智能优化算法优化时间太长是什么问题

智能优化算法优化一个模型的超参数 跑了一晚上还没跑完 这正常吗 最大迭代次数设的50 种群数量设的40

  • 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7552484
  • 这篇博客你也可以参考下：智能网联汽车云控系统第2部分：车云数据交互规范
  • 除此之外, 这篇博客: 智能优化算法：类电磁机制算法 - 附代码中的 1.3 电荷量及力的计算 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

  • 由 Birbil 和 Fang 构造的粒子的电荷量的计算为：
    qi=exp(−n(f(xi)−f(xbest))/∑k=1N(f(xk)−f(xbest))),i=1,2,..,N(1) q^i=exp(-n(f(x^i)-f(x^{best}))/\sum_{k=1}^N(f(x^k)-f(x^{best}))),i=1,2,..,N \tag{1} qi=exp(−n(f(xi)−f(xbest))/k=1∑N​(f(xk)−f(xbest))),i=1,2,..,N(1)
    显然，目标函数值越小(即越优)的粒子所带电荷量越大。

    然后仿照电磁场中力的计算公式，计算每个粒子受到另一个粒子的作用力，再根据叠加原理，计算粒子所受到的合力． 设FijF^{ij}Fij表示粒子iii受到粒子jjj的作用力，FiF_iFi​ 表示粒子iii​所受到的合力，则
    Fij={(xj−xi)qiqj∣∣xj−xi∣∣2,f(xj)<f(xi)(xi−xj)qiqj∣∣xj−xi∣∣2,f(xj)<f(xi)(2) F^{ij}=\begin{cases} (x^j-x^i)\frac{q^iq^j}{||x^j-x^i||^2},f(x^j)<f(x^i)\\ (x^i-x^j)\frac{q^iq^j}{||x^j-x^i||^2},f(x^j)<f(x^i) \end{cases}\tag{2} Fij={(xj−xi)∣∣xj−xi∣∣2qiqj​,f(xj)<f(xi)(xi−xj)∣∣xj−xi∣∣2qiqj​,f(xj)<f(xi)​(2)

    Fi=∑j≠iNFij,i,j=1,2,...,N(3) F^i=\sum_{j\neq i}^NF^{ij},i,j=1,2,...,N\tag{3} Fi=j​=i∑N​Fij,i,j=1,2,...,N(3)

    由式(3)可知，粒子的受力方向是由粒子的优劣来确定的。即目标函数值较优的粒子吸引目标函数值较差的
    粒子，目标函数值较差的粒子排斥目标函数值较优的粒子。

  • 您还可以看一下 吴刚老师的【吴刚大讲堂】视觉设计快速入门50讲课程中的 预知需求和客户使用习惯的预判小节, 巩固相关知识点
  • 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

    针对智能优化算法优化超参数时间过长的问题，可能存在以下几个问题：

    1. 最大迭代次数和种群数量设置过小，导致算法无法找到更优解，需要适当增加这两个参数；
    2. 模型本身复杂度过高，导致算法需要训练更多的次数才能找到优解，这时需要考虑降低模型复杂度或使用更快速的算法；
    3. 可能存在维度灾难的问题，导致算法的寻优过程需要消耗大量时间，可以考虑使用特征选择或降维等方法解决。

    针对第一个问题，可以适当增加最大迭代次数和种群数量。例如将最大迭代次数增加到100或更高，种群数量增加到50或更高。

    示例代码如下：

    from intelligent_algorithm import optimize
from model import Model

# 定义模型
model = Model()
# 定义参数上下限、精度、最大迭代次数和种群数量
bounds = [(0, 1), (0, 1), (0, 1)]
precision = [1e-5, 1e-5, 1e-5]
max_iter = 100
pop_size = 50
# 使用智能优化算法寻优
result = optimize(model, bounds, precision, max_iter, pop_size)
print(result)

    针对第二个问题，可以考虑使用更快速的优化算法，例如使用贝叶斯优化或遗传算法等算法，或者考虑降低模型复杂度，例如减少特征数量或使用简单的模型。

    示例代码如下：

    from bayesian_optimization import optimize
from model import Model

# 定义模型
model = Model()
# 定义参数上下限
bounds = {'param1': (0, 1), 'param2': (0, 1), 'param3': (0, 1)}
# 使用贝叶斯优化寻优
result = optimize(model, bounds, 10)
print(result)

    from genetic_algorithm import optimize
from model import Model

# 定义模型
model = Model()
# 定义参数上下限和精度
bounds = [(0, 1), (0, 1), (0, 1)]
precision = [1e-5, 1e-5, 1e-5]
# 使用遗传算法寻优
result = optimize(model, bounds, precision, pop_size=50, max_iter=100)
print(result)

    针对第三个问题，可以考虑使用特征选择或降维等方法降低数据集的维度。

    示例代码如下：

    from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
from sklearn.decomposition import PCA

# 定义特征选择器
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=2)
X_new = selector.fit_transform(X, y)
# 使用PCA进行降维
pca = PCA(n_components=2)
X_new = pca.fit_transform(X)

    最后，如果以上方法都不能解决问题，也可以考虑使用分布式计算或GPU加速等方法提高算法运行速度。