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北京石油化工学院2026年研究生招生接收调剂公告
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crasting

管理员

优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!

[求助] 寻优算法陷入局部最优 已有2人参与

应用粒子群算法或遗传算法寻优时,如何证明最后寻到的最优解不是陷入局部最优的呢?谢谢大家!
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Mr__Right

新虫

【答案】应助回帖


感谢参与,应助指数 +1
crasting: 金币+1 2017-01-16 10:47:58
一般情况下,目前还没有好的办法。

要是这个问题能解决,肯定是划时代的、里程碑式的

很多关于NP-hard问题的研究也就没有太大意义了
文章乃身外之物,要多考虑编辑、审稿人和读者的感受。
2楼2017-01-16 10:41:56
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duyacnmm

兑换贵宾

优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!

因为这两种有一定随机性,一般我会换变量域和多次寻优

发自小木虫Android客户端
7楼2017-01-17 00:17:44
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crasting

管理员

优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!

引用回帖:
2楼: Originally posted by Mr__Right at 2017-01-16 10:41:56
一般情况下,目前还没有好的办法。

要是这个问题能解决,肯定是划时代的、里程碑式的

很多关于NP-hard问题的研究也就没有太大意义了

我这个其实用的是最简单的粒子群算法,不是它的各种改进的方法,编程用for循环也可以实现,我用for循环得到的最优解和用离子群是一样的,这样能不能证明没有陷入局部最优?谢谢!
3楼2017-01-16 10:47:49
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Mr__Right

新虫

引用回帖:
3楼: Originally posted by crasting at 2017-01-16 10:47:49
我这个其实用的是最简单的粒子群算法,不是它的各种改进的方法,编程用for循环也可以实现,我用for循环得到的最优解和用离子群是一样的,这样能不能证明没有陷入局部最优?谢谢!...

不能。
文章乃身外之物,要多考虑编辑、审稿人和读者的感受。
4楼2017-01-16 11:02:27
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crasting

主管区长

优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!

引用回帖:
4楼: Originally posted by Mr__Right at 2017-01-16 11:02:27
不能。...

1:为什么for循环的结果不能证明?
2:这是我投稿的一篇文章里审稿人提的,问是否陷入局部最优解?我该如何回答呢?

谢谢
5楼2017-01-16 11:10:36
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Mr__Right

无虫

引用回帖:
5楼: Originally posted by crasting at 2017-01-16 11:10:36
1:为什么for循环的结果不能证明?
2:这是我投稿的一篇文章里审稿人提的,问是否陷入局部最优解?我该如何回答呢?

谢谢...

一般情况下没有办法。

但是,针对特定的问题就不一定了。

我没看过你的问题。不知道你该如何回答。
文章乃身外之物,要多考虑编辑、审稿人和读者的感受。
6楼2017-01-16 12:55:12
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crasting

主管区长

优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!

引用回帖:
7楼: Originally posted by duyacnmm at 2017-01-17 00:17:44
因为这两种有一定随机性,一般我会换变量域和多次寻优

您好!非常感谢您的回复!不过仍有几个问题想要请教:
1:换变量域的问题,寻优时变量域的范围不是已经固定了吗?就是要在这个范围内去寻找满足适应度函数的变量最优解?所以如何更换变量域呢?
2:多次寻优的问题,进行多次寻优时,是会改变一些寻优算法的参数再进行吗?

再次感谢!
8楼2017-01-17 09:06:24
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duyacnmm

兑换贵宾

优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!

我也不是专业搞算法的。就是常用这两种:第一种是个算法验证,对另一个已知的问题,已知的全局解的验证;第二个不改参数,因为初始化的随机性。

发自小木虫Android客户端
9楼2017-01-17 13:51:55
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crasting

专家顾问

优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!优秀!!有木有!!!

引用回帖:
9楼: Originally posted by duyacnmm at 2017-01-17 13:51:55
我也不是专业搞算法的。就是常用这两种:第一种是个算法验证,对另一个已知的问题,已知的全局解的验证;第二个不改参数,因为初始化的随机性。

谢谢您的回复!第二种多次寻优的方法,您的意思是多次运行,因为每次初始化粒子会有所不同,看结果是否一致?
10楼2017-01-17 15:52:53
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