目标管理，最早是由管理学大师彼得·德鲁克提出，其对目标管理的定义是：目标管理是以目标为导向，以人为中心，以成果为标准，而使组织和个人取得最佳业绩的现代管理方法。目标管理亦称“成果管理”，俗称责任制。目标管理有三大特点：1.重视人的因素2.建立目标链及目标体系3.以成果为基准，重视成果如何进行目标管理呢。每个人都会制定计划，计划是为了目标而服务的。制定目标。但是制定目标的环节，也是讲究技术的，有一定
对于多目标优化问题，简单的来说就是存在许多问题，而解决这些问题的因素又是同相同的，当这些因素（解）在某个状态下使得这些“许多问题”中的某个（或者某些）问题达到了令人满意的效果，但是对于这些“许多问题”中的其他问题，没有达到人们想要的结果，所以在均衡这些“许多问题”同时达到令人满意的效果的时候，就要考虑究竟哪个解是对每个问题都能使它们同时达到令人满意的效果。所以就延伸出了许多找到这些解的方法。帕累托
贪婪算法又叫登山法，它的根本思想是逐步到大山顶，即逐步获得最优解，是解决最优化问题时的一种简单但适用范围有限的策略。
"贪婪"可以理解为以逐步的局部最优，达到最终的全局最优。
贪婪算法没有固定的算法框架，算法设计的关键是贪婪策略的选择。一定要注意，选择的贪婪策略要具有无后向性。即某阶段状态一旦
确定后，不受这个状态以后的决策影响。也就是说，某状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前
基于策略的强化学习基于策略的强化学习解决的问题策略目标函数 基于策略的强化学习解决的问题解决行为空间连续、观测受限、随机策略的强化学习等问题。策略目标函数在基于策略的强化学习中，策略 可以被描述为一个包含参数 的函数： 该函数确定了在给定的状态和一定的参数设置下，采取任何可能行为的概率，是一个概率密度函数。在实际应用这个策略时，选择最大概率对应的行为或者以此为基础进行一定程度的采样探索。参数
最近偶然接触到了强化学习，折服于其强大的学习能力，遂找了一些论文和中文讲解看了一下，发现很多基础概念不管是中文还是英文都讲解得十分晦涩难懂，我费了很大的力气才终于理清了里面一些框架性的基础概念，这里挖坑对那些看上去晦涩的概念进行更通俗易懂地介绍，如有错误，欢迎指正。1.强化学习的目的 在学习过程中，最先困扰我的问题就是，强化学习到底学习了什么？答案是，强化学习主要是学习一种选择策略使得整
用python编程处理线性和非线性规划问题 文章目录用Excel求解线性规划问题用Anaconda Jupyter Notebook求解线性规划问题(Python)用拉格朗日方法求解以下问题 线性规划的基本思想 为求解决策变量，需要将目标函数、约束条件表达为决策变量的函数式，若约束条件和目标函数都是线性的，即表示约束条件的数学式子都是线性等式或线性不等式，表示问题最优化指标的目标函数都昌线性函数，
一、 贪心策略的定义 【定义1】 贪心策略是指从问题的初始状态出发，通过若干次的贪心选择而得出最优值(或较优解)的一种解题方法。 其实，从"贪心策略"一词我们便可以看出，贪心策略总是做出在当前看来是最优的选择，也就是说贪心策略并不是从整体上加以考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解，而许多问题自身的特性决定了该题运用贪心策略可以得到最优解或较优解。 二、
#概念贪婪法（greedy algorithm）,又称为贪心算法，是寻找最优解问题的常用方法。这种方法模式一般将求解过程分成若干个步骤，在每个步骤都应用贪心原则，选取当前状态下最好的或者最优的选择，并以此希望最后堆叠出的结果也是最好的或者最优的解。贪婪法每次决策都以当前情况为基础并根据某个最后原则进行选择，不从整体上考虑其他各种可的情况。贪婪法和动态规划法以及分治法一样，都需要对问题进行分解，定义
一、策略估计方法 行为控制到目前为止，几乎所有的方法都是基于动作-价值函数的方法，它们都是先学习动作价值函数，然后再根据估计的动作价值函数选择动作，如果没有动作价值函数的估计，那么策略也将不再存在。下面会讲直接学习参数化的策略，这里给出一个例子：如果在上述游戏中，游戏者在灰色格子中难以分辨自己的位置，那么如果基于价值函数的方法会得到如下的策略：在灰色的格子上要么都是左，要么都是右，这很显然不能拿到
原创
2022-09-19 10:23:25
60阅读
一. 搜索算法介绍1. 暴力穷举的思想2. 搜索是一种通用的解决问题的手段，但复杂度往往较高二. 基本搜索算法DFS 与 BFS三. 优化1. 爬山法思想：（局部优化的贪心法 + DFS）在深度优先搜索过程中, 我们经常遇到多个节点可以扩展的情况, 爬山策略使用贪心方法确定搜索的方向 ， 使用启发式测度来排序节点扩展的顺序。a. 定义启发式函数：对DFS下一次扩展出的结点，(f(结点)
数字化技术的发展，让网络攻击手段变得更加复杂、隐藏和狡猾，过去的防御方法和方案难以阻挡愈演愈烈的网络攻击，企业对网络安全的需求也越来越高。但想要避免高级的网络攻击，企业的IT团队需要对网络攻击有深刻的了解，并清楚企业目前面临的风险。想要降低企业在负责网络环境中遇到的风险，企业可以使用这个4个有助于加强网络安全策略的方法。清楚企业面临的风险过去，网络攻击常常是个人、团体行为，并且攻击对象是单一的且具
企业要在市场竞争中占有优势，往往要了解客户需要什么样的产品，并且能为客户提供低成本、高质量、高性能的产品。其关键在于通过提供优质产品与服务、准时交货，低成本和高质量来赢得客户的高满意度。为了减少库存，并提高订单的履约率，企业必须采用计算机管理，重视各种资源及空间的利用，达到优化库存、提高效率的目的。 但是计算
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
前言本篇博客出于学习交流目的，主要是用来记录自己学习多目标优化中遇到的问题和心路历程，方便之后回顾。过程中可能引用其他大牛的博客，文末会给出相应链接，侵删！REMARK：本人纯小白一枚，如有理解错误还望大家能够指出，相互交流。也是第一次以博客的形式记录，文笔烂到自己都看不下去，哈哈哈笔记（二）记录基于Pareto支配的优化算法，在笔记（三）中记录在学习MOEA/D算法（包括对Tchebycheff
强化学习策略梯度公式推导
原创
2022-11-01 18:04:58
113阅读
之前学习了机器学习，深度学习，NLP，都是均有涉猎，也不是贪心不足，而是保持着对
原创
2022-12-14 16:25:11
192阅读
强化学习介绍
从本质上看，强化学习是一个通用的问题解决框架，其核心思想是 Trial & Error。强化学习可以用一个闭环示意图来表示强化学习四元素策略（Policy）：环境的感知状态到行动的映射方式。反馈（Reward）：环境对智能体行动的反馈。价值函数（Value Function）：评估状态的价值函数，状态的价值即从当前状态开始，期望在未来获得的奖赏。环境模型（Model）：模拟环
文章目录1 前言2 正文1.1 强化学习定义1.2 马尔可夫决策过程1.3 强化学习的目标函数1.3.1 总回报1.3.1 目标函数1.4 值函数1.4.1 状态值函数1.4.2 状态-动作值函数14.3 值函数的作用1.5 强化学习的分类1.5.1 按任务分类1.5.2按算法分类3 总结1 前言监督学习可用于回归，分类等任务，这一般都需要一定数量的带标签的数据。然而，在很多的应用场景中，通过人工标注的方式来给数据打标签的方式往往行不通。比如我们通过监督学习来训练一个模型可以来自动下围棋，就需要将当前
原创
2021-06-21 15:33:36
3499阅读
点赞
1评论
七、基于策略的强化学习近似价值函数：是在某一特定的策略下采取最大行为价值的动作，在使用贪心寻找最优价值时同时得到最优策略只能解决状态空间连续问题，不能解决行为空间连续的问题（行为空间是离散的）而且采用价值函数确定动作在每个状态采取的行为是确定的，当由于个体在观测环境时的局限性，可能会导致类似的环境应该采用不同的动作(这种情况下的最优策略是随机策略，每次采取的行为可能不一样)，而近似价值函数确定性的
