我正在学习多标签、多分类的例子。
当你有这样一个案子的时候
Year Actor Budget | Genre
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2004 Tom C. 40,000,000 | Action, Darama
2016 Mel G. 54,000,000 | Comedy, Action, Family
2021 Eva K. 3,000,000 | Comedy, Romance
我看到了一个使用MultiOutputClassifier
我正在研究一个系统的电源管理。我希望最小化的目标是功耗和平均延迟。我有一个单一的目标函数,它具有两个目标的线性加权和:
C=w.P_avg+(1-w).L_avg, where w belongs to (0,1)
我正在使用Q-learning通过改变权重w并对功耗和平均延迟设置不同的偏好来找到一条pareto最优的权衡曲线。我确实得到了一条帕累托最优曲线。现在,我的目标是提供一个约束(例如,平均延迟L_avg),从而调整/找到w的值以满足给定的标准。我的是一个在线算法,所以w的调整应该以在线的方式进行。
在这方面,我能得到任何提示或建议吗?
该模型的目的是为“向量”数组的索引元素提供数组“测试器”的值,这些值从1增加到12。
这将在每次BooleanPulse为真时发生。数组由整数counter索引,每个布尔脉冲增加1。
模型模拟但给每个“向量”元素的值为0。此外,警告信息是“在时间0.000000时未能求解线性方程组(第21号),剩余范数为0.5。”
model Array_Test_simple
Real vector[12];
Integer counter;
Real tester[12]=1:1:12;
Modelica.Blocks.Sources.BooleanPulse booleanPulse(p
在MILP程序中,如何友好地编码整数除法?目前,我正在使用下面的编码(在Gurobi中),这可能不是完全正确的,我希望不是最优的。
# res is an integer variable in the solver
# val is an integer variable in the solver
# divVal is just a python variable, a constant for solver
offset = 0.999
divRes = val / divVal
model.addConstr(divRes - offset <= res)
model.addC