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Simulated Annelingを使用したフィーチャ選択のベストデータセット？

私はヒューリスティックな手法をPythonで使って機能選択を行っていますが、シミュレートされたAnnelingのために最適なデータがどれになるのか教えてください。

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^を使用した場合のエラー1つの引数は正方行列で、もう1つはスカラーでなければなりません。 POWERを使用してください（。^）要素単位の電力のために、私は、この関数から最小化関数を記述しようとしている

、 (4-2.1*x1^2+x1^4/3)*x1^2+x1*x2+(-4+4*x2^2)*x2^2 、 -10 < = X1 < = 10、-10 < = x2の< = 10 。これは私が書いていることです、これは正しいですか？それから min = -10; max = 10; x1 = min+max*rand(); x2 = min+max*rand(); T = 1.0; T

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simannealパッケージの使用方法

simannealパッケージhttps://github.com/perrygeo/simannealでシミュレーテッドアニーリングを使用して、自分の関数/オブジェクトのパラメータを最適化しようとしています。次のように私のコードでは、なります from simanneal import Annealer class ReservoirAnnealer(Annealer): def

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ギブスサンプリングは小さな確率を与えます

最終的な設計プロジェクトの一環として、画像をノイズ除去するギブスサンプラーを設計する必要があります。私たちは通常のギブスサンプラーの代わりにメトロポリスアルゴリズムを使用することにしました。アルゴリズムの概略を以下に示します。すべてのピクセルは0〜255のグレースケール値です。また、単純な滑らかさの事前分布を使用しています。 main() get input image as img

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ファイルへのダブルリストの書き込み

私は、アルゴリズムを反復するたびに私が更新するdouble型のarraylistを持っています。私は数字の完全なリストをファイルに出力したいが、リスト全体ではなく1つの値を出力するだけである。私は単純なシミュレーテッドアニーリングローカル検索を使用します。各評価の後、私は新しい値を配列に格納して、リストのすべての値をファイルに出力したいと思います。マイコード：ファイルへの唯一のエントリを書き込み

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シミュレーテッドアニーリングアルゴリズムでの近隣選択

ネイバーを選択するとき、アルゴリズムの温度を考慮する必要がありますか？例えば隣人を選ぶときに温度が高い場合、順列を作るべきですか？あるいは、温度は受容確率にのみ影響しますか？

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SubselectとldaHmatエラー：間違った型の引数

私は、条件を予測するために使用できるより大きなデータセットの最小のサブセットを見つけるために、subselectライブラリとアニール関数を使用しようとしています。私はldaHmatコマンドを実行するたびに、しかし、私は引数が間違った型であるというエラーが表示されます。 DataHmat < - ldaHmat（TrimmedData [1：569]、TrimmedData $条件）TrimmedD

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Pythonの離散最適化

個別最適化問題（グローバル最適化）を最適化するためにscipy.optimizeパッケージを使用しようとしています。ドキュメントへのアクセス、scipy.optimize.annealで実装されたシミュレートされたアニーリングは同じもののための良い選択であるべきです。しかし、オプティマイザに検索空間の整数値のみを検索させる方法はわかりません。助けてもらえますか？説明例： f(x1,x2) = (

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Encog Simulated Annealing Parameters

私はSA（Simulated Annealing）に関する広範な研究を行ってきました。それでも、私は入力パラメータを見つける方法を理解するのに苦労しています。私の研究のすべてで、あなたは暗闇の中で一発で始まり、そこから調整するようです。それは非常に非効率的で、質の高い結果をもたらす可能性は低いようです。効率的で高品質の結果を得るために、Encogを使用してSAトレーニングアルゴリズム（Star

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N-Queensアニーリングプログラムが動作しない

私はObjectクラスのボードオブジェクトがlenを使用して温度を追加しようとするとエラーをスローしますが、n-queensの問題を再現してシミュレーテッドアニーリングで解決しようとしていますボード）** 2。どんな助けも非常に高く評価されるでしょう！私はソースコードと出力を含めました。ありがとう！ import time import random import math class B