这一节课讲解了 vertex cover 的 2 - 近似算法与 unrelated parallel machine scheduling 的 2 - 近似算法。 Vertex Cover来看一些 vertex cover 的近似算法。近似算法 1算法描述：将度数最大的点 $u$ 选入答案集合，并将 $u$ 与端点包含 $u$ 的边都删去。重复这个过程，直到所有边都被删去为止
全文目录1 组合优化问题概述1.1 定义1.2 特点1.3 求解方法1.3.1 精确方法1.3.2 近似方法1.4 应用2 深度强化学习（DRL）解决组合优化问题的概述2.1 二者联系2.2 目前主要方法2.2.1 基于DRL的端到端方法2.2.2 基于DRL改进的传统方法2.2.3 基于DRL的局部搜索改进方法3 基于DRL的端到端方法3.1 基于Pointer netword的端到端方法3.
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2024-08-27 20:25:26
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将算法设计为自动化，可以为解决困难的COP问题可以节省大量的金钱和时间，也许可以产生比人类设计的方法更好的解决方案，正如我们在AlphaGo的成就中看到的那样，这些成就击败了数千年的人类经验。为什么优化很重要？从数百万年前的人类开始，每一项技术创新和每一项改善我们生活的发明以及我们在地...
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2019-04-08 10:19:36
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来源：深入浅出强化学习：原理入门
原创
2022-09-19 10:23:18
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一、神经网络的超参数：层数、每层神经元个数、激活函数、学习率（各种优化算法中包含的参数）、正则化参数、mini-batch大小。优化难点：超参数优化是组合优化问题评估一组超参数配置的时间代价非常高优化方法：网格搜索，随机搜索、贝叶斯优化、动态资源分配、神经网络搜索。g网格搜索grid search：尝试所有超参数组合寻址合适的超参数配置。随机搜索：超参数对模型性能影响程度不一样。采用网格搜索会在不
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2024-10-13 12:52:00
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?博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文目录如下：???目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码、数据、文章讲解?1 概述多 目标无功优化可在 目标 函数 中兼顾经济性和 电压稳定性，引起了研究人员的广泛关注。与单 目标无功优化 问题 的本质区别在于，多 目标无功优化的解不是唯一的，即不存在使经
文章目录前言零、组合优化问题基础1. 定义（1）定义（2）常见问题2. 方法（1）精确方法（2）近似方法（3）深度学习方法3. 文章架构一、概述1. 神经网络（1）Hopfield 网络（2）指针网络Ptr-Net（3）图神经网络3. 深度强化学习DRL（1）端到端方法（2）改进传统方法二、原理1. Pointer Network（1）求解TSP问题（2）Attention机制2. Pointe
原创文章第73篇，专注“个人成长与财富自由、世界运作的逻辑， AI量化投资”。今天继续讲backtrader的交易。bt在易用性上确实是下足了功夫，我们先来看一下“极简”的策略开发。01 “基于信号的策略”。它不需要写strategy。直接定义信号即可，信号同自定义指标一样，比如多头信号是 close>sma(30)，退出信号是sma5<sma30。我们只需要给大脑添加这两个信号： #
最近学了点数据结构，觉得有必要总结一下。 下面首先是离散优化：离散化，把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。 例如： 原数据：1,999,100000,15；处理后：1,3,4,2； 原数据：{100,200}，{20,50000}，{1,400}； 处理后：{3,4}，{2,6}，{1,5}；离散优化是建立数据与存储结构间的对应关系。 HASH优化：是对
在金融市场中，投资者面临着如何在多个投资周期内合理分配资金以实现收益最大化并控制风险的挑战。多周期投资组合优化
电力系统是数据中心正常运转的电力之源，当外部市电供电出现故障时，则第一时间需要利用柴油发电机作为后备电源，对数据中心进行持续安全可靠地供电。随着数据中心电力需求的不断增长，则相应的对备用柴油发电机组的单机容量要求越来越大、台数越来越多，电压等级越来越高，因此对基础设施运维工作者也提出了更高的要求，所以很有必要了解发电机组的基本结构及工作特性。一、柴油机系统柴油发电机是将柴油的化学能转化机械能，再由
为什么要做多目标优化 做多目标优化一般由业务驱动，比如电商场景，肯定是希望推出去的东西用户既点击又购买并且下次还来，如果能够点赞收藏分享那就更好了，这里面涉及的优化目标就多了，比如点击率、转化率、收藏等等，在信息流场景也是一样的。 最基础的，优化点击率，提高用户对推荐内容点击率，因为用户如果不点，那更深层次的交互那就别谈了。但是单独优化点击率容易出现标题党，这应该是很多产品在推
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2024-10-29 11:49:56
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1.Overview of Model-based RL具有高样本复杂度的RL算法很难直接应用于现实世界的任务中，因为在这些任务中，试错代价很高。深度强化学习研究的一个主要重点是提高样本效率，基于模型的强化学习(MBRL)是最重要的方向。看了老师推荐的书马尔可夫决策过程在MBRL中，环境模型(或简称为模型)指的是学习代理与之交互的环境动态的抽象。经验数据：智能体只能使用从与真实环境的交
服务器过载的情况分为两种： 一种为瞬间过载，即服务器暂时的、短时间的超载，这种情况主要是由服务器负载的特点引起的。大量的研究表明，Web请求的网络通信量分布是自相似的，即Web请求的通信量可以在很大范围内有显著的变化。 一种是服务器长时间的超载，这种情况一般是由某一特殊事件引起的，例如服务器受到拒绝服务攻击或者发生了“活锁”现象。 第一种服务器超载情况是不可避免的 第二种情况则可以通过
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2024-10-29 11:06:54
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前段时间，我向一位在阿里的朋友寻求进大厂的秘诀，他分享给我一份阿里内部资料——[JAVA核心开发手册]，仔细翻阅一番才知道里面收纳整理的知识可真是齐全，不得不来感叹一番...我将[JAVA核开发心手册]大致分为以下5篇内容基础：多线程+网络+数据结构与算法+MySQL+Tomcat框架：设计模式+Spring+SpringMVC+MyBatis分布式架构：限流（ZK/Nginx）+缓存（Redis
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2024-05-13 22:44:30
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原创
2022-09-19 10:23:25
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OO_Unit2 关于性能优化与测试的那些事OO的第2单元到本周也就正式完结了。尽管这个单元的主旋律是多线程，但“面向对象”的基本思想仍然是我们一切架构与优化的出发点与前提。因此笔者在设计优化策略时，也是本着尽量减少类与类之间的耦合度的原则，去从各个类的内部进行细粒度的功能优化。当然，这样一来，也就没有什么完整的优化策略可言咯。那么既然是为了尽可能提高性能，我们首先就需要明确具体的性能指标，这样优
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2024-10-21 14:02:38
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1、粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。2、粒子群算法最早是由Eberhart和Kennedy于1995年提出，它的基本概念源于对鸟群觅食行为的研究。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜寻食物，在这个区域里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪里，但是
随着企业规模的不断扩大和业务的持续增长，企业之间的跨区域沟通变得越来越重要。然而，企业跨区域沟通效率低的问题却时有发生，这是由于传统WAN架构的限制。传统的网络连接方式导致网络拓扑复杂、扩展性差，难以满足企业不断增长的业务需求。此外，网络带宽和延迟等问题也往往受到传统WAN架构的限制，导致企业的跨区域沟通效率低下。因此，针对企业跨区域沟通效率低的问题，需要通过合适的网络技术和架构进行优化和改善。其
摘要及声明1：本文主要对基于均值方差最优化的资产配置方法进行拓展，从多目标最优化的角度看待资产配置并可视化展示； 2：本文主要为理念的讲解，模型也是笔者自建，文中假设与观点是基于笔者对模型及数据的一孔之见，若有不同见解欢迎随时留言交流；3：笔者原则是只做干货的分享，后续将更新更多内容，但工作学习之余的闲暇时间有限，更新速度慢还请谅解；4：本文主要数据通过数据爬虫获取，模型实现基于pyth
