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物流运输软件发展与实施路径建议

2.数据、算法的价值越来越大 管理软件一直有个说法:要把数据转化为信息,把信息转化为决策依据。这意味着,数据是基础,没有数据一切都是空的;有了数据,怎么发现数据里蕴含的规律,就要靠算法算法把数据里的规律挖掘出来,形成决策依据。 早期的物流运输软件,基本是以计划和记账为主要功能,随着软硬一体化物流运输软件的普及推广,积累的物流过程和物流要素数据越来越多,数据的维度和数量以及深度挖掘数据算法的价值就越来越大。 物流供应链软件结构与基础设施生态图谱 物流运输软件的实施路径 1. 物流企业上线物流运输软件的相关建议 (1)要从供应链全链条视角看物流运输软件 从供应链全链条视角看物流运输软件是个比较大的挑战。 2.物流企业上线物流软件的三种路径 物流运输软件首先是服务物流企业的,不同类型的物流企业在选择适合自己的物流运输软件和服务的时候有三种路径

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最优路径:SQL基本功

最优的学习路径,更快的成为熟练的数据开发工程师: 1,认识SQL SQL是结构化查询语言,SQL也是一个标准,每个数据库服务器都在标准的基础上进行了相应的调整和扩展,相应的,每个数据库对数据的各种操作语言的语法就会做出相应的调整

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    基于TRA和最优运输学习的多股票交易模式

    但是问题又来了,如果对于路由不加限制,就会一直选择一个历史上表现最优的Predictor,而违背了最初的设计,所以作者又引入了最优运输的机制,控制Router对Predictor的分配。 的两个主要模块和基于骨干模型的具体实现可以参下图: 针对当前的Sample,根据Attention LSTM的输出及记忆中的temporal prediction errors 共同确定最合适的Predictor 什么是最优运输 因此,研究员们基于最优运输 (Optimal Transport) 设计了一个迭代优化的算法最优运输被用来求解在分配的样本满足特定比例约束下,如何分配样本能够最小化整体预测偏差。 问题3,最优运输规则(Optimal Transport, OT)到底对于TRA有没有帮助?

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    用任意最优运输成本训练生成网络(CS LG)

    我们提出了一种新的算法,利用辅助神经网络来表达两个数据分布之间的最优传输图的潜力。在后文中,我们使用上述图谱来训练生成网络。 与间接使用欧几里得距离的 WGANs 不同,这种新方法允许直接使用任何可以选择的运输成本函数来匹配手头的问题。 例如,它允许使用平方距离作为运输成本函数,产生了概率分布为 Wasserstein-2 metric,从而实现了快速稳定的梯度下降。 原文作者:Vaios Laschos, Jan Tinapp, Klaus Obermayer 原文地址:https://arxiv.org/abs/1910.00535 用任意最优运输成本训练生成网络

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    a*算法最短路径_最长路径算法

    > #include <algorithm> #include <cmath> #define N 1000 #define inf 1<<30; using namespace std; /* a星算法 ,找寻最短路径 算法核心:有两个表open表和close表 将方块添加到open列表中,该列表有最小的和值。 如果T已经在open列表中:当我们使用当前生成的路径到达那里时,检查F(指的是和值)是否更小。如果是,更新它的和值和它的前继。

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    链表排序最优算法_链表算法

    链表排序算法总结 概述 问题描述:给定一个链表,请将这个链表升序排列。

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    最优子集回归算法详解

    01 模型简介 最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。 04 采用regsubsets() 筛选 library(leaps) sub.fit <- regsubsets(BSAAM ~ ., data = data)# 执行最优子集回归 best.summary ,以及每个回归方程对应的评价指标,采用which函数选取最优的回归方程。 ,xlab = "numbers of Features", ylab = "adjr2",main = "adjr2 by Feature Inclusion") 究竟是哪些变量是入选的最优变量呢 可做图观察,图横坐标为自变量,纵坐标是调整R2,且最上面的变量搭建的回归方程的调整R2是最大的,同时利用coef()可以查看最优回归方程的回归系数,结合来看变量APSLAKE、OPRC和OPSLAKE是筛选出来的变量

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    最优算法之粒子群算法(PSO)

    一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术(evolutionary computation)。 粒子群优化算法的基本思想:是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解. PSO的优势:在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。 每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解,并将其记为当前个体极值,并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享,找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解,粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置 下面的动图很形象地展示了PSO算法的过程: 2、更新规则 PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。 3、PSO算法的流程和伪代码 4、PSO算法举例 5、PSO算法的demo #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include

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    最优算法学习

    简要 本篇主要记录三种求最优解的算法:动态规划(dynamic programming),贪心算法和平摊分析. 动态规划算法的设计可以分为以下四个步骤: 1.描述最优解的结构 2.递归定义最优解的值 3.按自底向上的方式计算最优解的值 4.由计算出的结果构造一个最优解 能否运用动态规划方法的标志之一:一个问题的最优解包含了子问题的一个最优解 .这个性质为最优子结构. 适合采用动态规划的最优化问题的两个要素:最优子结构和重叠子问题 贪心算法 1.贪心算法是使所做的选择看起来都是当前最佳的,期望通过所做的局部最优选择来产生出一个全局最优解. 2.贪心算法的每一次操作都对结果产生直接影响 ,而动态规划不是.贪心算法对每个子问题的解决方案做出选择,不能回退;动态规划则会根据之前的选择结果对当前进行选择,有回退功能.动态规划主要运用于二维或三维问题,而贪心一般是一维问题. 3.贪心算法要经过证明才能运用到算法

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    【编程之美】最优排序算法

    寻找最大的K个数 从n个数中寻找最大的K个数。 01 class 两种思路: 1 保存目前找到的最大k个数,每访问一个数,就与这k个数中的最小值比较,决定是否更...

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    浅谈路径规划算法_rrt路径规划算法

    1.1 算法   计算机科学教材中的路径搜索算法在数学视角的图上工作——由边联结起来的结点的集合。 这两个步骤必须被最优化为一个步骤,这个步骤将移动结点。 3.3.1 未排序数组或链表 最简单的数据结构是未排序数组或链表。 Dijkstra算法和带有低估的启发函数(underestimating heuristic)的A*算法却有一些特性让伸展树达不到最优。特别是对结点n和邻居结点n’来说,f(n’) >= f(n)。 一个简单的解决方法是,为搜索算法设置一个最大路径长度。如果找不到一条短的路径算法返回错误代码;这种情况下,用重计算路径取代路径拼接,从而得到路径1-2-5-4.。 6.2 路径压缩 一旦找到一条路径,可以对它进行压缩。可以用一个普通的压缩算法,但这里不进行讨论。使用特定的压缩算法可以缩小路径的存储,无论它是基于位置的还是基于方向的。

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    #Python干货#python实现——最优算法

    二分法 函数详见rres,此代码使该算法运行了两次 def asdf(x): rres=8*x**3-2*x**2-7*x+3 return rres i=2 left=0 right 学习完该算法以后,逻辑框架基本上就有了,剩下需要明确的就是对应的python的语言。 就在一个半小时前,我成功搞完了最优化六大代码,纯手打,无外力。开心! 这是我第一组自己实现的python代码,就是数学公式用python语言组装起来。

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    路径规划算法

    优点: 1)如果最优路径存在,那么一定能找到最优路径 缺点: 1)有权图中可能是负边 2)扩展的结点很多,效率低 1.2 A*算法 A*算法发表于1968年,A*算法是将Dijkstra算法与广度优先搜索算法 (BFS)二者结合而成,通过借助启发式函数的作用,能够使该算法能够更快的找到最优路径。 优点: 1)利用启发式函数,搜索范围小,提高了搜索效率 2)如果最优路径存在,那么一定能找到最优路径 缺点: 1)A*算法不适用于动态环境 2)A*算法不太适合于高维空间,计算量大 3)目标点不可达时会造成大量性能消耗 PRM算法是概率完备且不是最优算法。 PRM算法流程: 1. 初始化,设G(V,E)为一个无向图,其中顶点集V代表无碰撞的状态点,连线集E代表无碰撞的路径。初始状态为空。 2. 2)RRT算法不太适用于存在狭长空间的环境 3)规划出的路径可能不是最优路径 4)不适用于动态环境的路径规划 3.

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    企业打造顶级研究院的最优路径是什么?

    它们目前有三个重点工作,一是底层算法算力和大数据处理;二是云端芯片;三是量子计算。 和达摩院相比的话,京东的两个研究院走的路子倒是比较特别。 那么,同样都是做研究院,如果一个企业想要打造自己的顶级研究院,它的最优路径又会是什么? 做好顶级研究院,是个大工程 三个关键词:符合企业调性、实现技术赋能、价值输出。

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    算法|Dijkstra最短路径算法

    01 — 单源最短路径 首先解释什么是单源最短路径,所谓单源最短路径就是指定一个出发顶点,计算从该源点出发到其他所有顶点的最短路径。 02 — Dijkstra算法求单源最短路径 这个算法首先设置了两个集合,S集合和V集合。S集合初始只有源顶点即顶点A,V集合初始为除了源顶点以外的其他所有顶点,如下图所示: ? 注意,根据这种讨论,实际上我们考虑了两种从A到B的路径:A->B,A->C->B,但是到达B的路径不只这两条,因为经过D也可以到B,如果这些路劲中出现比距离5还小的路径的话,那么Dijkstra算法是不是有漏洞呢 这个考虑是正确的,但是Dijkstra算法假定了边的权重值必须大于0,这样的假定,可以避免经过D到B的路径不可能小于5,因为除了A->B外,其他所有达到B的路径必然经过C,与C相连的顶点中,到达B是最小的 以上分析就是Dijkstra算法的基本思想,直到集合V的元素个数为0为止,最终的dist字典如下: ? 03 — Dijkstra算法总结 算法的基本思路: 1. 初始化两个集合,S集合和V集合。

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    解读最优算法之模拟退火

    2018 06 21 模拟退火算法 模拟退火算法 ( simulated anneal , SA) 求解最优化问题常用的算法,今天应用 SA 解决一元多次函数最小值的例子解释 SA 算法。 (-ΔT/kT) 接受 S′ 作为新的当前解 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解,结束程序,终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受时终止算法。 这是有意选取的一个多峰值函数,观察SA算法是否陷入局部极小;爬山算法是怎么陷入局部极小的,SA又是怎么跳出局部极小的。 T,T_max 是解空间的取值范围,i 是迭代次数,best是初始最优解,设为在 T处,break_i是控制跳出的次数,每当取到最优解则置为0. 评价函数选用min(s,s'). 5 爬山算法搜索模拟 这主要得益于SA以一定概率接收不好的解,如果标注这部分,可以认为为爬山算法。再看下,爬山算法的搜索过程,陷入局部最小,搜索提前终止,所能找到的最小值为-0.5. ?

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    机器学习中的最优算法总结

    对于几乎所有机器学习算法,无论是有监督学习、无监督学习,还是强化学习,最后一般都归结为求解最优化问题。因此,最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。 第三个问题是纯数学问题,即最优化方法,为本文所讲述的核心。 最优算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数,我们找到了适合它们的各种求解算法。 除了极少数问题可以用暴力搜索来得到最优解之外,我们将机器学习中使用的优化算法分成两种类型(不考虑随机优化算法如模拟退火、遗传算法等,对于这些算法,我们后面会专门有文章进行介绍): 公式解 数值优化 前者给出一个最优化问题精确的公式解 动态规划算法 动态规划也是一种求解思想,它将一个问题分解成子问题求解,如果整个问题的某个解是最优的,则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。 动态规划算法能高效的求解此类问题,其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程,就可以构造算法进行求解。

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    机器学习中的最优算法总结

    导言 对于几乎所有机器学习算法,无论是有监督学习、无监督学习,还是强化学习,最后一般都归结为求解最优化问题。因此,最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。 第三个问题是纯数学问题,即最优化方法,为本文所讲述的核心。 最优算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数,我们找到了适合它们的各种求解算法。 除鞍点外,最优算法可能还会遇到另外一个问题:局部极值问题,即一个驻点是极值点,但不是全局极值。如果我们对最优化问题加以限定,可以有效的避免这两种问题。 动态规划算法 动态规划也是一种求解思想,它将一个问题分解成子问题求解,如果整个问题的某个解是最优的,则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。 动态规划算法能高效的求解此类问题,其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程,就可以构造算法进行求解。

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