運籌優化演算法

㈠ 什麼專業畢業可以當運籌優化演算法工程師

計算機專業。當運籌優化演算法工程師需要計算機專業研究生畢業可以當，主要工作是建立優化模型和設計優化求解演算法工作難度較大需要研究生學歷。

㈡ 運籌學中運輸問題為什麼一定有可行解和最優解

一定有最優解因為運輸問題雖然有m+n個約束條件(m,n分別是產地數和銷地數)，但是由於總產量要等於總銷量，所以一定只有m+n-1個約束條件是線性無關的，即系數矩陣的秩一定是小於等於m+n-1的，所以一定有最優解。

運籌學，是現代管理學的一門重要專業基礎課。它是20世紀30年代初發展起來的一門新興學科，其主要目的是在決策時為管理人員提供科學依據，是實現有效管理、正確決策和現代化管理的重要方法之一。

該學科應用於數學和形式科學的跨領域研究，利用統計學、數學模型和演算法等方法，去尋找復雜問題中的最佳或近似最佳的解答。

運籌學經常用於解決現實生活中的復雜問題，特別是改善或優化現有系統的效率。 研究運籌學的基礎知識包括實分析、矩陣論、隨機過程、離散數學和演算法基礎等。而在應用方面，多與倉儲、物流、演算法等領域相關。因此運籌學與應用數學、工業工程、計算機科學、經濟管理等專業相關。

㈢ 貨拉拉智能推薦是什麼意思

是平台根據平時的拉貨習慣，推送合適的貨源。
貨拉拉作為互聯網物流商城，通過共享模式整合社會運力資源，實現多種車型的即時智能調度，目前提供同城/跨城貨運、企業版物流服務、搬家、零擔、汽車租售及車後市場服務。為了滿足多業務場景的需求，貨拉拉專門打造了「智慧大腦」系統，為互聯網物流提出了高效的數智化解決方案——即在AI、大數據和地圖等基礎能力之上，通過自研運籌優化演算法框架解決核心的資源優化配置問題，並利用統一框架打造分單、供需、營銷、定價等多個引擎，實現動態定價、智能分單、運力調度、用戶拉新的效率提升。

㈣ 什麼是最優化理論與演算法

包括線性規劃單純形方法、對偶理論、靈敏度分析、運輸問題、內點演算法、非線性規劃K?T條件、無約束最優化方法、約束最優化方法、整數規劃和動態規劃等內容

屬於運籌學的內容

㈤ 運籌學，上機課matlab老師給的PPT，線性規劃出現的下面語句是什麼意思啊

線性規劃出現的下面語句，options=optimoptions('linprog','algorithm','simplex')是什麼意思？

首先，我們對這個語句中的各內容進行說明：

optimoptions——是優化選項函數，對於不同的優化函數，其控制內容是略有區別的

linprog——線性規劃求解函數名；

algorithm——選擇優化演算法；系統默認'al-simplex'（對偶單純形法演算法），'interior-point-legacy'（內點傳統演算法），它是基於Mehrotra 預測-校正演算法 的變體。'interior-point'（內點演算法）

simplex——選擇單純形法

所以，這個options優化選項的意思是採用對偶單純形法演算法進行線性規劃最優化計算。

㈥ crf模型原理及解釋

在明白crf之前，首先我們來看看概率圖。概率圖是用圖來表示變數概率依賴關系，是概率論和圖論的結合。從概率圖衍生而來的演算法有很多，包括樸素貝葉斯、最大熵、hmm、條件隨機場、主題模型等。
概率圖分為有向概率圖，又叫貝葉斯網路，其中的有向代表的是單邊依賴關系；無向概率圖，又叫馬爾科夫網路，其中的無向代表的是雙邊依賴關系。

上面已經說了馬爾科夫就是說當前狀態只跟上一狀態有關，而跟其他狀態無關。

設X與Y是隨機變數，P(Y∣X)是在給定X的條件下Y的條件概率分布。若隨機變數Y構成一個由無向圖G=(V,E)表示的馬爾可夫隨機場，即

對任意結點v成立，則稱條件概率分布P(Y∣X)為條件隨機場。其中w~v表示與v相連的節點w≠v表示除v外的所有節點，這就是條件獨立的概念。
實際上，我們通常考慮線性鏈的情況，並且X和Y具有相同的結構，這個可以理解為隱藏狀態和觀察狀態，X就是我們能觀察到的，但是Y我們觀察不到：

條件隨機場最終求的都是一個聯合概率，根據馬爾科夫性，我們可以把聯合概率表示成相鄰節點的函數。

Z（x）就是exp那一坨的求和，tk和sl是特徵函數，這個我們可以自己定義，剩下的是權重。
這樣一來相乘的問題我們化簡成相加的問題了。
這樣寫不太好理解和推導，需要化簡，於是我們假設有K1個轉義特徵和K2個狀態特徵，定義一個分段函數：

然後定義一個分段的權重：

矩陣是最容易計算的了，因此進一步表示為矩陣形式。首先定義一個m階矩陣，這個好理解，就是m個y可能的取值。

這個式子呢，從後往前看，最下面那個是不是眼熟，就是條件隨機場向量化表達公式的前半部分，然後取exp以後就可以得到m階矩陣了，這個懶得解釋自己想一下就行了。提示一下m階的意思是呢，yi-1有m種表達，yi有m種表達，最後綜合起來就是m階了。
最終矩陣相乘就表示一個概率的可能性，然後規范化以後就可以得到概率分布。

要時刻記得這事一個判別式模型，是要直接計算P(x|y)的。

我們都知道條件隨機場有一個轉移特徵和狀態特徵，這些都可以事先定義好。我們定義好特徵函數後，從模型表達式上來看就剩一個wk序列的參數需要計算了。參數求解方法有很多，牛頓法、擬牛頓法等等，這些都是運籌里的優化演算法，需要了解的話我會單獨的寫一個專題出來。這里不展開了。

其實就是兩個遞推公式，具體不展開了，不太好理解：

目標函數，參考極大似然估計，跟邏輯回歸類似，取下邊這個：

然後採用擬牛頓法求解，太難了，不說了，知道怎麼回事就行。

預測過程簡而言之就是找到概率最大的那個狀態序列，採用維特比演算法，用到了動態規劃，可以減少計算量。具體也不多說，因為這篇文章偏向於讓大家都懂計算流程，不太考慮細節，可以參考下邊這個文章。 https://www.cnblogs.com/bei/p/9391014.html

基本上碎碎念的就這么多，大家一般用crf都是用在Bilstm之後，巧的是tensorflow已經封裝好crf層，同志們直接用好了。

㈦ 淺談學習運籌與優化軟體的心得

科普推廣運籌學一直以來是【運籌OR帷幄】平台的初衷。本次我們邀請到了平台優化板塊的責編團隊的成員，結合各自獨特的業界工作體會，分享他們眼中在業界發光發熱的運籌學。

一、元器件行業中的運籌學

本人在一家做元器件服務的公司實習，軍用元器件使用的時候有兩個典型場景：替代和統型。

替代是設計師針對進口元器件找到可替代的國產型號；統型是在一個產品的BOM內確定某幾個不同元器件是否可以統一使用一種，以此減少元器件品種數。

目前行業內開始從依賴專家經驗（比如知道某個國產元器件就是對標某個進口元器件做的），轉向從元器件性能參數的相似度出發進行判斷，所以涉及到相似度和聚類方法的應用。

相比方法本身，解決問題的更大阻礙是元器件性能參數數據的復雜性和不規范性。例如不同類別的元器件性能參數不同，即使在同一類別下，不同生廠商給出的性能參數形式也不同，對此進行規范需要有元器件專業知識，所以實際中，數據清洗往往耗費最多人力，也是影響方法使用效果的一大因素。

㈧ 什麼專業畢業可以當運籌優化演算法工程師

運籌學專業畢業可以當運籌優化演算法工程師。運籌學專業，是現代管理學的一門重要專業基礎課。它是20世紀30年代初發展起來的一門新興學科，其主要目的是在決策時為管理人員提供科學依據，實現有效管理，負責生產物流線路、排產數據的建模、優化和提升；基於數據和真實需求，對業務問題進行定義、分析、方案制定及相關演算法實施；利用數據挖掘、運籌與機器學習相關演算法，對生產物流相關各環節涉及的實際業務需求進行分析建模並持續優化相關模型；靈活結合運籌學/機器學習及其他智能演算法，為核心業務問題提供智能化解決方案。

㈨ 自動堆垛機應用的運籌學演算法是什麼

摘要 您好，這個問題我需要思考清楚了再做解釋，希望可以給我一些思考時間，謝謝支持理解。

㈩ 武漢理工大學物流工程好不好呀物流管理與工程類專業怎麼樣，就業前景如何

摘要 如果能去別的專業就別來這個了，當然物流前景還是不錯的，但是得運籌優化演算法學的好才行，不然就是送快遞