一.解决问题 主要是安排现有资源(一定),取得最好的效益的问题解决,而且约束条件都是线性的. 二.数学模型 1.一般数学模型 2.MATLAB数学模型 其中c,x都是列向量,A,Aeq是一个合适的矩阵,b,beq是合适的列向量.然后lb和ub是下限和上线(但是请注意= =,lb是一个变量的名字) 三.相关方程解法 1.图解法,画出可行域,这个可以进行编程进行实现. 2.直接使用MATLAB的相关方法进行解题. [x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,LB,UB,Xo,OPT

代码如下: 函数作用:传递进来一个数组(vector),和一个需要查找的值(value),返回与value的差值绝对值最小的vector成员索引,若value不在vector范围中,则返回-1: int MyMethod::getSimilarIndex(const QVector<double>& vector, const double& value) { ; ] - value); bool greaterThan = false, lessThan = false;//

题意: 简单叙述: 一个长度为n的序列,在每一个点建塔的费用为Ci.有m个区间.每一个区间内至少有Dj个塔.求最小花费. 方法:线性规划 解析: 与上一题相似.相同使用对偶原理解题.解法不再赘述. 代码: #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> #define N 1010 #define M 10010 #define INF 0x7f7f7

摘要:线性规划是一组数学和计算工具,可让您找到该系统的特定解,该解对应于某些其他线性函数的最大值或最小值. 本文分享自华为云社区<实践线性规划:使用 Python 进行优化>,作者: Yuchuan. 线性规划说明 什么是线性规划? 想象一下,您有一个线性方程组和不等式系统.这样的系统通常有许多可能的解决方案.线性规划是一组数学和计算工具,可让您找到该系统的特定解,该解对应于某些其他线性函数的最大值或最小值. 什么是混合整数线性规划? 混合整数线性规划是线性规划的扩展.它处理至少一个变量采用离

题目描述: N 个数排成一排,你可以任意选择连续的若干个数,算出它们的和.问该如何选择才能 使得和的绝对值最小. 如:N=8 时,8个数如下: 1    2    3     4    5    6    7    8 -20 90 -30 -20 80 -70 -60 125 如果我们选择1到 4这4个数,和为20,还可以选择 6到 8这 3个数,和为-5,|-5|=5, 该方案获得的和的绝对值最小. 输入格式: 第一行输入N,表示数字的个数.接下来N 行描述这N 个数字. 输出格式: 第一行

1. 问题描述: 有两个数组a,b,大小都为n,数组元素的值任意整形数,无序: 要求:通过交换a,b中的元素,使[数组a元素的和]与[数组b元素的和]之间的差最小. 2. 求解思路: 当前数组a和数组b的和之差为    A = sum(a) - sum(b)    a的第i个元素和b的第j个元素交换后,a和b的和之差为    A' = sum(a) - a[i] + b[j] - (sum(b) - b[j] + a[i])        = sum(a) - sum(b) - 2 (a[i]

题意 给出一个N*N的矩阵,有些格子上有障碍,要求每次消除一行或者一列的障碍,最少消除多少次可以全部清除障碍. 思路 把关键点取出来:一个障碍至少需要被它的行或者列中的一个消除. 也许是最近在做二分图匹配专辑吧--很容易想到这就是最小点覆盖集:每条边都至少需要一个点被选中,称这条边被覆盖. 而由König定理可知二分图最小点覆盖 = 最大匹配.所以解法也就出来了:把行当作左点集,列当作右点集,对于每一个障碍,把它的行和列对应的点连一条边,此二分图的最大匹配就是答案了. 代码 using name

输入一个正整数数组,把数组里所有数字拼接起来排成一个数,打印能拼接出的所有数字中最小的一个.例如输入数组{3,32,321},则打印出这三个数字能排成的最小数字为321323. 解法1 1.数组排序,使用自定义排序规则是 a.b>b.a a 和 b互换位置 2.usort函数的使用 function costomcomp(a,b) return a.b > b.a usort(arr,'costomcomp') return implode('',arr) 解法2:冒泡法 1.循环外层 i 2

输入n个整数,如何求出其中最小的k个数? 解法1. 当然最直观的思路是将数组排序,然后就可以找出其中最小的k个数了,时间复杂度以快速排序为例,是O(nlogn): 解法2. 借助划分(Partition)的思路,一次划分可以把枢轴使得枢轴左边的元素都比枢轴小,枢轴右边的元素都比枢轴大(可以参考快速排序及STL中的sort算法).那么可以基于数组的第k个数字来调整,使得比第k个数字小的数字都位于数组的左边,使得比第k个数字大的数字都位于数组的右边.那么调整完毕后,数组中左边的k个数字就是最小的k个

题目大意:给出一个无向边,非常多询问,问x,y两地之间的最长路最短是多少. 思路:乍一看好像是二分啊. 的确这个题二分能够做.可是时间会慢非常多,有的题直接就T掉(NOIP2013货车运输). 事实上这个题的模型就是最小瓶颈路模型. 解法就是把无向图变成一个最小生成树,然后两点之间的最长路就是满足题意的答案. CODE: #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <algor

You are given two integer arrays nums1 and nums2 sorted in ascending order and an integer k. Define a pair (u,v) which consists of one element from the first array and one element from the second array. Find the k pairs (u1,v1),(u2,v2) ...(uk,vk) wit

目录 求树的最大独立集,最小点覆盖,最小支配集 三个定义 贪心解法 树形DP解法 (有任何问题欢迎留言或私聊&&欢迎交流讨论哦 求树的最大独立集,最小点覆盖,最小支配集 三个定义 最大独立集:  对一个图选出尽量多的点组成一个集合,满足这些点之间没有边相连.所有独立集中,顶点数最多的称作最大独立集. 最小点覆盖:  对一个图选出尽量少的点组成一个集合,满足图中所有的边均有端点属于这个集合.所有覆盖集中,顶点数最少的称作最小点覆盖. 最小支配集:  对一个图选出尽量少的点组成一个集合,满足图

最优化方法:L1和L2正则化regularization http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52108040 机器学习和深度学习常用的规则化方法之一:L范数正则化(规格化). 一般来说,监督学习可以看做最小化下面的目标函数): 规则项Ω(w) loss项可参考[机器学习算法及其损失函数].Note:似然函数(likelihood function)的负对数被叫做误差函数(error function). 这里我们先把目光转向“规则项Ω(

本文总结ML面试常见的问题集 转载来源:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924 1.简要介绍SVM 全称是support vector machine,中文名叫支持向量机.SVM是一个面向数据的分类算法,它的目标是为确定一个分类超平面,从而将不同的数据分隔开. 扩展:这里有篇文章详尽介绍了SVM的原理.推导,<支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)>.此外,这里有个视频也是关于SVM的推导:<纯白板手推SVM&g

知识图谱综述(2021.4) 论文地址:A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications 目录 知识图谱综述(2021.4) 摘要 1.简介 2.概述 3.知识表示学习(KRL) 3.1 表示空间 3.1.1 点空间 3.1.2 复向量空间 3.1.3 高斯分布 3.1.4 流形和群 3.2 评分函数 3.2.1 基于距离的评分函数 3.2.2 基于语义匹配的评分函数 3.3 编码模型 3.3.

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法

摘要: 本文主要针对于FCM算法在很大程度上局限于处理球星星团数据的不足,引入了核方法对算法进行优化.  与许多聚类算法一样,FCM选择欧氏距离作为样本点与相应聚类中心之间的非相似性指标,致使算法趋向于发现具有相近尺度和密度的球星簇.因此,FCM很大程度上局限于对球星星团的处理,不具有普遍性.联系到支持向量机中的核函数,可采用核方法将数据映射到高维特征空间进行特征提取从而进行聚类.现阶段,核方法已广泛应用于模糊聚类分析算法.核方法的应用目前已成为计算机智能方面的热点之一,对于核学习的深入研究具有

L0.L1与L2范数.核范数 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error while regularizing your parameters",也就是在规则化参数的同时最

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error

题意:有一条公路,上面有n个施工队,要躲进m个避难所中,每个避难所中至少有一个施工队,躲进避难所的花费为施工队与避难所的坐标差的绝对值,求最小花费及策略. 解法:将施工队和避难所按坐标排序,可以看出有下列递推关系,dp[i][j]表示前j个施工队进入前i个避难所的花费,则有dp[i][j] = min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j - 1]) + |a[j] - b[i]|.由于每个避难所至少有一个施工队,所以j从i开始遍历.滚动数组优化. 用path记录当前施工队进入的是