网格算法和穷举法

简介: 网格算法和穷举法

介绍

网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具

当需要在多个离散的点(比如网格点)中寻找最优解时,网格算法和穷举法都是常用的方法。

网格算法,也称为坐标遍历法,是一种基本的离散搜索算法。其主要思想是将区域按网格划分,并在每个网格点处对函数进行计算,从而逐个比较取得最优解。网格算法总是能找到全局最优解,但是当搜索区域维度增多时,计算时间会呈指数级增长。

穷举法,也称为暴力搜索法,其思想是将所有可能的组合情况枚举出来,最终找到最优解。穷举法的优点是可以找到所有可能的解,但其缺点是当问题规模较大时,计算量非常庞大,甚至可能无法实现。

总体而言,网格算法更适合在大多数情况下使用,而穷举法则适用于少数特定情况。

举例

假设我们要在一个二维网格中找到函数 f(x,y) = x^2 + y^2 的最小值,其中 x 和 y 的取值范围是 [-5, 5]。可以使用网格算法来实现。

% 定义函数
f = @(x, y) x.^2 + y.^2;
% 定义取值范围和步长
x = -5:0.1:5;
y = -5:0.1:5;
% 初始化最小值和对应的坐标
min_value = inf;
min_x = 0;
min_y = 0;
% 遍历每个网格点
for i = 1:length(x)
    for j = 1:length(y)
        % 计算函数值
        value = f(x(i), y(j));
        % 更新最小值和对应的坐标
        if value < min_value
            min_value = value;
            min_x = x(i);
            min_y = y(j);
        end
    end
end
% 输出最小值和对应的坐标
fprintf('最小值为: %.2f\n', min_value);
fprintf('对应的坐标为: (%.2f, %.2f)\n', min_x, min_y);

假设我们要找到一个三位整数,使其个位数字加十位数字等于百位数字。可以使用穷举法来找到满足条件的整数。

% 穷举遍历所有三位整数
for num = 100:999
    % 获取个位、十位和百位数字
    digit1 = floor(num / 100);
    digit2 = floor(mod(num, 100) / 10);
    digit3 = mod(num, 10);
    % 判断是否满足条件并输出结果
    if digit1 + digit2 == digit3
        fprintf('%d\n', num);
    end
end


目录
打赏
0
0
0
0
25
分享
相关文章
Python实现GBDT(梯度提升树)分类模型(GradientBoostingClassifier算法)并应用网格搜索算法寻找最优参数项目实战
Python实现GBDT(梯度提升树)分类模型(GradientBoostingClassifier算法)并应用网格搜索算法寻找最优参数项目实战
算法金 | 最难的来了:超参数网格搜索、贝叶斯优化、遗传算法、模型特异化、Hyperopt、Optuna、多目标优化、异步并行优化
机器学习中的超参数调优是提升模型性能的关键步骤,包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化和遗传算法等方法。网格搜索通过穷举所有可能的超参数组合找到最优,但计算成本高;随机搜索则在预设范围内随机采样,降低计算成本;贝叶斯优化使用代理模型智能选择超参数,效率高且适应性强;遗传算法模拟生物进化,全局搜索能力强。此外,还有多目标优化、异步并行优化等高级技术,以及Hyperopt、Optuna等优化库来提升调优效率。实践中,应结合模型类型、数据规模和计算资源选择合适的调优策略。
328 0
算法金 | 最难的来了:超参数网格搜索、贝叶斯优化、遗传算法、模型特异化、Hyperopt、Optuna、多目标优化、异步并行优化
Python实现人工神经网络回归模型(MLPRegressor算法)并基于网格搜索(GridSearchCV)进行优化项目实战
Python实现人工神经网络回归模型(MLPRegressor算法)并基于网格搜索(GridSearchCV)进行优化项目实战
机器学习中的超参数优化涉及手动尝试、网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、梯度优化、进化算法等策略
【6月更文挑战第28天】**机器学习中的超参数优化涉及手动尝试、网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、梯度优化、进化算法等策略。工具如scikit-optimize、Optuna助力优化,迁移学习和元学习提供起点,集成方法则通过多模型融合提升性能。资源与时间考虑至关重要,交叉验证和提前停止能有效防止过拟合。**
132 0
Python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖尿病数据
Python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖尿病数据
【算法 | 实验6-1】n*n的网格,从左上角开始到右下角结束遍历所有的方块仅一次,总共有多少种不同的遍历路径
前言 思路介绍中省略了关于如何进行回溯搜索的细节,而主要讨论回溯中所使用的剪枝策略。
210 0
【数学建模】机器学习预测算法(KNN、随机森林、网格搜索对决策树、支持向量机)(Python代码实现)【2021华为杯】
【数学建模】机器学习预测算法(KNN、随机森林、网格搜索对决策树、支持向量机)(Python代码实现)【2021华为杯】
402 0
基于和声搜索优化算法的机器工作调度matlab仿真,输出甘特图
本程序基于和声搜索优化算法(Harmony Search, HS),实现机器工作调度的MATLAB仿真,输出甘特图展示调度结果。算法通过模拟音乐家即兴演奏寻找最佳和声的过程,优化任务在不同机器上的执行顺序,以最小化完成时间和最大化资源利用率为目标。程序适用于MATLAB 2022A版本,运行后无水印。核心参数包括和声记忆大小(HMS)等,适应度函数用于建模优化目标。附带完整代码与运行结果展示。
下一篇
oss创建bucket
目录
AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等