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运筹优化算法

发布时间: 2022-09-30 20:56:52

㈠ 什么专业毕业可以当运筹优化算法工程师

计算机专业。当运筹优化算法工程师需要计算机专业研究生毕业可以当,主要工作是建立优化模型和设计优化求解算法工作难度较大需要研究生学历。

㈡ 运筹学中运输问题为什么一定有可行解和最优解

一定有最优解因为运输问题虽然有m+n个约束条件(m,n分别是产地数和销地数),但是由于总产量要等于总销量,所以一定只有m+n-1个约束条件是线性无关的,即系数矩阵的秩一定是小于等于m+n-1的,所以一定有最优解。

运筹学,是现代管理学的一门重要专业基础课。它是20世纪30年代初发展起来的一门新兴学科,其主要目的是在决策时为管理人员提供科学依据,是实现有效管理、正确决策和现代化管理的重要方法之一。

该学科应用于数学和形式科学的跨领域研究,利用统计学、数学模型和算法等方法,去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答。

运筹学经常用于解决现实生活中的复杂问题,特别是改善或优化现有系统的效率。 研究运筹学的基础知识包括实分析、矩阵论、随机过程、离散数学和算法基础等。而在应用方面,多与仓储、物流、算法等领域相关。因此运筹学与应用数学、工业工程、计算机科学、经济管理等专业相关。

㈢ 货拉拉智能推荐是什么意思

是平台根据平时的拉货习惯,推送合适的货源。
货拉拉作为互联网物流商城,通过共享模式整合社会运力资源,实现多种车型的即时智能调度,目前提供同城/跨城货运、企业版物流服务、搬家、零担、汽车租售及车后市场服务。为了满足多业务场景的需求,货拉拉专门打造了“智慧大脑”系统,为互联网物流提出了高效的数智化解决方案——即在AI、大数据和地图等基础能力之上,通过自研运筹优化算法框架解决核心的资源优化配置问题,并利用统一框架打造分单、供需、营销、定价等多个引擎,实现动态定价、智能分单、运力调度、用户拉新的效率提升。

㈣ 什么是最优化理论与算法

包括线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划K?T条件、无约束最优化方法、约束最优化方法、整数规划和动态规划等内容

属于运筹学的内容

㈤ 运筹学,上机课matlab老师给的PPT,线性规划出现的下面语句是什么意思啊

线性规划出现的下面语句,options=optimoptions('linprog','algorithm','simplex')是什么意思?

首先,我们对这个语句中的各内容进行说明:

optimoptions——是优化选项函数,对于不同的优化函数,其控制内容是略有区别的

linprog——线性规划求解函数名;

algorithm——选择优化算法;系统默认'al-simplex'(对偶单纯形法算法),'interior-point-legacy'(内点传统算法),它是基于Mehrotra 预测-校正算法 的变体。'interior-point'(内点算法)

simplex——选择单纯形法

所以,这个options优化选项的意思是采用对偶单纯形法算法进行线性规划最优化计算。

㈥ crf模型原理及解释

在明白crf之前,首先我们来看看概率图。概率图是用图来表示变量概率依赖关系,是概率论和图论的结合。从概率图衍生而来的算法有很多,包括朴素贝叶斯、最大熵、hmm、条件随机场、主题模型等。
概率图分为有向概率图,又叫贝叶斯网络,其中的有向代表的是单边依赖关系;无向概率图,又叫马尔科夫网络,其中的无向代表的是双边依赖关系。

上面已经说了马尔科夫就是说当前状态只跟上一状态有关,而跟其他状态无关。

设X与Y是随机变量,P(Y∣X)是在给定X的条件下Y的条件概率分布。若随机变量Y构成一个由无向图G=(V,E)表示的马尔可夫随机场,即

对任意结点v成立,则称条件概率分布P(Y∣X)为条件随机场。其中w~v表示与v相连的节点w≠v表示除v外的所有节点,这就是条件独立的概念。
实际上,我们通常考虑线性链的情况,并且X和Y具有相同的结构,这个可以理解为隐藏状态和观察状态,X就是我们能观察到的,但是Y我们观察不到:

条件随机场最终求的都是一个联合概率,根据马尔科夫性,我们可以把联合概率表示成相邻节点的函数。

Z(x)就是exp那一坨的求和,tk和sl是特征函数,这个我们可以自己定义,剩下的是权重。
这样一来相乘的问题我们化简成相加的问题了。
这样写不太好理解和推导,需要化简,于是我们假设有K1个转义特征和K2个状态特征,定义一个分段函数:

然后定义一个分段的权重:

矩阵是最容易计算的了,因此进一步表示为矩阵形式。首先定义一个m阶矩阵,这个好理解,就是m个y可能的取值。

这个式子呢,从后往前看,最下面那个是不是眼熟,就是条件随机场向量化表达公式的前半部分,然后取exp以后就可以得到m阶矩阵了,这个懒得解释自己想一下就行了。提示一下m阶的意思是呢,yi-1有m种表达,yi有m种表达,最后综合起来就是m阶了。
最终矩阵相乘就表示一个概率的可能性,然后规范化以后就可以得到概率分布。

要时刻记得这事一个判别式模型,是要直接计算P(x|y)的。

我们都知道条件随机场有一个转移特征和状态特征,这些都可以事先定义好。我们定义好特征函数后,从模型表达式上来看就剩一个wk序列的参数需要计算了。参数求解方法有很多,牛顿法、拟牛顿法等等,这些都是运筹里的优化算法,需要了解的话我会单独的写一个专题出来。这里不展开了。

其实就是两个递推公式,具体不展开了,不太好理解:

目标函数,参考极大似然估计,跟逻辑回归类似,取下边这个:

然后采用拟牛顿法求解,太难了,不说了,知道怎么回事就行。

预测过程简而言之就是找到概率最大的那个状态序列,采用维特比算法,用到了动态规划,可以减少计算量。具体也不多说,因为这篇文章偏向于让大家都懂计算流程,不太考虑细节,可以参考下边这个文章。 https://www.cnblogs.com/bei/p/9391014.html

基本上碎碎念的就这么多,大家一般用crf都是用在Bilstm之后,巧的是tensorflow已经封装好crf层,同志们直接用好了。

㈦ 浅谈学习运筹与优化软件的心得

科普推广运筹学一直以来是【运筹OR帷幄】平台的初衷。本次我们邀请到了平台优化板块的责编团队的成员,结合各自独特的业界工作体会,分享他们眼中在业界发光发热的运筹学。

一、元器件行业中的运筹学

本人在一家做元器件服务的公司实习,军用元器件使用的时候有两个典型场景:替代和统型。

替代是设计师针对进口元器件找到可替代的国产型号;统型是在一个产品的BOM内确定某几个不同元器件是否可以统一使用一种,以此减少元器件品种数。

目前行业内开始从依赖专家经验(比如知道某个国产元器件就是对标某个进口元器件做的),转向从元器件性能参数的相似度出发进行判断,所以涉及到相似度和聚类方法的应用。

相比方法本身,解决问题的更大阻碍是元器件性能参数数据的复杂性和不规范性。例如不同类别的元器件性能参数不同,即使在同一类别下,不同生厂商给出的性能参数形式也不同,对此进行规范需要有元器件专业知识,所以实际中,数据清洗往往耗费最多人力,也是影响方法使用效果的一大因素。

㈧ 什么专业毕业可以当运筹优化算法工程师

运筹学专业毕业可以当运筹优化算法工程师。运筹学专业,是现代管理学的一门重要专业基础课。它是20世纪30年代初发展起来的一门新兴学科,其主要目的是在决策时为管理人员提供科学依据,实现有效管理,负责生产物流线路、排产数据的建模、优化和提升;基于数据和真实需求,对业务问题进行定义、分析、方案制定及相关算法实施;利用数据挖掘、运筹与机器学习相关算法,对生产物流相关各环节涉及的实际业务需求进行分析建模并持续优化相关模型;灵活结合运筹学/机器学习及其他智能算法,为核心业务问题提供智能化解决方案。

㈨ 自动堆垛机应用的运筹学算法是什么

摘要 您好,这个问题我需要思考清楚了再做解释,希望可以给我一些思考时间,谢谢支持理解。

㈩ 武汉理工大学物流工程好不好呀物流管理与工程类专业怎么样,就业前景如何

摘要 如果能去别的专业就别来这个了,当然物流前景还是不错的,但是得运筹优化算法学的好才行,不然就是送快递

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