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【R语言在最优化中的应用】lpSolve包解决 指派问题和指派问题

造纸厂到客户之间的单位运价如表所示，确定总运费最少的调运方案。 解：总产量等于总销量，都为48 个单位，这是一个产销平衡的运输问题。R代码及运行结果如下: ?...R中，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...在实际应用中，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 在解决指派问题时，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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浅谈keras中的目标函数和优化函数MSE用法

mean_squared_error / mse 均方误差，常用的目标函数，公式为((y_pred-y_true)**2).mean() model = Sequential() model.add...1、目标函数 (1）mean_squared_error / mse 均方误差，常用的目标函数，公式为((y_pred-y_true)**2).mean() (2）mean_absolute_error...(7)binary_crossentropy: 常说的逻辑回归, 就是常用的交叉熵函 (8)categorical_crossentropy: 多分类的逻辑 2、性能评估函数： (1)binary_accuracy...:与categorical_accuracy相同,在对稀疏的目标值预测时有用 (4)top_k_categorical_accracy: 计算top-k正确率,当预测值的前k个值中存在目标类别即认为预测正确...(5)sparse_top_k_categorical_accuracy：与top_k_categorical_accracy作用相同，但适用于稀疏情况 以上这篇浅谈keras中的目标函数和优化函数MSE

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【R语言在最优化中的应用】用goalprog包求解 线性目标规划

用goalprog包求解目标规划 R中，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...achievements为关于目标函数 (默认求最小值) 的数据框，是由 4 个向量构成：objective、priority、p和 n。...，生产中应避免浪费，不得突破使用限额； 2.由于产品 B 销售疲软，故希望产品 B 的产量不超过产品 A 的一半； 3.最好能节约 4 h 的设备工时； 4.计划利润不少于 48 元。...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中根据achievements数据框中的 priority 来判断绝对优先级别，不用再设置 P1，P2，P3。...解：这是一个多目标规划问题，可以直接调用 llgp() 函数求解。

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干货 数学规划求解器lp_solve超详细教程 已

lp_maker.m文件的功能是创建一个（混合整数）线性规划问题，调用格式类似于其他matlab自带的优化工具箱，你只需要为它提供f、A、b、l、u几个矩阵，它会自动为你实现创建模型、设置目标函数、添加约束的过程...[image] 最后，就是在程序开头，将这一句话添加进去，表示链接目标文件时，将lpsolve库给链接进去。否则，编译器将找不到函数的定义而报一堆错误。...使用Java调用lpsolve求解混合线性最优化问题，由于lpsolve的说明文档模糊，仅提供了一个Demo说明如何调用，以及API文档，并且API文档说明非常简陋！...不过小编为大家总结了一下使用的具体步骤： 创建LpSolve对象 添加目标函数 添加不等式约束 添加等式约束 设置参数是否为整数（默认为实数） 设置参数的上限值 （可选）打印具体的矩阵 进行求解 提取出最优结果...10 * @param goal 目标函数矩阵，由于LpSolve读取数组时从下标1开始读取，数据需从下标1开始填充，0-1的放前面，有上限的放后面 11 * @

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干货 | 关于数学规划求解器lp_solve 这里有份超全面超详细的教程，你离lpsolve高手只有一步之遥！

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拓端tecdat|R语言投资组合优化求解器：条件约束最优化、非线性规划求解

默认包 包stats（默认安装的基本R包）提供了几个通用的优化程序。 optimize()。用于区间内的一维无约束函数优化（对于一维求根，使用uniroot()）。...# 不等式约束(ui %*% theta >= ci): x 0.1constrOptim(c(.5, 0) nlm(): 这个函数使用牛顿式算法进行目标函数的最小化...解决具有绝对值约束和目标函数中的绝对值的二次规划。...用于凸问题、MIP和非凸问题 ROI包为处理R中的优化问题提供了一个框架。它使用面向对象的方法来定义和解决R中的各种优化任务，这些任务可以来自不同的问题类别（例如，线性、二次、非线性规划问题）。...它允许用户用自然的数学语法来制定凸优化问题，而不是大多数求解器所要求的限制性标准形式。通过使用具有已知数学特性的函数库，结合常数、变量和参数来指定目标和约束条件集。现在让我们看看几个例子。

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干货 | 关于数学规划求解器lp_solve 超全面超详细的教程

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干货 | 运筹学、数学规划、离散优化求解器大PK，总有一款适合你

而今，正因为有了优化求解器的存在， 我们只需将以上整数规划模型的系数矩阵， 输入到优化求解器中， 它就能够给我们快速求出最优解或可行解 （除了分支定界法还集成了各种花式启发式和割平面算法）！...软件IBM ILOG CPLEX Optimization Studio中自带该优化引擎。...Gurobi Gurobi 是由美国Gurobi公司开发的新一代大规模数学规划优化器，在 Decision Tree for Optimization Software 网站举行的第三方优化器评估中，展示出更快的优化速度和精度...由于是GNU下的项目，因此没有商业非商业的版本限制，可以自由使用。...最后再补充几点 下表列出了一些优化软件库的比较，这些库目前来说，使用都是比较广泛的。 ? ?

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R语言分位数回归Quantile Regression分析租房价格

本文想在R软件中更好地了解分位数回归优化。在查看分位数回归之前，让我们从样本中计算中位数或分位数。 中位数 考虑一个样本 ? 。要计算中位数，请求解 ? 可以使用线性编程技术解决。...为了说明，考虑对数正态分布的样本， n = 123 set.seed(132) y = rlnorm(n) median(y) [1] 1.01523 对于优化问题，使用具有3n个约束和2n + 1参数的矩阵形式...，建筑年龄等的函数。...在这里使用 require(lpSolve) r = lp("min", c(rep(tau,n , rep(1-tau,n),0,0 , rbind(A1, A2 , c(rep( =", 2*...多元分位数回归 现在，我们尝试使用两个协变量呢，例如，让我们看看是否可以将单位的租金解释为面积的（线性）函数和建筑年龄。

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开源线性规划求解器（Linear Programming solver）LP_Solve和CLP的PK

done 意思是读取中的所有文件，然后挨个传入code里面让他跑，当然跑完了记得在程序中把一些结果记录一下哦。...03 Computational Results 由于lpsolve只能使用单线程模式，因此在实验中也限制了CPLEX也只能使用单线程。关于表格一些列的说明： variable: 模型中变量的个数。...constraint: 模型中约束的个数。 non_zero: 约束Ax=b中，矩阵A中非0元素的个数。 objective: 问题的目标值。 time: 求解所花的时间。...clp比lpsolve更稳定一点，得出的所有结果和cplex一致，时间上也低于lpsolve。 不同的地方在表格中已经加粗了。...在lpsolve中也遇到过，用pre_solve以后居然直接说问题infeasible了？？？interesting。

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深度学习时代工业界最常用的检索算法？

得益于深度学习、表示学习的迅猛发展，向量化检索逐渐成为实际应用中很常见检索方法之一，是深度学习时代很多成熟系统的基础模块，在诸如文档检索系统、广告系统、推荐系统应用广泛。...在下图中，x和y分别表示query和某个候选广告对应的原始向量，q()函数表示量化函数。SDC的方法是将x和y都量化成聚类中心，利用聚类中心的距离表示x和y的距离。...Optimized Product Quantization（2014）对PQ算法进行了优化，以量化前后的失真度作为优化目标对向量进行分割，以及生成codebook，相比原来的优化增加了将向量分割方式考虑到优化目标内...整体优化过程可以表示为如下公式，其中R表示一个正交矩阵，定义了向量的分割方式，可以理解为利用R将codebook的向量空间进行了旋转，以更好的适应数据分布： 针对上述优化问题，文中提出了参数化和非参数化两种求解方法...非参数方法交替优化R矩阵和codebook，固定R使用基础PQ方法优化codebook，再固定codebook使用SVD方法优化R矩阵。

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带你彻底了解Column Generation（列生成）算法的原理

2.1 相关背景 Column Generation是一种用于求解大规模线性优化问题的非常高效的算法[3]，其理论基础是由Danzig等于1960年提出。...2.2 Large Linear Programing Model 在某些线性优化问题的模型中,约束的数目有限，但是变量的数目可能会非常非常的多，因此不能把所有的变量都显性的在模型中表达出来。...3.2 Linear Master Problem(LMP) Column Generation 是一种用于求解大规模线性优化问题的方法。...，不过我们一般倾向于使用第二种，WHY？ ? 虽然通过单纯型法直接求解restricted linear master problem能得到 ? 。...该过程模拟需要用到一个线性求解器，大家还记得小编以前讲过的lpsolve的教程吗?

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机器学习在组合优化中的应用（上）

1 动机 在组合优化算法中使用机器学习的方法，主要有两方面： （1）优化算法中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。...一个组合优化问题呢通常都能被建模成一个带约束的最小化问题进行求解，即将问题以数学表达式的形式给出，通过约束变量的范围，让变量在可行域内作出决策，使得目标值最小的过程。...（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。...首先说说动机（1），期望使用机器学习来快速得出一个近似值，从而减少优化算法中某些模块的计算负担，加快算法的速度。...假设environment是算法内部当前的状态，我们比较关心的是组合优化算法中某个使用了机器学习来做决策的函数，该函数在当前给定的所有信息中，返回一个将要被算法执行的action，我们暂且叫这样的一个函数为

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数据类型

0而被删除 a = "yang" a is "yang" ture #这是python自我的优化，短期内连续使用简单的内容会归到同一个 a='实打实大所大所大所大所大所大' a is '实打实大所大所大所大所大所大...' false #内容比较复杂python未对其进行优化 a = 257 a is 257 false #如果内容是数字且不在小整数池内，就会创建一个新的内存，所以为false 二.数据类型 1.数字类型...9时，其值会往前进1，变成0 #其中函数其中F不会做大小写的区分，且“2F”中的2位保留小数点后几位的位数 2.字符串类型 ( str ) 1.作用 表示名字 2.定义 name = "yang" type..., #2 [4,5] #0 #1 ] #要打印变量中的5 print(aa[3][1]) 5 4.字典类型 （dict） 1.作用 用于存储多个字，也可以用key很快的检索到value...中 guess = input('请输入数字：') #如果输入了 18，其中18为数字， #如果输入了 十八，会报错，十八在python2眼中为变量名一个没有被赋予变量值的变量名没有意义所有会报错、 guess

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【机器学习 | 回归问题】超越直线:释放多项式回归的潜力 —— 详解线性回归与非线性 （含详细案例、源码）

训练模型：使用线性回归模型（如 LinearRegression）对转换后的训练集进行训练。模型会学习多项式回归方程的系数。 预测：使用训练好的模型对转换后的测试集进行预测。...SLSQP算法的整体流程如下： 确定优化目标函数和约束条件：首先，需要明确需要优化的目标函数和约束条件。在本例中，我们假设我们要最小化一个多项式函数，同时满足一些约束条件。...输出结果：当终止条件满足时，输出最优解的变量值以及对应的目标函数值。 以上是SLSQP算法的整体流程。下面我们以优化带有约束条件的多项式为例进行说明。...确定优化目标函数和约束条件：目标函数为 f(x) = x^2 + 2x + 1，约束条件为 g(x) = x >= 0。...输出结果：当终止条件满足时，输出最优解的变量值以及对应的目标函数值。 通过以上流程，我们可以使用SLSQP算法找到满足约束条件下的多项式的最小值。

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【机器学习 | 回归问题】超越直线:释放多项式回归的潜力 —— 详解线性回归与非线性 （含详细案例、源码）

SLSQP算法的整体流程如下：确定优化目标函数和约束条件：首先，需要明确需要优化的目标函数和约束条件。在本例中，我们假设我们要最小化一个多项式函数，同时满足一些约束条件。...输出结果：当终止条件满足时，输出最优解的变量值以及对应的目标函数值。以上是SLSQP算法的整体流程。下面我们以优化带有约束条件的多项式为例进行说明。...确定优化目标函数和约束条件：目标函数为 f(x) = x^2 + 2x + 1，约束条件为 g(x) = x >= 0。...判断终止条件：判断当前解是否满足终止条件，例如目标函数的变化量小于某个阈值。迭代更新：如果终止条件不满足，返回第4步继续迭代更新。输出结果：当终止条件满足时，输出最优解的变量值以及对应的目标函数值。...通过以上流程，我们可以使用SLSQP算法找到满足约束条件下的多项式的最小值。需要注意的是，实际应用中，可能需要根据具体问题对SLSQP算法进行一些调整和优化，以提高求解效率和准确性。

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带你彻底了解Column Generation（列生成）算法的原理附java代码

2.1 相关背景 Column Generation是一种用于求解大规模线性优化问题的非常高效的算法[3]，其理论基础是由Danzig等于1960年提出。...2.2 Large Linear Programing Model 在某些线性优化问题的模型中,约束的数目有限，但是变量的数目可能会非常非常的多，因此不能把所有的变量都显性的在模型中表达出来。...3.2 Linear Master Problem(LMP) Column Generation 是一种用于求解大规模线性优化问题的方法。...，不过我们一般倾向于使用第二种，WHY？ ? 虽然通过单纯型法直接求解restricted linear master problem能得到 ? 。...该过程模拟需要用到一个线性求解器，大家还记得小编以前讲过的lpsolve的教程吗?

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​三星新出检测神器 | 通过聊天+看图的形式轻松完成目标检测，性能 SOTA

作者的贡献有三方面： 作者提出了RALF，它检索词汇并增强损失和视觉特征，以提高开放词汇目标检测器的泛化能力。 RAL通过反映真实标签与大型词汇集中的负词汇之间的距离优化嵌入空间。...目标检测任务是指在一个场景中检测一个目标并对检测到的目标进行分类的任务。一个代表性的研究，Fast R-CNN [8]，使用CNN架构展示了出色的目标检测性能。...如图2所示，RALF包括两个模块： RAL（图1(a)），通过语义相似性从词汇库中检索负词汇，并增强用于训练目标检测器的损失函数； RAF（图1(b)），利用大型语言模型给定检索到的词汇，通过文字化的概念增强视觉特征...作者从LLM生成的描述中移除无意义的词（如介词），只在概念存储中有意义的名词块。 概念检索器。用于增强视觉特征的概念由概念检索器检索。...为了优化检测器，作者添加了检索增强损失（RAL），它从预定义的词汇库中带来困难样本和容易样本的负面词汇，并反映出与真实标签的语义相似性。

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