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Java での最小フィードバック アーク セットの近似アルゴリズムの実装を見つけたいのですが、これまでのところ何も見つかりませんでした。何か心当たりのある人はいますか？

私は配列を持っています

bCを使用して、指定されたa値の検索を見つける最も簡単な方法は何ですか？そのためにはある程度の概算が必要だと思いますか？たとえば、できるだけ早くa = 851見つけたいとき。-29

私は多項式を持っています

ここで、b、p、a、q、y は整数変数です。あるエリアを指定します。

1) 線形不等式を指定する方法 (アルゴリズム) がある場合、それらが表す領域には多項式の領域が含まれますか?

2) 一組の線形不等式を指定する方法 (アルゴリズム) がある場合、それらが記述する領域は多項式の領域に含まれますか?

この質問は、一般に、任意の多項式にも当てはまります。

ここで、x1、...、xm - 整数変数、a1、...ak、y11、...、ymk - 整数。

ベジエ曲線で近似したい約100点がありますが、25点以上（またはそのようなもの）がある場合、組み合わせ数の階乗カウントは数値オーバーフローを引き起こします。そのような量のポイントをベジエのような方法で近似する方法はありますか (最初と最後を除くすべてのポイントを通過せずに滑らかな曲線)? それとも、同じ効果を持つ別の近似アルゴリズムを選択する必要がありますか? デフォルトのスイング描画ツールを使用しています。

PS 英語は私にとってネイティブではないため、おそらくどこかで間違った数学用語を使用した可能性があります。

こんにちは、ポリゴンに問題があります。何を調べたらいいのかわからないので、ここで質問することにしました。下の画像は単純な形状を示しています。輪郭は OpenCV のfindContours()で検出され、CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS (これがどのように行われるかを知りたい人向け) アルゴリズムによって近似されるため、線のすべての点が 1 つの線にまとめられます。とにかく、いくつかの輪郭には何らかの種類のノイズが含まれています。これをノイズと呼んでいます。下の画像は、ノイズの意味を示しています。赤い線が輪郭です。（申し訳ありませんがMSペイントスキルはありません）

私の目標は、形状を再定義して形状を近似することですが、この「ノイズ」は除外します。したがって、輪郭は次のようになります。青い線は修正された輪郭を示しています。

ポイントのある地図があります：

各ポイントの横にある緑色の数字はそのポイントのIDであり、赤色の数字はそのポイントのボーナスです。ポイント＃1で開始および終了し、少なくともx（この場合は15）ボーナスポイントを獲得する最速のサイクルを見つける必要があります。私は都市を数回使うことができます。ただし、ボーナスポイントは1回しか獲得できません。近似アルゴリズムを使用してこれを行う必要がありますが、どこから始めればよいのかよくわかりません。

出力は次のようになります。

1<=n<=1000 の都市があります。都市番号 1 で始まり、都市番号 1 で終わるすべての都市 (すべての都市は 1 回だけ訪れることができます) を結ぶパスを見つける必要があります。このパスでは、2 つの都市間の最大長はできるだけ短くする必要があります。

例えば：

入力：

出力：

私は、利益(i、j)が利益(j、i)と等しくない可能性があるように、頂点の各ペア間で定義された利益を持つ一連の頂点を持っています。さらに、プラスのウェイト サイクルが存在し、利益がマイナスになる場合もあります。

これは、最大の利益を見つけるための NP 困難な問題であるため、問題は、各都市を訪問する利益を最大化することです (すべての都市を訪問する必要はありません)。これを見つけるために、次のアルゴリズムを試しました。

• 頂点の完全なセットに対する貪欲なアルゴリズム。
• 力ずくで貪欲: まず頂点の貪欲なシーケンスを見つけます。これにより、ほぼクラスターを形成する頂点の近似セットが得られます。次に、たとえば 8 つの都市の連続したセットを取り、それらを並べ替えて、力ずくで最大の利益を見つけます。

しかし、これらを 100 個の頂点で試した場合、あまり良い結果は得られません。

コストを最大化するための他の確率的または近似的な方法はありますか?

この関数を近似するようにNNをトレーニングすることは可能ですか:

x^2 や sin などの単純な近似を調整すると、正常に機能しますが、この種の関数では、定数値の線しか得られません。私の NN には 2 つの入力 (x, f(x))、1 つの隠れ層 (10 個のニューロン)、1 つの出力 (f(x)) があります。トレーニングには BP を使用しています。活性化関数は sigmoid -> tanh です。

私の目標は、ノイズのない「スムーズな」機能、つまり上の画像のキャッチ機能を取得することです。

または、NNまたは遺伝的アルゴリズムを使用して他の方法がありますか?これを近似する方法は?

こんにちは、0-1 整数線形計画法の近似アルゴリズムを探しています。現在、私が見つけた近似アルゴリズムは、間隔を [0,1] に緩和する必要があります。しかし、私の問題は 0 または 1 しか解決策として扱うことができません。

誰にもアイデアはありますか？前もって感謝します。