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※ 引述《coexistence (褐痂人美語教室)》之銘言: : ※ 引述《smileman (.....)》之銘言: : : 做最佳化就要找我討論啦~~~ : : 我們實驗室就是在做最佳化設計的阿... : : 不過...我不太瞭解妳們的full search是在做什麼... : : 把全部的列出來...再試哪一個最好!?... : : (我覺得這叫錯誤嘗試法...不是最佳化方法..) : 把全部的結果通通找出來 再挑自己想要的解 : 一定就是最佳解啦 這就是full search : 你說的錯誤嘗試法應該不會把所有可能都找出來 : 我現在會的找最佳解的方法有Lagragian algorithm : generic algorithm : simulated annealing algorithm : automaton algorithm : 上面四種除了Lagragian以外全部都是錯誤學習法 : 應該也是最佳化方法吧 @__@: : 因為是在找最佳解 我們找最佳解的方式並不會把所有解都找出來.... 而是用某些方法(類似路徑搜尋的方式)找出最佳解的區域.. 如果最後變化量deltaX < e^-6 我們就說這是區域最佳解了. (變化量至於要到小數點下幾位.可以自己定義). 簡單的說...我們的最佳化是這樣 _______________ 框框內部表示值域. | | S:起始點(可自行定義) | S | 紅線就是搜尋路徑 | \__ | E:最佳點. | \ | | |__E | 也就是我在幾次迭代後就出現最佳解了~ | | 以這個圖為例...有三個折點..3次迭代.. |_______________| 至於路徑以外的點..不用算..因為不會是最佳點.. 所以...不用全部算出來... 你門的作法比較像是..把值域裡面的所有解求出來... 再挑出妳們要的....而哪個值是妳們要的呢!?.. 你當然是算過..哪個最好..所以選了那一個... 那麼..在做法上..其實跟錯誤嘗試法很像...(try了值域裡面所有的值) -- 我本身呢...是一個機械所學生,這個扳子呢....是我用來上螺絲用的,很合理吧! 正如我剛才所說,我身為一個機械所學生,有個鎚子在身邊,也很合邏輯. -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 140.138.40.145
coexistence:好吧 我誤解了錯誤學習法 218.168.172.169 11/04
coexistence:上面algorithm的後三個都是你講的方法 218.168.172.169 11/04
smileman:感覺上有點像啦~~就是不斷的迭代... 140.138.40.145 11/04
weibo:老實說,上了研究所後最後悔的就是數值計算 140.116.52.128 11/05
weibo:大學一直沒去修(因為系上那個老師太鳥哩!) 140.116.52.128 11/05
weibo:現在要寫的碩士論文.."真理"證明真的有點 140.116.52.128 11/05
weibo:給它太難的感覺! 所以囉!simulation就上場 140.116.52.128 11/05
weibo:我會再問大家問題的:) 多謝您們兩位!! 140.116.52.128 11/05