而今天我们主要关注两个指标，OKR和KPI。在互联网工作每一个人被要求设定自己的OKR或KPI。OKR和KPI是用于设定目标和衡量结果的两种不同的系统在企业中被应用。...构建OKR的最佳方式是使用Doerr公式： 我将按照____________的标准________。 一个适当的目标必须描述我们将要实现的目标以及如何衡量其目标。...因此，将OKR具有两个组成部分：目标和关键结果： 目标是想要实现的定性描述。目标应该简短，鼓舞人心且引人入胜。目标应该激励和挑战团队。 关键结果是一组衡量实现目标的进度的指标。...如我们关注开发人员对功能所做的修改指标而不是用户对其的响应指标，那么我们就错了。功能的目标是让用户使用开心，而不是炫耀你的技术团队有多厉害。 选择虚荣指标而不是健全指标。...03 OKR和KPI：有什么区别？ OKR和KPI都是旨在设定目标并确保增长可衡量的管理工具，但是它们却以截然不同的方式实现。 KPI主要是关注结果，OKR主要是关注过程。 OKR代表更大的愿景。
最近学习列生成算法，需要用到优化求解器。所以打算学习一下cplex这个商业求解器。 当然也有其他更多的选择，这里暂时以比较容易上手和性能比较好的cplex开始吧。...其实，小编也早就想学习使用这个cplex了，毕竟是个好东西。 01 Cplex是什么？...Cplex是IBM公司开发的一款商业版的优化引擎，当然也有免费版，只不过免费版的有规模限制，不能求解规模过大的问题。...由于是基础教程，所以小编会一步一个脚印带领大家上手，从入门到放弃的那种。不过主要是侧重于Java和C++调用cplex库，关于OPL建模语言就请读者们自行学习啦。 ?...使用 IloCplex 类新建一个 cplex 类。 2. 使用 IloNumVar 定义求解变量。 3. 使用 addMaximize 或addMinimize 定义求解目标。 4.
这样就得到了一个清晰的关注点分离:不同的优化软件模块可以很容易地在同一个函数f上进行测试，或者给定的优化软件可以用于不同的函数f。 下表提供了根据许可证和业务模型类型组织的值得注意的优化软件列表。...APMonitor -面向大规模、非线性、混合整数、微分和代数方程的建模语言和优化套件，具有MATLAB、Python和Julia接口。...IOSO 基于自组织的间接优化是一种多目标、多维的非线性优化技术。 Kimeme -一个多目标优化和多学科设计优化的开放平台。...MIDACO是一种基于进化计算的单目标和多目标优化的轻量级软件工具。...ASTOS CPLEX Couenne——一个开源的解决方案，用于在Eclipse公共许可证下授权的MINLPs的确定性全局优化。
所以它可以是一个非常好的工具来帮助进行一些动态代码分析。您可以运行具有不同目标架构的代码并立即观察结果。 演示应用 这是我为这个演示制作的一个非常基本的应用程序。...但是在这里，我们正在分析不同目标架构的二进制文件，我们不能直接运行或调试它。 我们知道strcmp需要两个参数。根据arm64 调用 convetion前 8 个参数通过寄存器传递x0- x7。...我将使用它即时反汇编和记录指令。 这是一个完全工作的模拟器代码。让我们部分地回顾它。 #!...HEAP_ADDR和STACK_ADDR- 具有任意大小的堆和堆栈地址0x21000。如果我们在仿真期间耗尽了堆或堆栈内存（并且可能崩溃），我们总是可以增加这些值并重新启动仿真。...创建我们的三个内存段：主二进制文件、堆和具有相应大小的堆栈。 读取我们编译的 arm64demo二进制文件并将其写入映射内存BASE_ADDR。 设置挂钩。
关于Jsprit的具体使用，可以参考这篇文章： 车辆路径优化问题求解工具Jsprit的简单介绍与入门 Or-tools OR-Tools是Google提供的运筹规划运算工具，基于C++开发，但提供C、C...CPLEX CPLEX是由IBM公司开发的商业优化引擎，提供了C、C++、Java、.Net、Python以及MATLAB六种编程语言的接口，具有很好的语言支持度。...CPLEX提供了可用于多个不同优化器，可根据问题类型选择适用的优化器选项。...、.Net类库； CPLEX Callable Library 是使用C语言编写的库，可以在能调用C语言的其它语言编写的应用程序中实现嵌入CPLEX优化器； Python API提供支持CPLEX优化功能的...Python编程接口； CPLEX for MATLAB则是 MATLAB语言使用CPLEX类的接口。
(GCP)能够显著提升深层卷积神经网络在视觉分类任务中的性能。...尽管如此，GCP在深层卷积神经网络中的作用机理尚未得到很好的研究。本文试图从优化的角度来理解GCP为深层卷积神经网络带来了哪些好处。...详细地来说，本文从优化损失的利普希茨平滑性和梯度的可预测性两个方面探讨了GCP对深层卷积神经网络的影响，同时讨论了GCP与二阶优化之间的联系。...更重要的是，本文的发现可以解释一些GCP以前尚未被认识到或充分探索的优点，包括显著加快了网络收敛，对图像破坏和扰动产生的失真样本具有较强的鲁棒性，对不同的视觉任务具有较好的泛化能力。...通过利用不同网络架构在多种视觉任务上进行大量的实验，为本文的发现提供了有力的支持。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
作者考虑了三种潜在空间扰动模型，包括（1）称为“随机输出”的随机噪声扩散模型，（2）称为“受控输出”的梯度下降模型，以及（3）称为“优化输出”的多目标优化模型。...第二个模型通过一个受力驱动项改进生成分子的特定分子性质。然而，产生的新分子可能不会保留其他重要性质，缺乏新颖性。第三种方法旨在通过多目标损失函数同时优化生成分子的多个分子性质。...然而，生成分子的新颖性可能无法得到保证。为了提高GNC模型的性能，作者提出将随机噪声扩散模型与多目标优化模型结合起来。 图1展示了GNC中的化合物生成过程。...随后可以实施分子优化过程，设计更多具有所需可药性特征的药物候选化合物。 在GNC生成器中，作者整合了四个结合亲和力（BA）预测器，以评估生成的潜在分子在四个关键靶点上的结合亲和力。...从不同角度调查分子相似性分数至关重要，因为它们与机器学习预测相关。一个重要的相似性分数是参考化合物与各自源数据集之间的相似性分数。
废话不多说，今天我们来梳理一遍市面上流行的整数规划求解器！ Part1 商业整数规划求解器 1. IBM ILOG Cplex CPLEX 是IBM公司的一个优化引擎。...该软件具有执行速度快、其自带的语言简单易懂、并且与众多优化软件及语言兼容（与C++，JAVA，EXCEL，Matlab等都有接口），因此在西方国家应用十分广泛。...CPLEX具有的优势： （1）能解决一些非常困难的行业问题； （2）求解速度非常快； （3）有时还提供超线性加速功能的优势。 2....相反，如果你选择使用yalmip，那么你只需要学习yalmip一种建模语法，因为yalmip真正实现了建模和算法的分离，所有的问题都可以用统一的方法建模，如果需要使用不同的求解器，只需要一句简单的配置即可...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。 ? ?
其实吧，这玩意儿并没有大家想的那么难，尤其是简单使用CPLEX求解一个模型的话，用来用去都是那几个函数而已。下面小编来给大家好好理一下，看完相信你也能用CPLEX跑一下论文上的模型啦。...在CPLEX中，你只需要知道以下三点，就能轻松驾驭一个数学模型啦： 决策变量定义 添加优化目标 添加约束 想想也是哦，一个数学模型无非就是由决策变量、优化目标和约束组成嘛。下面我们来一个一个讲解。...，我这里贴上官方的解释好啦： 如果你有不同类型的变量，指定下第三个参数IloNumVarType就好啦： 模型中另一个决策变量 类似，我就不写啦。...addLe(a, b)添加约束 addEq(a, b)添加约束 根据a，b类型的不同，这几个函数同样重载了很多版本，你写addGe(IloNumExpr, double)、addGe(IloNumExpr...以及得到的目标值也是正确的。 总的来说，CPLEX已经为我们封装好了很多东西，大部分只需要动动手指就可以直接使用了。少部分可能需要查查库什么的，但是基本的时候已经非常简单了。
COPT5.0：整数规划离CPLEX还有多远？ 前言 作为一个长期致力于运筹优化领域研究的团队，我对国产的运筹优化求解器软件的发展非常关注。...记得世纪初，名声最大的是被IBM收购的CPLEX，其MIP求解性能在工业领域长期一枝独秀，在我们接触到的国企和外企里使用者很多，并拥有大量粉丝。...这是由于上文提到的CPLEX，以及FICO的XPRESS，当时的老二老三，于2018年退出了测评，这让人难以将COPT和CPLEX这一广泛使用的MIP求解器做详细对比。...正好，作为高校教师，我们有CPLEX 最新版本的使用授权，我的团队也有个工作站，跟Mittelmann教授测评使用的同款（Intel i7-11700K CPU，64G内存），因此我这次迫不及待地做了一个测试...因此我将直接使用Mittelmann教授提供的COPT 5.0和GUROBI 9.5版数据。我们自己使用的CPLEX版本是2022年初发布的22.1版。
） 启发式算法通常是以问题为导向的（Problem Specific），也就是说，没有一个通用的框架，每个不同的问题通常设计一个不同的启发式算法，通常被用来解组合优化问题。...元启发算法范围内大部分应用了随机优化机构，多目标优化用的蛮多。但是多目标优化中，目标太多时一般会先降维（比如PCA），多于3-5个目标的优化效率低，也没有太多实际的可读性。...因此解决实际问题通常的做法是，先用1或2的算法，快速得到一个可行解F，然后把这个可行解F作为初始解插入到分支定界法的优化求解器（例如IBM Cplex, Gurobi, FICO Xpress），作为上界...其目标函数是一个高度复合的无约束的函数，而训练参数的过程（算法），通常使用方向传播法，可以把它理解为一种特殊的梯度下降法。...而第二张图用神经网络（不是CNN）来求解这个分类问题，其output--神经网络求得的局部最优解（多层网络便可产生极度非线性），可以作为上面混合整数规划模型的初始解，直接插入Cplex这样的商业优化求解器中
Cplex是一个由IBM主推的线性规划求解器，可以通过调用cplex的接口，直接对规定形式的线性规划的配置文件.lp文件进行求解。...基于Docker部署Cplex环境 由于cplex依赖于python3.7版本，而我们本地使用的python版本是python3.8,因此我们考虑使用docker容器来制作一个python37+cplex...关于docker容器的使用。...x1 + 4 x2 + 5 x3 <= 8 Bounds 0 <= x1 <= 1 0 <= x2 <= 1 0 <= x3 <= 1 Binary x1 x2 x3 End 在这个问题中，我们的目标是优化这样的一个函数...总结概要 在这篇文章中我们介绍了如何使用docker去搭建一个cplex线性规划求解器的编程环境，制作完docker容器，我们也展示了如何写一个线性规划问题定义的文件，并使用cplex对给定一个背包问题的线性规划
前言 最近学习列生成算法，需要用到优化求解器。所以打算学习一下cplex这个商业求解器。 当然也有其他更多的选择，这里暂时以比较容易上手和性能比较好的cplex开始吧。...其实，小编也早就想学习使用这个cplex了，毕竟是个好东西。 Cplex是什么？ ?...Cplex是IBM公司开发的一款商业版的优化引擎，当然也有免费版，只不过免费版的有规模限制，不能求解规模过大的问题。...Cplex专门用于求解大规模的线性规划（LP）、二次规划（QP）、带约束的二次规划（QCQP）、二阶锥规划（SOCP）等四类基本问题，以及相应的混合整数规划（MIP）问题。...优势： 能解决一些非常困难的行业问题； 求解速度非常快； 提供超线性加速功能的优势。 在Cplex的加持下，使得matlab对于大规模问题，以及线性规划的效率，都得到飞跃的提升。
每一个视频通过视频 Embedding的思想，转成Embedding，提供到线上直接使用。 那如何对视频Embedding？...在双塔召回的基础上引入多目标的思想，以多目标的方式训练推荐模型，同时在中间层加Self-Attention Layer，不同field 特征由Concat 操作变成Self Attention，动态决定样本权重...接下来说下多目标，对于算法工程师而言，考核目标是各种各样的KPI指标，如平台DAU，CTR，播放时长等等。满足业务指标是不是用户体验就OK了？其实不是这样的，会有擦边、低质的情况，如标题党。...因为不同目标维度不同，且双塔需要保证User/Item Embedding相关性，所以主任务没有加DNN层，而辅助任务增加了MLP层。 Final优化方案是双塔DNN + 多目标。...在双塔召回的基础上引入多目标的思想，以多目标的方式训练推荐模型，同时在中间层加Self-Attention Layer，不同Field 特征由Concat 操作变成Self Attention，动态决定样本权重
多目标优化在系统最优设计、最优控制以及社会科学等方面都具有广泛的应用，例如：坦克的变速箱不仅需要良好的传动精度，运动过程中还需要保持极高的稳定性；火箭的恒温层结构不仅需要极好的隔热性能，更需要保证良好的耐撞性能...；航天飞行器外夹层结构在运行中面对不同工作环境需要实现不同的性能需求等。...，从数学角度可以做如下描述： No.1 多目标优化 多目标优化与单目标优化具有本质区别，主要体现于多目标优化问题的解并非唯一，而是存在一组由众多Pareto最优解组成的集合，具体如下图中蓝色曲线所示...其中，wi为对应目标函数的权重值，该种方法把多目标优化问题转换为单目标优化问题，简化了问题的难度，然而该方法具有相应的局限性，具体为： 1、权值难以确定； 2、各个目标之间量纲的不统一，可能会造成单目标优化问题鲁棒性差...No.2 程序代码 NSGA-Ⅱ是目前流行的多目标遗传算法之一，它降低了非劣排序遗传算法的复杂性，具有运行速度快，解集的收敛性好的优点，成为其他多目标优化算法性能的基准。
COPT是杉数科技开发的，中国人自己的原生第一个数学规划与优化算法求解器：Cardinal Optimizer。...华人运筹与优化算法泰斗叶荫宇教授在线性规划的单纯形法和内点算法上都做出了重要的理论贡献，在他的带领下，开发团队默默耕耘，历时多年，其间的艰辛坎坷自不必说，终于达到了第一个里程碑。...下边两图为Mittelmann测试结果的截屏。 ? ? 因为2018年底众所周知的原因，Gurobi，Xpress与CPLEX退出了测试榜单，非常遗憾没有机会可以同台竞技一较短长。...根据推出之前最后一次的测试结果，大致可推算出，COPT应该以比较明显的优势领先于CPLEX，逊于Gurobi和Xpress。但基本大家处在了同一个水平线上，殊为不易。...可以自豪地说，在求解器这个运筹学最具有代表性的竞技舞台上，我们代表中国，赢得了值得尊敬的一席之地。 下图左侧为2018年Mittelman榜单结果，右为我们内部测试结果。 ?
基于Docker部署Cplex环境 由于cplex依赖于python3.7版本，而我们本地使用的python版本是python3.8,因此我们考虑使用docker容器来制作一个python37+cplex...关于docker容器的使用，在另外3篇博客（博客1，博客2，博客3）。首先我们在dockerhub上面找一个python37的镜像： ?...latest 34e272969701 About a minute ago 1.15GB 到这里，我们使用docker部署的cplex求解器的环境就已经完成了，下一步我们用真实的线性规划的问题来进行测试...0 <= x1 <= 1 0 <= x2 <= 1 0 <= x3 <= 1 Binary x1 x2 x3 End 在这个问题中，我们的目标是优化这样的一个函数： \[max\{2x_1+3x...总结概要 在这篇文章中我们介绍了如何使用docker去搭建一个cplex线性规划求解器的编程环境，制作完docker容器，我们也展示了如何写一个线性规划问题定义的文件，并使用cplex对给定一个背包问题的线性规划
随着科学技术和生产生活的日益发展，人们面临的优化问题也日渐复杂。其中，多目标优化问题是一类典型的代表。顾名思义，多目标优化问题即人们需同时优化多个目标，且各目标之间往往存在冲突。...图一 生活中的多目标优化问题 图二 演化算法示意图 近年来，高维多目标优化问题已成为演化计算研究领域的热点难题之一。在高维多目标优化问题中，待优化的目标个数至少是4个。...实践表明，针对不同形状的Pareto前沿（PF），选择合适的参考点，比如理想点或天底点（Nadir point），对提高算法性能具有重要意义。...图七 在15目标WFG7（红色线条）和WFG7-1（黑色线条）测试问题上，各算法的最终解集 事实上，多目标优化问题广泛存在于科学研究和工程实践，所以研究这类问题的有效解法具有重要的科学价值及实际意义...实验结果表明，新算法具有较好的性能表现，尤其是能够较为有效地处理具有不同PF形状的多目标优化问题。
摘要：特征选择对于开发一个在特别大的特征空间中具有高分类精度和低计算复杂度的脑机接口(BCI)系统至关重要。特征选择问题已经通过许多不同的方法得到了解决。...过滤方法使用不同的度量，例如基于信息论的度量(Kabir等人，2012；Kannan & Ramaraj，2010)，相关度量(李等，2009)，距离度量(刘等，2011)和一致性度量(Chakraborty...在BCI研究中，应用于特征提取问题的最流行的进化算法是经典遗传算法及其不同版本。加勒特等人(2003)使用经典遗传算法编码每个个体中的所有特征来搜索特征空间，并为手指运动任务产生最佳特征子集。...所有这些工作表明，就分类性能和特征数量而言，多目标优化算法具有比单目标方法相当好的性能。...通过与NSGA二号算法、多目标粒子群优化算法、多目标差分进化算法和多目标人工蜂群算法的比较，验证了多目标优化算法的有效性。 文献综述表明，虽然特征选择研究频繁，但多目标特征选择的研究却很少。
MOCSO（Multi-Objective Competitive Swarm Optimizer）是PSO（粒子群优化算法）的变体 基于多目标优化的竞争性的粒子群优化算法（MOCSO） 摘要： 在进化计算中...，探索有效的多目标优化技术是值得关注的。...我们提出了一种基于最近发展的群集智能范例的多目标优化算法。在该算法的基础上，我们提出了一种针对学习更新拟合的引导性学习策略，以加快收敛速度，避免了多目标优化算法多样性减少。...通过与几种最先进的多目标演化算法的比较，验证了该算法的性能，包括三种现有的多目标粒子群优化算法和三种基于遗传算法的流行多目标算法。实验结果表明，该算法具有多目标优化的优越性。...竞争粒子优化算法 与PSO主要不同：成对的竞争机制（两个从现有群体中精英粒子随机选择选择出来的解）用来指导搜索来代替pbest &gbest 主要贡献： 1.一个基于领导粒子的竞争机制策略来更新粒子。
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