fmin_adam：亚当随机梯度下降优化算法的Matlab实现

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用于软件定义的网络路由优化的深度强化学习方法 ：乔治·（Giorgio Stampa），玛塔·阿里亚斯（Marta Arias），大卫·桑切斯·查尔斯（David Sanchez-Charles），维克多·芒特斯·穆勒（Victor Muntes-Mulero），阿尔伯特·卡贝洛斯（Albert Cabellos） 在本文中，我们设计和评估了可以优化路由的深度强化学习代理。 我们的代理会自动适应当前的流量状况，并提出量身定制的配置，以尽量减少网络延迟。 实验显示非常有前途的性能。 而且，相对于传统的优化算法，该方法具有重要的操作优势。 代码和数据集。 Keras和Deep确定性策略梯度可

随机模拟MATLAB代码天气文献资料 概述： 该项目主要致力于优化热电厂的运行策略，以使每天的发电量最大化。 项目主要包括四个部分： 数据预处理部分 特征提取部分 分类部分 策略优化部分 注意：运行项目时，请确保已将数据正确复制到输入数据文件夹（data_in）中。 环境 口译员： python 3.5，MATLAB 2020a 包裹 版本 麻木 1.18.2 matplotlib 3.0.3 大熊猫 0.25.3 张量流 2.1.0 斯克莱恩 0.0 海生的 0.9.1 代码文件 预处理模块 任务： 通过隔离森林检测异常值，并通过即时学习补充异常值 根据日期对原始数据进行分区 代码文件 描述 输入数据路径 输出数据路径 outlier_utils.py 检测并补充异常值 匹配和分类/ outlier_processed / preprocessing_main.py 预处理的主要功能 没有任何 没有任何 plot.py 绘制相关数字 outlier_processed /（相关） merge.csv（原始数据） 图形/相关性（相关性） 图/初始（原始数据） segmentation_

萤火虫群优化 Python中的GSO算法的详细说明和实现glowworm.py --- GSO的实现萤火虫群优化.pdf-GSO报告萤火虫Swarm.pptx-GSO上的Powerpoint演示文稿 群机器人 群机器人技术是一种协调多机器人系统的方法，该系统由大量的大多数简单物理机器人组成。 假定期望的集体行为从机器人之间的相互作用以及机器人与环境的相互作用中出现。 多峰优化 在应用数学中，多峰优化处理的优化任务涉及查找问题的多个（至少局部最优）解决方案中的全部或大部分，而不是单个最佳解决方案。 GSO优化 萤火虫群优化（GSO）是一种基于群智能的算法，由KN Krishnanand和D.Ghose于2005年引入，用于同时计算多峰函数的多个最优值。优化和粒子群优化，但有几个显着差异。 GSO中的物质被认为是萤火虫，它们一起携带着称为荧光素的发光量。 萤火虫将使用目标函数评估的当前位置的

YALMIP：用于优化建模的MATLAB工具箱

这篇文章将按照时间线详细讲解各类深度学习优化器，包括常用与不常用的（动量、NAG、adam、Adagrad、adadelta、RMSprop、adaMax、Nadam、AMSGrad）本文档将对每个优化器进行更加清晰的讲解，包括数学表达式推导和现实含义，所以可以更容易理解每一个优化器，对于深度学习小白来说也可以很容易看懂

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蚁群优化(Ant Colony Optimization) 蚁群算法创始人Marco Dorigo，Thomas Stutzle著作

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