在开始实施解决方案之前，我想确保自己不会“重复造轮子”，看看是否可以利用之前他人的工作成果。因此，我的具体问题是：

我使用OpenCV库开发了一个图像匹配器。这个匹配器接收一组图像文件，并尝试在数据库中查找相似的图像。最终，它会根据ROC曲线的定义（真阳性、真阴性、假阳性和假阴性匹配的数量）返回统计结果。这些结果会因OpenCV库算法参数的不同值而有所变化，这些参数大约有10个。这意味着调整参数可以增加真阳性匹配的数量，并减少假阳性匹配的数量。由于我需要调整大约10个参数，采用暴力调整法会非常慢。我所说的暴力法是指：

While(param1 < 50){  While(param2 < 50){    While(param3 < 50){      …      PerformMatching();      param3 +=2;    }    param2++;  }  pram1 +=5;}

我想做的是随机选择参数，然后分析统计结果是否有所改善。然后，这样的分析将有助于调整随机生成参数的方法，以便选择更好的参数。

所以我的问题是，Java中是否有库，或者是否有任何AI算法，可以根据真阳性和假阳性值的评估返回更好的参数集？

希望能得到一些帮助，谢谢。

回答：

爬山算法

你可以尝试一些随机优化算法，例如爬山算法，在这个算法中，你从一个随机解开始（就像@Don Reba指出的那样），然后查看邻近解集，寻找那些在成本函数方面更好的解。我将使用一些示例Python代码来解释这个想法。

获取邻居解

对于你的情况，可以使用一个简单的函数来获取邻居解：

n_params = 5  # 参数数量upper_bound = 5  # 参数的上限lower_bound = 0  # 参数的下限def get_neighbors(solution):    neighbors = []    for i in range(n_params):        x = copy.deepcopy(solution)        if x[i] < upper_bound:            x[i] += 1 # 增加一个组件            neighbors.append(x)        x = copy.deepcopy(solution)        if x[i] > lower_bound:            x[i] -= 1 # 减少一个组件            neighbors.append(x)    return neighbors 

如果你当前的解是[1,3,4,2,2]，通过增加或减少任何一个组件，你可以得到以下10个不同的邻居解：

 [2, 3, 4, 2, 2], [0, 3, 4, 2, 2], [1, 4, 4, 2, 2], [1, 2, 4, 2, 2], [1, 3, 5, 2, 2], [1, 3, 3, 2, 2], [1, 3, 4, 3, 2], [1, 3, 4, 1, 2], [1, 3, 4, 2, 3], [1, 3, 4, 2, 1]

这里我们假设每个参数都是整数。你可以通过调整步长（例如，0.05）来实现更高的精度。

爬山算法的迭代

def hill_climb():    initial_solution = np.random.randint(lower_bound, upper_bound, n_params)    current_solution = initial_solution    print 'initial solution', initial_solution    current_cost = get_cost(initial_solution)    step = 1    while True:        #尝试用其邻居替换每个单一组件        lowest_cost = current_cost        lowest_solution = current_solution        print 'hill-climbing cost at step %6d: %d' % (step, lowest_cost)        neighbors = get_neighbors(current_solution)        for new_solution in neighbors:            neighbor_cost = get_cost(new_solution)            if neighbor_cost < lowest_cost:                lowest_cost = neighbor_cost                lowest_solution = new_solution        if lowest_cost >= current_cost:            break        else:             current_solution= lowest_solution            current_cost = lowest_cost            step += 1    return current_solution

成本函数

为了完整起见，我将使用我自己的成本函数（仅为演示目的），即

f(x) = x1^1 - x2^2 + x3^3 - x4^4 + x5^5

也就是说：

def get_cost(solution):    cost = 0    for i,param in enumerate(solution):        cost += (-1.)**i * param**(i+1)      return cost

优化结果：

这是结果。我们使用了一个随机初始猜测[4, 0, 1, 3, 1]。经过14步（评估了14*10 = 140个邻居解），我们找到了最小化成本的最优解[0, 5, 0, 5, 0]。对于暴力法，你需要评估6^6 = 46656个解。当你有一个高维解时，可以节省更多的运行时间。

请注意，由于这是一种随机方法，最终结果找到的是局部最小值（虽然有时它与全局最小值相同，但不保证）。然而，在实际应用中，这已经足够好了。

initial solution:               [4 0 1 3 1]hill-climbing cost at step      1: -75hill-climbing cost at step      2: -250hill-climbing cost at step      3: -619hill-climbing cost at step      4: -620hill-climbing cost at step      5: -621hill-climbing cost at step      6: -622hill-climbing cost at step      7: -623hill-climbing cost at step      8: -624hill-climbing cost at step      9: -627hill-climbing cost at step     10: -632hill-climbing cost at step     11: -639hill-climbing cost at step     12: -648hill-climbing cost at step     13: -649hill-climbing cost at step     14: -650Final solution:                 [0 5 0 5 0]

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一个相关但更复杂的问题在这里：从集合中选择n个向量以最小化成本的算法

以上所有代码都可以在这里找到。