AnyLogic:有没有办法在优化实验中指定决策变量数组？

在AnyLogic中，可以通过使用数组来指定优化实验中的决策变量。具体步骤如下：

创建一个数组变量来存储决策变量。例如，可以使用以下代码创建一个名为"decisionVariables"的数组变量：

double[] decisionVariables = new double[n];

其中，"n"是决策变量的数量。

在优化实验中，可以使用决策变量数组来定义决策变量。例如，可以使用以下代码将决策变量数组中的值赋给模型中的决策变量：

decisionVariable1 = decisionVariables[0];
decisionVariable2 = decisionVariables[1];
// ...

这里的"decisionVariable1"、"decisionVariable2"等是模型中的决策变量。

在优化实验设置中，可以使用决策变量数组来定义决策变量的范围。例如，可以使用以下代码将决策变量数组中的值作为决策变量的范围：

decisionVariables[0] = uniform(minValue1, maxValue1);
decisionVariables[1] = uniform(minValue2, maxValue2);
// ...

这里的"minValue1"、"maxValue1"等是决策变量的最小值和最大值。

在优化实验中，可以使用决策变量数组来获取决策变量的值。例如，可以使用以下代码获取决策变量数组中的值：

double decisionVariable1Value = decisionVariables[0];
double decisionVariable2Value = decisionVariables[1];
// ...

这里的"decisionVariable1Value"、"decisionVariable2Value"等是决策变量的值。

总结：通过使用数组变量，可以在AnyLogic的优化实验中指定决策变量数组，并将其用于定义决策变量的范围、赋值给模型中的决策变量以及获取决策变量的值。

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《Java从入门到失业》第三章：基础语法及基本程序结构（3.9）：数组（数组基本使用、数组的循环、数组拷贝、数组排序、多维数组）

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步骤1：决策树模型的工作原理决策树通常是由根节点、决策节点和叶节点组成的二叉树，是一棵上下颠倒的树，树根在顶部，叶子在树的底部。...在每个决策中，节点都是以某种方式分割数据的条件，叶节点表示最终结果。这个术语听起来很复杂，但在现实生活中，你可能已经见过很多次决策树了。下面是一个非常简单的决策树示例，可用于预测你是否应该买房。...这里使用变量X来表示所有特征（表），使用变量y来表示目标值（数组）。图5 我们试图预测的目标值是加利福尼亚地区的房屋价值中值，以几十万美元表示。y包含X中所有房屋的所有房屋中值。...在该模型中，可以通过使用DecisionTreeRegressor构造函数中的关键字参数来指定超参数。可以对每个超参数使用不同的输入，看看哪些组合可以提高模型的分数。...经过一些实验，深度为10会将准确性提高到67.5%：图12 在研究其他超参数之前，让我们快速回顾一下如何建立决策树机器学习模型： 1.从树的根开始，使用多个不同的条件以几种不同的方式分割训练数据。

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适用于所有数字芯片工程师的SystemVerilog增强功能

1.时间单位和精度在Verilog中，时间被指定为一个数字，没有任何时间单位。例如： forever #5 clock = ~clock; Verilog标准没有指定默认单位或时间精度。...shortreal 是一个与 C 浮点数类型相同的 2 态单精度浮点变量。 void 表示没有值，可以指定为函数的返回值，与C中相同。...例如， 11.unique和priority决策声明 Verilog定义了if...else和case语句按源代码顺序进行评估。在硬件实现中，这需要额外的优先级编码逻辑。...如果可以确定决策的所有分支都是相互排斥的（唯一的），那么综合将优化这个额外的逻辑。 Verilog语言不要求决策语句总是执行代码分支。如果发生这种情况，综合将为实现添加latch。...当指定priority决策修饰符时，所有工具都必须保持源代码的决策顺序。当指定unique决策修饰符时，工具可以优化决策顺序。然而，如果工具确定两个代码分支可能同时为真，则所有工具都需要报告错误。

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【经典荐书】Yoshua Bengio大神教你深度学习（705页PDF）

有没有人研究用深度学习产生程序呢？我的直觉是最重我们可以用类型论来指定一个程序，并且用深度学习来搜索这个指定程序的实例，但现在我觉得可能还有很多困难。...问：我听说深度学习模型在训练过程中，很多地方都需要专家经验，手动调节，各种技巧，不知道有没有比较自动化的超参数学习方法呢？答：超参数优化已经在深度学习领域中初见端倪，主要用在自动搜索模型的参数。...网友补充答案：补充一点贝叶斯优化以及Hyperopt的相关内容，贝叶斯优化和专家参与相结合绝对是自动学习参数的好办法，参见这个和ICML调试卷积神经网络的内容。...答：就和积网络来讲，可计算性的意思就是，模型的推理能力在加入更多变量的时候，在计算要求上不会有指数级别的增加。...问：教授您好，我在各种项目里应用最多的还是决策树和随机森林。您能给讲讲深度学习对比而来的好处么？答：我曾经写过一篇文章，阐述为什么决策树的普适性比较差。

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Scikit-learn之决策树

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Tree-shaking

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