直方图离散化是一种基于直方图的数据离散化方法。它将数据划分为不同的离散化区间，使得每个区间内的数据...
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,成为优化器领域的新翘楚。 支持模型: Gurobi 可以解决的数学问题: l 线性问题(Linear problems) l 二次型目标问题(Quadratic problems) l 混合整数...
【离散优化】P-中值模型是指在一个给定数量和位置的需求集合和一个候选设施位置的集合下分别为p个设施找到合适的位置并指派每个需求点到一个特定的设施使之达到在工厂和需求点之间的运输费用最低 【离散优化】 P-中值模型 P-中 值模型 是指在一个给定数量和位置的需求集合和一个候选设施位置的集合下,分别为 p...
离散优化是研究离散决策问题的数学方法,其目标是在给定的约束条件下,找到使得目标函数取得最优值的决策变量取值。离散优化和连续优化相比,离散优化的变量是离散的,而连续优化的变量是连续的。离散优化的问题可以用图论、组合优化等数学工具来描述和求解。 二、离散优化的应用领域 离散优化在实际应用中有广泛的应用领域,...
离散优化是建立数据与存储结构间的对应关系。 HASH优化:是对于字符串和数字的一种优化方式。它通过将数据映射到数组内的某个元素从而达到节省空间的效果。 但对于f( )可能有f(keyA)==f(keyB) (keyA!=keyB) 这里我们通常有两种解决方法: 1.拉链法 ...
连续产品消费的最优化问题 离散最优化问题有两种提法:给定支出最大化效用和给定效用最小化支出。有限或可数商品情况下的消费最优化问题计算较为简单,可以使用 Lagrange 乘子法甚至更为初等的代入消元法计算。以 CES 效用函数下的支出最小化为例(后续讨论亦限于 CES 效用) min ∑i=1npiqis.t.Q=(∑i=1nqiσ...
分别是:(1)总价值。(目标)(2)总重量。(约束)(3)价值估计。 以上三者可以结合应用于剪枝过程,大幅减少计算量。其中最重要的是价值估计,这对应于松弛概念(Relaxation),松弛得越好,剪枝越有效。 搜索策略: depth-first, best-first, least-discrepancy
离散优化是指在离散集合上寻找最优解的问题,而组合优化则是指在离散集合上寻找最优组合的问题。本文将重点介绍离散优化和组合优化的概念、应用以及解决方法。 一、离散优化 离散优化是一种数学建模方法,它关注的是在离散集合上寻找满足一定约束条件的最优解。离散集合可以是有限集合、整数集合或者布尔集合等。离散优化...
离散优化问题是指在有限个或可数个可行解中,寻找最优解的问题。与连续优化问题不同,离散优化问题的可行解是离散的,不是连续的。这就使得离散优化问题的求解更加具有挑战性。 离散优化问题的类型多种多样。其中,最常见的包括整数规划问题、组合优化问题和网络优化问题。 整数规划问题要求决策变量必须取整数值。例如,在...
Matlab的优化工具箱optim(只能求最小化) flag=1:有有限最优解 flag为负数:不可行/无界(建模有问题) flag=0:算不出来(算不出来并不意味着无解,可以在输入参数中再加入一个猜测解,或者使用近似算法求解) 二、离散优化模型的例子 关键是找到决策变量