对两阶段鲁棒优化模型进行了详细解析; 对Bender-dual算法进行了讲解; 对Column-and-constraint generation method进行了非常详细的解读、完整的推导和完整的解释; 对论文中的案例进行了相当详细的推导; 对Column-and-constraint generation method进行了完整的代码复现(Python调用Gurobi实现)。 图1-CCG经典文章 两阶段鲁棒...
注意,如果的取值可能性非常少,我们就可以通过穷举的取值,显式地将每个可能的对应的约束都加进模型,然后将两阶段鲁棒优化模型等价为一个可直接求解的一阶段数学规划模型,从而可以达到直接求解上述Two-stage robust optimization模型的目的。因为最坏情况,一定是对应着某一种的取值,而我们已经穷举了所有的取值可能,且将其...
原文链接如下: (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167637713000618) 此外,零基础细致讲解请参阅:鲁棒优化| C&CG算法求解两阶段鲁棒优化:全网最完整、最详细的【入门-完整推导-代码实现】笔记 - 运小筹的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/534285185 本文对Zeng Bo论文中的算例进行了...
鲁棒优化：C&CG算法详解与代码实现：全面入门指南在这个深入解析的教程中，我们将探索Column and Constraint Generation (C&CG)算法，它专为解决两阶段鲁棒优化问题而设计。这种算法由Zeng Bo和Zhao Long于2013年提出，旨在处理参数不确定性，旨在找到在最坏情况下的最优解。本文将从问题定义开始，逐步介...
进一步把算例写成两阶段鲁棒优化的形式: 针对这个两阶段鲁棒优化问题,可以分别采用Benders对偶割平面法和C&CG算法进行求解。 2.Benders对偶割平面法 2.1基本原理 Benders对偶割平面法可以用于解决两阶段鲁棒优化问题,首先将两阶段鲁棒优化问题分解为两部分:主问题(Master Problem,MP)和子问题(Subproblem,SP)。主问题包含...
此外，案例分析还包括对算法性能的评估，展现了在不同场景下算法的适应性和优化效果。总的来说，本文基于Zeng Bo的理论基础，通过实例详细讲解了C&CG算法在两阶段鲁棒优化问题中的应用。借助AMPL与CPLEX，提供了从建模到求解的完整流程，以及具体案例分析，为读者提供了全面理解与实践指导。
在1.3节采用C&CG算法将两阶段RO模型解耦为主、子问题的过程中,可以发现其子问题中的max-min模型依然是非常繁琐的两层优化模型。如果利用对偶原理,将内层的min问题转化为max问题,那么该模型就可以转化为较为简单的max问题,从而更易于求解。 📚2 运行结果...
损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x)” role=”presentation” style=”position: relative;”>f(x)f(x) 来表示。损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分。模型的风险结构包括了风险项和正则项,通常如下所示: ...
集成学习是机器学习中一种强大的方法,它通过组合多个模型来提高预测的准确性和鲁棒性。随机森林是集成学习中一个非常流行的算法,它属于bagging类型的算法,主要用于分类和回归任务。随机森林通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行汇总来工作。该方法既可以减少过拟合,也可以提高模型的准确性。
词粒度的表示:像word2vec、fasttext、glove或者SENNA等算法可以通过大规模的无监督语料学习词粒度的表示,作为NER模型的输入,在训练过程中既可以固定不变也可以微调。 字符粒度的表示:除了仅考虑词向量作为输入之外,也融合了字符粒度的表示作为模型的输入。字符级别的表示,相对于词向量,能够提取出子词的特征,比如前缀后缀...