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R语言优化的应用】用goalprog包求解 线性目标规划

可以证明,模型2有解的情况下,可以将其化为只含有目标约束的目标规划问题,方法是给所有的绝对约束赋予足够高级别的优先因子,从这个角度来看,线性规划为目标规划的特殊情况,而目标规划则为线性规划的自然推广。...用goalprog包求解目标规划 R,goalprog包 (Novomestky, 2008) 可以求解形式为模型(3) 的目标规划问题,核心函数为llgp(),用法如下: llgp(coefficients...) 的矩阵 A。...例 某工厂生产两种产品,受到原材料供应和设备工时的限制,单位利润等有关数据已知的条件下,要求制定一个获利最大的生产计划,具体数据见表决策时,按重要程度的先后顺序,要考虑如下意见: 1.原材料严重短缺...该模型符合模型 (3) 的形式,可以直接调用 llgp() 函数来求解该问题,注意:R根据achievements数据框的 priority 来判断绝对优先级别,不用再设置 P1,P2,P3。

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R语言优化的应用】igraph 包在图与网络分析的应用

source 和target 分别代表网络要求最大流的起始点和终点,capacity 为边的权重。...解:这三个问题是图论的典型问题。首先,应该在R构造该图,然后分别调用相关命令即可。...如顶点0 到顶点7 的最短路为10(矩阵第1 行第8 列对应的元素)。需要说明的是,第6,11 行结果表示这是R软件打开的第35,36 个tk 图形设备,与本题的具体内容无关。...观察以上代码和输出结果,发现R仅仅用短短十行代码,就解决了最大流问题、最短路问题、最小生成树问题,并绘制出两个相关的图形,其效率之高,令人叹为观止。...而LINGO 则需要针对每个问题输入不同模型、约束条件等,远远不如R效率高,至于绘图功能,LINGO 还需要很大的改进。 求红包

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R」ggplot2R包开发的使用

尤其是R编程改变了从ggplot2引用函数的方式,以及aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...有时候开发R包时为了保证正常运行,不得不将依赖包列入Depdens。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2通常用于可视化对象(例如,一个plot()-风格的函数)。...= 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R需要的类都有plot()方法,但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...这是一种好的策略,哪怕几乎所有的元素都要替换,如果不这样做会让我们通过添加元素优化主题变得困难。ggthemes[4]包中有很多好的主题作为参考。

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R语言优化的应用】lpSolve包解决 指派问题和指派问题

R代码及运行结果如下: ?...R,lpSolve包提供了函数lp.assign() 来求解标准指派问题,其用法如下: lp.assign(cost.mat,direction = "min", presolve = 0, compute.sens...R代码及运行结果如下: 1 > library(lpSolve) 2 >x=matrix(c(4,7,6,6,6,8,9,9,7,9,7,17,12,14,12, 3 + 15,14,8,6,10,12,10,7,10,6...实际应用,常会遇到各种非标准形式的指派问题,有时不能直接调用函数,处理方法是将它们化为标准形式(胡运权, 2007),然后再通过标准方法求解。...同运输问题一样,LINGO 解决指派问题时,也必须通过各种命令建立数据集、模型、目标函数、约束函数等,比较繁琐,相比之下,R两三句代码就可以快速解决问题,较之LINGO 软件,的确方便快捷了许多。

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vscode配置R的开发环境

并且1.21完善了windows系统下的extension的bug。...整体看起来效果还是非常不错的,开发者整体上还是保留了Rstudio和visual studio对于View()这个函数的配置,还在此基础上添加了search功能,此外对Rshiny可视化的支持也非常棒...三 安装radian visual studio code这两个extension由于不存在R console的配置优化,在这里需要借助pythonR interactive窗口——radian,用...▶ pip install radian 四 R安装languageserver和jsonlite R LSP client需要借助languageserver实现函数的智能识别,R session...运行的话,则会出现R session watcher不启用的状况,data和plot的review窗口则会自动调用自身gui所带的review窗口,以windows中选择radian.exe路径为例

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R语言】因子临床分组的应用

前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R的因子(factor) 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子临床分组的应用。 我们还是以TCGA数据的CHOL(胆管癌)这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验,复现临床paper...☞R生成临床信息统计表 ☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 接下来我们先读入临床数据 #读取临床数据 clin=read.table("clinical.tsv...】R的因子(factor) ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验,复现临床paper ☞R生成临床信息统计表 ☞玩转TCGA临床信息...☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 ☞肿瘤TNM分期 ☞R替换函数gsub

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HashMapJDK1.8优化

的hashCode()返回值,再通过hash()方法计算hashcode值,通过putval方法(n-1)&hash决定该Node的存储位置....元素添加的逻辑 获取Node位置后,如果存在不在哈希表,就新增一个Node,并添加哈希表,整个流程如下 ?...HashMap扩容 1.7jdk,HashMap整个扩容过程就是分别取出数组元素,一般该元素是最后一个放入链表的元素,然后遍历以该元素为头的链表元素,一次遍历元素的hash值,计算在新数组的下标,...而在 JDK 1.8 ,HashMap 对扩容操作做了优化。 HashMap初始化长度是16,扩容之后就是32,而length-1对应就是15和31,而计算存储位置的公式如下....可以看到,扩容之后元素的位置是否改变,完全取决于紫色框的运算结果是0还是1,如果是0则新位置和原位置相同,如果是1,新位置=原位置+原数组长度,说明jdk1.8扩容并不用重新计算hash值。

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【SEO优化SEO优化,反链是什么意思?

在做网站SEO优化的时候,有些SEO人员怎么优化网站都排不到搜索引擎的首页,文章每天都有发,而且都被收录了,外链也正常发,就是排名没有变化,这是为什么呢?其实,就是SEO人员都忽略了反链的作用。...将页面的链接对象与网站以外的资源所进行的链接就叫做外链,这是SEO人员都知道的事情。...例如,就是博客、论坛、分类信息网站发布内容后所留下的链接,也是自身网站外部的投票,也可以通过domian命令可以查询外链的数量。 反链是什么呢?...,因为网站的反链数量无法支持网站排在搜索引擎的首页。...总之,SEO人员一定要重视反链的作用,只有这样,才能让网站在搜索引擎获得一个良好的排名,从而获得大量的流量以及转化。

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机器学习组合优化的应用(上)

有一些组合优化问题不是那么的“难”,比如最短路问题,可以多项式的时间内进行求解。然而,对于一些NP-hard问题,就无法多项式时间内求解了。...1 动机 组合优化算法中使用机器学习的方法,主要有两方面: (1)优化算法某些模块计算非常消耗时间和资源,可以利用机器学习得出一个近似的值,从而加快算法的速度。...(当前行为“好”以后就多往这个方向发展,如果“坏”就尽量避免这样的行为,即不是直接得到了标签,而是自己实际总结得到的) 3 近来的研究 第1节的时候,我们提到了组合优化中使用机器学习的两种动机,那么现在很多研究也是围绕着这两方面进行展开的...贪心算法,每次选择一个距离上次插入节点最近的节点,当然我们最直接的做法也是这样的。但是这样的效果,并没有那么的好,特别是大规模的问题中。...Wallach, R. Fergus, S. Vishwanathan, & R.

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【推荐】R无缝集成Github云端代码托管

Visual Studio建立Github项目 VS中使用Github可以说是一件轻松加愉快的事情,几乎不需要任何多余的设置。...Damao这个项目中,大猫新建了两个脚本和dt、dt2两个数据集,并且用内置的浏览器同时打开这两个数据集。如下: ? 建立完项目后,接下来的任务就是要把我们的R代码上传到云端了!...“change”列表,我们可以看到我们新建了一个叫做01-test.R的脚本和一个叫做02-empirical.R的脚本,并且删除了一个叫做Script.R的脚本。...例如,白天实验室的电脑上写程序,下班时上传至Github,回寝室以后直接点击刷新(GithubVS上不需要重复登陆)就可以自己的笔记本上继续工作。...下图就是一个大猫实际编程遇到的例子。左边是云端版本,右边是本地已经修改但是还没上传云端更新的版本。可以看到VS用绿色标记出了新增加的行,用红色标记出了删除的行,用斜线标记出了空白部分。

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深度 | R 估计 GARCH 参数存在的问题

原假设下,滚珠轴承的平均直径不会改变,而在备择假设制造过程的某些未知点处,机器变得未校准并且滚珠轴承的平均直径发生变化。然后,检验在这两个假设之间做出决定。...,讨论了 R 需要更好的优化计算实践。...我本文中强调的问题让我更加意识到选择优化方法的重要性。我最初的目标是编写一个函数,用于根据 GARCH 模型的结构性变化执行统计检验。...这是一个我自认知之甚少的主题,如果 R 社区的某个人已经观察到了这种行为并且知道如何解决它,我希望他们会在评论或电子邮件告诉我。...回到 GARCH 模型参数估计的话题,我猜测β的不稳定性可能来自以下原因: GARCH 序列的统计性质对 α 和 β敏感,特别是 β; ω、α、β以及长期方差之间存在一个硬性的等式约束,但是优化计算没有体现出这种等式约束

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R8Android手Q的应用

R8是Android替换Proguard新一代的混淆工具,同时它整合了class转Dex功能,将混淆和Dex功能集中到了一个工具,对混淆耗时以及包大小有明显优化。...但我们经过对比测试,打开R8后构建耗时有6分钟左右的优化,因此开启了R8在手Q应用的故事。...字节码到dalvik字节码的一种中间形式,类似编译原理的静态分析,会对字节码进行优化,D8也有这个过程,但优化没有R8全面;6、Obfuscate,混淆过程,将原来的类名、方法、成员变成不容易识别的名字...三、R8在手Q应用遇到的问题3.1 Liveness Analyze过程—根可达性算法介绍补丁问题前,先简单介绍Liveness Analyze过程,后面的几个问题都和Liveness Analyze...使用R8过程,我们发现同样的代码,构建多次,高概率出现不正常的dexDiff,具体表现如下:IDragview 的clinit方法有时候存在,有时不存在,导致生成的补丁不稳定。

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