运行例子为清华大学运筹学第四版本科版P155例7-1 clc;clear all M=100 A{1}=[5,3] A{2}=[1 3 6 M;M 8 7 6] A{3}=[6 8 M;3 5 M;M 3 3;M 8 4] A{4}=[2 2 M;M 1 2;M 3 3] A{5}=[3 5;5 2 ...
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2020-01-13 22:05:09
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1. 算法思想： 动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。动态规划实际上是一类题目的总称，并不是指某个固定的算法。动态规划的意义就是通过采用递推（或者分而治之）的策略，通过解决大问题的子问题从而解决整体 ...
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2020-01-01 18:32:19
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一、简介 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法和弗洛伊德(Flyod)算法均是用于求解有向图从一点到另外一个点最短路径。 二、Dijkstra 迪杰斯特拉算法也是图论中的明星算法，主要是其采用的动态规划思想，使其在数据结构、算法、离散数学乃至运筹学中都扮演重要的角色。 ...
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2019-12-05 01:19:39
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首先简介梯度法的原理。首先一个实值函数$R^{n} \rightarrow R$的梯度方向是函数值上升最快的方向。梯度的反方向显然是函数值下降的最快方向，这就是机器学习里梯度下降法的基本原理。但是运筹学中的梯度法略有不同，表现在步长的选择上。在确定了梯度方向(或反方向)是我们优化目标函数值的方向后， ...
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2019-10-28 14:50:22
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这学期有一门运筹学，讲的两大块儿：线性优化和非线性优化问题。在非线性优化问题这里涉及到拉格朗日乘子法，经常要算一些非常变态的线性方程，于是我就想用python求解线性方程。查阅资料的过程中找到了一个极其简单的解决方式，也学到了不少东西。先把代码给出。 是不是很简洁？因为调用了强大的包numpy~ 我 ...
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2019-10-20 17:34:14
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最近运筹学学了线性规划和单纯形法，然后老师讲到了运用lingo和MATLAB软件分别求解的方法 首先，我们来讲讲lingo的（小技巧，只要把鼠标滑轮固定在输入界面按ctrl就可以放大了） lingo比较简单，约束条件也少，记住别落下分号，而且min或者max后面是没有 z 的哦 写完之后，点击第一行 ...
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2019-10-10 22:11:48
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动态规划(Dynamic Programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时，提出了著名的最优化 ...
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2019-10-09 09:30:56
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在基于TensorFlow的深度学习框架大红大紫之前，流行过很多的经典机器学习框架。比如KNN，比如支撑向量机，比如随机森林。相对于深度学习的理论，这些经典的机器学习算法构建在更为精密的数学推导上。运筹学，最优化理论，数学分析，数理统计和随机过程构成了这些算法的理论基础，也是进一步学习各种基于神经网 ...
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2019-09-29 14:25:46
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强化学习： 强化学习作为一门灵感来源于 心理学中的行为主义理论 的学科，其内容涉及 概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论、运筹学 等多学科知识，难度之大，门槛之高，导致其发展速度特别缓慢。 一种解释： 人的一生其实都是不断在强化学习，当你有个动作（action）在某个状态（state）执行 ...
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2019-09-12 12:52:26
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Complex analysis, traditionally known as the theory of functions of a complex variable, is the branch of mathematical analysis that investigates funct... ...
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2019-09-08 20:01:52
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