确定变量,列出目标函数和约束条件;3.分析模型,选择合适的最优化方法4.求解,一般通过编制程序,用计算机求最优解5.最优解的检验和实施上述5个步骤常常相互支持、相互制约,在实践中反复交叉进行。模型的三要素:1.变量:最优化问题中待确定的某些量;2.约束条件:求最优解时对变量的某些限制,包括技术上的约束、资源上的约束和时间上的约束等,用等式、不等式、或可行集表示;1.1最优化闩题概述3.目标函数:最优化评价标准的数学描述,一般用最大或最小表示。最优化方法:解析法,直接法,数值解法,二、线性与非线性规划问题例1.1.1[食谱问题设市场上可以买到n种不同的食品,每种食品含有m种营养成分.每单位的笫j种食品售价为c;,且含有第种营养成分为a;设每人每天对第种营养成分的需求量不少于b;,试确定在保证营养的要求下的最经济食谱建立数学模型(1)根据问题的需要设置变量:设每人每天需要各种食品的数量分别为x1,…,xn(2)用所设置的变量把所追求的目标和听受的约束,用数学语言表述出来,得该问题的数学模型:(1.1.3)这里a11表示购买了x;个第种食品所包含的第种营养量,其中min是 minimize的简写,读作“极小化”,s.t.是 subject tol的简写,读作“受限制于”或“约束条件是”。(1.1.1)称为日标函数,(1.1.2)-(1.1.3)称为约束条件例1.1.2[资金使用问题]设有400万元资金,要求4年内使用完,若在一年使用资金x万元,则可得到效益√万元(效益不能再使用),当年不用的资金可存入银行,年利率为10%。试制订出资金的使用规划,以使4年效益总和为最大。显然,不同的使用方案取得的效益总和是不同的。如(1)第一年就把400万元全部用完,则效益总和为√400=20.0(万元)(2)若前三年均不用而存入银行,则第四年把本息和:400×(1.1)3=532.4(万元)全部用完,则效益总和为√52.4-23.07(万元),比第一方案效益大3万元多;(3)若运用最优化方法,可得如下最优方案第年第二年第三年第四年现有资金400342265.1152.8使用金额86.2104.2126.2152.8第一章引言效益总和为√86.2+√104.2+√126.2+√152.8=43.1(万元),是第方案效益总和的两倍多。建立数学模型:设变量x(i-1,2,3,4)分别表示第所使用的资佥数。所追求的目标-4年的效益总和最大,表为+√3+所受到的约束为每年的使用数额既不能为负数又不能超过当年资金拥有数,即第一年00,存在正整数K>0,使得当k>K时,有|(8)-洲0,使得对于任意的k有|)川0,存在正整数K>0,使得当k,l>K时,有|x()-xO川
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模式识别——基于ID3算法的三次改进
ID3算法是决策树的鼻祖，最早于1986年由Quinlan提出，全称是Iterative Dichotomiser 3 [1]。在这篇课程报告中，我将对经典的ID3做出三次改进：1.把 info gain 改进为 gain ratio；2. 把简单投票的过程改进为朴素贝叶斯的方法；3. 将许多颗ID3决策树打造成随机森林。本人将在Weka平台进行二次开发，并且用Weka-Experiment做大量实验，和其它著名的算法进行比较，最后做出综述。项目的源代码开源在本人的GitHub主页上。未来工作有以下几点:是那么容易就可以随机出来的1.在 Improvement Two中,3树的生长的深度限3.可以把这三种改进方法糅合在一起,看看三种制在多少,可以进行进一步的研究改进组合在一起,能不能产生性能更加的算法2.在 Improvement Three中,本人费劲心思写出来4.上述所有方法都是基于属性为 nominal的数据的“随机森林”,正确率反而比D3更差。虽然集,可以进一步研究属性为 numerical,甚至是很使我伤心,但是我在写代码、调试代码、还有两者混合的数据集。思考的过程中有了不少长进。看来随机森林不L己ta3et(1 caitao.I(2) caita (3 caita (4 caita (5) trees (6)treesca置,色va1 eatlon(100)B9.19|81.36*92.85V78.日9*94.43W93.40Vweather. symbolic100)79.00|56.507s.0079.57.506,50{v!/*)|(0/1/1)(1/1/0(011/1)(1/1/0)(1/1/0Re1)caia。,工3"-26936786470963225612) CaILE。 gainRatio.工D311-2693678647096322561(3 caitao naiveBayes. ID3-26936786470963225614)cata0 andomforest,ID31-2593678647096322561{5) trees. NBTree"-47160057070582560866) trees. Randomforest"-10-4-51- depth101-2260823972777004705图-7: Weka-experiment实验结果。总共6个算法,2个数据集。6个算法中(1是原始的1D3算法,后面(2)-(4)是本人的改进算法,(5)和(6)是Weka平台自带的算法。GitHub较风趣;另一方面,蒋老师在我上机实习的过程过,本次模式识别上机实刁的代码,全部公开在本人的回答了我不少疑惑,虽然这些疑惑对于蔣老师而言GitHub主页上面,ur地址如下:可能十分幼稚,但是依然完整解决了我的问题。1. Improvement one:https://github.com/caitaozhan/id3improvements/treREFERENCES/gain ratio2. Improvement TwoJhttps://en.wikipedia.org/wiki/id3algorithmhttps://github.com/caitaozhan/id3_improvements/tre[2]决策树,蒋良孝的PPTChapter2-8e/naive bayes[3] Data Mining Practica/ Machine Learning Tools and3. Improvement threTechniques--Chapter4.3https://github.com/caitaozhan/id3improvements/tre[4贝叶斯分类,将良孝的PPTChapter3-15e/random forest[5]http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/car+evaluation[6]https://en.wikipediaorg/wiki/random_subspace_methodAcknowledgements感谢蒋良孝老师对于我的指导。一方面,蒋老师上课讲解十分到位,关键部位一点就通了,不仅如此还比
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