算法研究步骤

Ⅰ BP算法的实现步骤

BP算法实现步骤（软件）：
1）初始化
2）输入训练样本对，计算各层输出
3）计算网络输出误差
4）计算各层误差信号
5）调整各层权值
6）检查网络总误差是否达到精度要求
满足，则训练结束；不满足，则返回步骤2）
3、多层感知器（基于BP算法）的主要能力：
1）非线性映射：足够多样本－>学习训练
能学习和存储大量输入－输出模式映射关系。只要能提供足够多的样本模式对供BP网络进行学习训练，它便能完成由n维输入空间到m维输出空间的非线性映射。
2）泛化：输入新样本（训练时未有）－>完成正确的输入、输出映射
3）容错：个别样本误差不能左右对权矩阵的调整
4、标准BP算法的缺陷：
1）易形成局部极小（属贪婪算法，局部最优)而得不到全局最优；
2）训练次数多使得学习效率低下，收敛速度慢（需做大量运算）；
3）隐节点的选取缺乏理论支持；
4）训练时学习新样本有遗忘旧样本趋势。
注3：改进算法—增加动量项、自适应调整学习速率（这个似乎不错)及引入陡度因子

Ⅱ 怎样研究算法

算法是一个体系。为什么说研究算法的都是高学历高智商的人呢，就是因为搞算法不是一蹴而就的。
首先你不要心急，这东西真没有捷径。
我给你说说大概的步骤吧。
首先要学习数学，初等数学啦，高等数学啦，甚至说是概率，几何，代数，离散数学，数学分析，数学建模，这些都要多多少少的涉及。
这时候很多人就烦了，说搞算法，你让我学什么数学啊。
确实，你学完这些课，你还不能编自己的算法，但是这里面很多算法的思想非常重要，你没见过你就不会用，你就不会分析，所以这些课学好了都不行，还要学精。

再者就是做项目，结合项目来不断见识算法和思想。
我说说我用了几年吧，我大三开始好好学习的，两年时间完成了数学课程的学习，之后读研，三年时间主要是用本科学的数学课程来进行算法分析，编写算法。
研究生一毕业就去工作，直接找的算法工程师的工作，工作刚开始比较难，强度稍微大一点，不过好在有基础，所以大概一个月就上手了。

总之怎么研究算法，这东西不能一蹴而就，你要耐下心来学基础课程。
如果你还没考大学，你去考数学专业或者计算机专业或者金融专业。
如果你已经毕业了，可以考这几个方向的研究生。

Ⅲ 算法 步骤 （需要详细的步骤啊~）

判断点A（1，2）与⊙C （x-5）^2+（y-1）^2=9的位置关系。

第一步:
判断C的圆心O坐标(5,1);
半径r=Sqrt[9]=3.
第二步:
计算A与圆C的距离,
|AO|=Sqrt[(1-5)^2+(2-1)^2]=Sqrt[17].
第三步:
比较|AO|与r的大小关系.
Sqrt[17]>Sqrt[9].
第四步:
结论,A在圆C外.

Ⅳ 算法设计的过程一般是什么样子

您好，楼主
算法设计就是把问题的解决步骤通过计算机编程语言来实现。
大概步骤如下：
1.分析问题：输入什么/输出什么/条件什么/能用什么方法
2.用流程图画出解决方案：决定程序的结构（有三大结构：顺序结构、判断结构、循环结构）
3.算法设计：常见的算法设计方法有：穷举法/迭代法/递推法/递归法/回溯法/贪婪法/分治法。
4.程序设计：这个就需要变成语言来实现的。

Ⅳ 算法分析中动态规划的四个基本步骤

1、描述优解的结构特征。
2、递归地定义一个最优解的值。
3、自底向上计算一个最优解的值。
4、从已计算的信息中构造一个最优解。
一、基本概念
动态规划过程是：每次决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，所以，这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划。
二、基本思想与策略
基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有可能达到最优的局部解，丢弃其他局部解。依次解决各子问题，最后一个子问题就是初始问题的解。
由于动态规划解决的问题多数有重叠子问题这个特点，为减少重复计算，对每一个子问题只解一次，将其不同阶段的不同状态保存在一个二维数组中。
与分治法最大的差别是：适合于用动态规划法求解的问题，经分解后得到的子问题往往不是互相独立的（即下一个子阶段的求解是建立在上一个子阶段的解的基础上，进行进一步的求解）。
三、适用的情况
能采用动态规划求解的问题的一般要具有3个性质：
(1)
最优化原理：如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的，就称该问题具有最优子结构，即满足最优化原理。
(2)
无后效性：即某阶段状态一旦确定，就不受这个状态以后决策的影响。也就是说，某状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前状态有关。
（3）有重叠子问题：即子问题之间是不独立的，一个子问题在下一阶段决策中可能被多次使用到。（该性质并不是动态规划适用的必要条件，但是如果没有这条性质，动态规划算法同其他算法相比就不具备优势）

Ⅵ 贝叶斯分类算法的基本步骤

主要有以下7个步骤：
1. 收集大量的垃圾邮件和非垃圾邮件，建立垃圾邮件集和非垃圾邮件集。
2. 提取邮件主题和邮件体中的独立字符串，例如 ABC32，￥234等作为TOKEN串并统计提取出的TOKEN串出现的次数即字频。按照上述的方法分别处理垃圾邮件集和非垃圾邮件集中的所有邮件。
3. 每一个邮件集对应一个哈希表，hashtable_good对应非垃圾邮件集而hashtable_bad对应垃圾邮件集。表中存储TOKEN串到字频的映射关系。
4. 计算每个哈希表中TOKEN串出现的概率P=（某TOKEN串的字频）/（对应哈希表的长度）。
5. 综合考虑hashtable_good和hashtable_bad，推断出当新来的邮件中出现某个TOKEN串时，该新邮件为垃圾邮件的概率。数学表达式为：
A 事件 ---- 邮件为垃圾邮件；
t1,t2 …….tn 代表 TOKEN 串
则 P （ A|ti ）表示在邮件中出现 TOKEN 串 ti 时，该邮件为垃圾邮件的概率。
设
P1 （ ti ） = （ ti 在 hashtable_good 中的值）
P2 （ ti ） = （ ti 在 hashtable_ bad 中的值）
则 P （ A|ti ） =P2 （ ti ） /[ （ P1 （ ti ） +P2 （ ti ） ] ；
6. 建立新的哈希表hashtable_probability存储TOKEN串ti到P（A|ti）的映射
7. 至此，垃圾邮件集和非垃圾邮件集的学习过程结束。根据建立的哈希表 hashtable_probability可以估计一封新到的邮件为垃圾邮件的可能性。
当新到一封邮件时，按照步骤2，生成TOKEN串。查询hashtable_probability得到该TOKEN 串的键值。
假设由该邮件共得到N个TOKEN 串，t1,t2…….tn,hashtable_probability中对应的值为 P1 ， P2 ， ……PN ， P(A|t1 ,t2, t3……tn) 表示在邮件中同时出现多个TOKEN串t1,t2……tn时，该邮件为垃圾邮件的概率。
由复合概率公式可得
P(A|t1 ,t2, t3……tn)=（P1*P2*……PN）/[P1*P2*……PN+（1-P1）*（1-P2）*……（1-PN）]
当 P(A|t1 ,t2, t3……tn) 超过预定阈值时，就可以判断邮件为垃圾邮件。

Ⅶ 算法步骤

上述算法的流程如图4-1所示。

算法从寻找初始可行解开始。通常的做法是，它对应于从松弛变量列形成的基底。如果没有初始可行解存在，则算法在第二步停止。

图4-1 菲力浦的多目标单纯形法计算框图

如果存在一个可行基底。便置计数器b和c分别为1和0。计数器b标识各个基底，计数器c标识对应于非劣势解的基底，在第三步中计算与初始基底对应的解。在第四步中，通过解非劣势性子问题来检查可行解的非劣势性。

算法在第四、五、六步中进行循环，直到发现一个非劣势解。发现后，把这个非劣势解在第七步中打印出来。

为了检查另外的非劣势解，在第八步中求解方向子问题。如果没有合适的（s_k）_min=0，那么，不存在别的非劣势解，算法停止。但是，如果第九步确定了一个（s_k）_min=0，且第十步指出对应的x_k将引导到一个未探索过的基底，则对应的x_k进入基底，转到第七步去打印出这个另外的非劣势解。算法将继续在第七、八、九、十、十一、七步之间进行循环，直到出现没有对应的x_k导致未探索基底时为止。

为了进一步理解菲力浦的多目标单纯形法求解的有关步骤，我们考虑上一节中的例子并添加松弛变量来产生初始多目标单纯形表。

极大优势

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其中，

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满足于约束条件

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初始基本可行解在表4-2中列出，初始基底是根据与松弛变量x₃、x₄、x₅相关的列来形成的。从而，算法的第一、二、三步是满足的。

表4-2 初始基本可行解表

接下来，算法确定x₁=x₂=0是否为非劣势解点。这由解非劣势性子问题来进行。要解这个非劣势性子问题，需要确定（u^T+e^T）D。矩阵D对应于目标函数行中的非基本列，就是

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对于x₁=x₂=0要是非劣势的，必须存在一个权数集w_i=u_i+1，使得

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或

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或

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减去剩余变量s₁，s₂，添加人工变量y₁，y₂，产生所需要的第一演算阶段单纯形问题：

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对此非劣势性子问题的初始表如表4-3所示。

表4-3 非劣势性子问题的初始表

把第三行加到第一行上，产生初始可行解，如表4-4所示。

表4-4 初始可行解

根据单纯形法则，u₂进入基底，旋转主元是第三行框起来的数2。变换后得表4-5。

表4-5 非劣势解表

此时y_min=0，s₁=7/2，u₂=1/2，u₁=s₂=y₁=y₂=0，于是点x₁=x₂=0是非劣势解。

我们也注意到，表4-5表明存在正的权数w₁=u₁+1=1，w₂=u₂+1=3/2，解x₁=x₂=0也是下面问题的最优解。这个问题是：

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因此，可以这样说，菲力浦算法允许我们“朝后”应用加权方法：对于一个非劣势解x，确定出一组权数w，它们是在加权方法中用来得出这个非劣势解x所需要的权数。

接下来求解方向子问题，以确定是否存在另外的非劣势解。从表4-5，我们能够看到，有s₂=0。于是，如果引入x₂将导致一个未探索过的基底，则存在另一个非劣势解点。从表4-2，对x₂的旋转主元是第五行中的数字5，这表明新的基底将是x₂、x₃和x₄，它还没有被探索过。

显然没有必要，因为已经确定了将导致另一个非劣势解的x_k，但我们现在也能够确定引入x₁是否会导致一个非劣势解。这可以通过解下面的方向子问题来进行。这个方向子问题是：

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在第一演算阶段以后（表4-5），得到如下的方向子问题，表4-6所示。

表4-6 方向子问题表

把第2行加到第一行上，产生了表4-7。

表4-7 最优解表

表4-7是最优的，它指出s₁=7/2＞0，因此引入x₁将导致一个有劣势解。

我们现在引入x₂。以表4-2第五行的元素为主元进行旋转，得到主问题的第二个表，如表4-8所示，从而，x₁=0，x₂=72/5是一个非劣势解，把它打印出来。

表4-8 主问题二表

为了检查是否存在别的非劣势解，现在必须重新求解方向子问题。要这样做，必须又一次计算（u^T+e^T）D，其中的矩阵D此时为

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于是，

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由此，方向子问题的合适的约束集为

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关于目标函数，可以为s₁和s₅。然而，在前面我们是用x₂驱赶x₅而得到目前的非劣势解点，因此，易知有s₅=0，且把x₅带入基底会产生出前面的非劣势解点。从而，仅需对s₁检查方向子问题，就是，

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满足于

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用表的形式，见表4-9。

表4-9 方向子问题表

把表4-9的第2行加到第1行上，得表4-10。对表4-10以第2行第二列元素为主元进行旋转，得到最优的表4-11。从表4-11可以看出，s₁=0，这表示此时把x₁引入基底将产生另一个非劣势解点。从表4-3可明显看出，旋转主元是4/25，将把x₄驱赶出基底。这导致又一个未探索过的基底（x₁，x₂和x₃）和第三个非劣势解点。以4/25为主元旋转，得到下面表4-12中的解：非劣势点x₁=7，x₂=13。

表4-10 方向子问题过渡表

表4-11 最优解表

表4-12 非劣势解表

继续与前面同样的过程，即求解与表4-12相关的方向子问题，得到s₄=0和s₅=9/2。引入s₄将把x₁从基底中驱赶出去并返回到先前的非劣势解。引入x₅将把x₂从基底中驱赶出去将得到一个有劣势解。这样，算法停止^［134］。

Ⅷ 算法过程是什么

Ⅸ 进化算法的基本步骤

进化计算是基于自然选择和自然遗传等生物进化机制的一种搜索算法。与普通的搜索方法一样，进化计算也是一种迭代算法，不同的是进化计算在最优解的搜索过程中，一般是从原问题的一组解出发改进到另一组较好的解，再从这组改进的解出发进一步改进。而且在进化问题中，要求当原问题的优化模型建立后，还必须对原问题的解进行编码。进化计算在搜索过程中利用结构化和随机性的信息，使最满足目标的决策获得最大的生存可能，是一种概率型的算法。
一般来说，进化计算的求解包括以下几个步骤：给定一组初始解；评价当前这组解的性能；从当前这组解中选择一定数量的解作为迭代后的解的基础；再对其进行操作，得到迭代后的解；若这些解满足要求则停止，否则将这些迭代得到的解作为当前解重新操作。
以遗传算法为例，其工作步骤可概括为：
（1） 对工作对象——字符串用二进制的0/1或其它进制字符编码 。
（2） 根据字符串的长度L，随即产生L个字符组成初始个体。
（3） 计算适应度。适应度是衡量个体优劣的标志，通常是所研究问题的目标函数。
（4） 通过复制，将优良个体插入下一代新群体中，体现“优胜劣汰”的原则。
（5） 交换字符，产生新个体。交换点的位置是随机决定的
（6） 对某个字符进行补运算，将字符1变为0，或将0变为1，这是产生新个体的另一种方法，突变字符的位置也是随机决定的。
（7） 遗传算法是一个反复迭代的过程，每次迭代期间，要执行适应度计算、复制、交换、突变等操作，直至满足终止条件。
将其用形式化语言表达，则为：假设α∈I记为个体，I记为个体空间。适应度函数记为Φ：I→R。在第t代，群体P(t)={a1(t),a2(t)，…，an(t)}经过复制r(reproction)、交换c(crossover)及突变m(mutation)转换成下一代群体。这里r、c、m均指宏算子，把旧群体变换为新群体。L：I→{True, Flase}记为终止准则。利用上述符号，遗传算法可描述为：
t=0
initialize P(0):={ a1(0),a2(0)，…，an(0)};
while(l(P(t))≠True) do
evaluate P(t):{ Φ(a1(t)), Φ(a2(t))，…，Φ(an(t))};
reproction: P′(t):=r(P(t));
crossover: P″(t):=c(P′(t));
mutation: P(t+1):= m(P″(t));
t=t+1;
end