lingo基础入门Day 3 文章目录lingo基础入门Day 3lingo的数学函数幂函数指数函数与对数函数三角函数与反三角函数变量定界函数杂函数总结 lingo的数学函数为了满足各种实际需要，LINGO提供了一系列标准组函数包括：幂函数指数函数与对数函数三角函数与反三角函数双曲函数与反双曲函数其他数学函数幂函数函数名返回值@SQR(X)返回x的平方，与x^2等价@SQRT(X)返回x的正的平方
主要参考： 《数学建模算法与应用》（第三版） 作者 司守奎、孙玺菁一般来说，多目标规划问题（MP）的绝对最优解是不常见的，当绝对最优解不存在时，引入非劣解或者有效解，也称为Pareto最优解。 //注：帕累托最优解通常指，在其他目标解不恶化的情况下，使某一目标得到优化。在多目标规划问题中，通常不提最优解的概念，只提满意解或者有效解。1.求解有效解的集中常用方法通常在求解之前，需要对目标函数进行预处
转载
2024-01-05 13:28:12
176阅读
目录1．线性规划的局限性 2．实际决策中，衡量方案优劣考虑多个目标3．目标规划（Goal Programming）4．求解思路 （1）加权系数法 （2）优先等级法 （3）有效解法2 目
转载
2024-04-22 14:13:21
80阅读
项目中需要为双目摄像机建立算法，生成目标物体的三维点云模型，用到了Halcon算法包。不过在使用过程中，不能直接套用Halcon自带的例程，需要注意某些参数的设置。在相机的使用测量之前，需要对相机进行标定，具体标定原理网上有许多人讲了，这里不再重复赘述，可参考：，双目相机标定原理可参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/63618986相机标定的目的就是通过拍摄标准标定板，来
转载
2023-09-27 21:43:36
232阅读
线性规划只能解决一组线性约束条件下，一个目标值的最大值或最小值问题。实际决策中，衡量方案的优劣需要考虑多个目标，这些目标有主要的，次要的；定量的，定性的；互相补充的，互相对立的。用普通的线性规划难以解决此类问题。故考虑采用“目标规划”。
目标规划的求解思路有两种：加权系数法：为每个目标赋予一个权系数，将多目标模型转换为单一目标模型。难点在于权系数的确定。优先等级法：将各目标按照其优先级，转换为单一
转载
2023-10-17 16:33:47
179阅读
一：损失函数，代价函数，目标函数定义首先给出结论：损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。代价函数（Cost Function ）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。目标函数（Object Function）定义为：最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是代价函数 + 正则化项）。代价函数最小化，降低经验风险，正
转载
2023-12-06 20:55:16
131阅读
# Python双目标定的实现流程
## 1. 概述
在进行Python双目标定之前，需要先了解什么是目标定位和双目标定。目标定位是指通过计算机视觉技术，从图像或视频中精确定位并标记出感兴趣的目标物体。而双目标定是指使用双目相机来获取图像，并通过计算将左右两个相机的图像进行配准，以获取目标的三维位置信息。
## 2. 双目标定的步骤
以下是实现Python双目标定的基本步骤：
| 步骤 |
原创
2023-08-01 04:40:20
449阅读
# 双目标定 Python实现
## 1.整体流程
为了实现"双目标定 Python"，我们需要遵循以下步骤来完成任务：
| 步骤 | 操作 |
| - | - |
| 1 | 导入必要的库和模块 |
| 2 | 加载图像，并进行预处理 |
| 3 | 检测并提取图像中的目标点 |
| 4 | 计算并估计目标点的三维坐标 |
| 5 | 使用双目摄像机标定算法确定摄像机的内外参数 |
| 6
原创
2023-09-14 20:13:33
182阅读
# 双目标定Python：新手入门指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助刚入行的小白们了解如何实现“双目标定Python”。在这篇文章中，我将详细介绍整个流程，包括必要的步骤、代码示例以及相应的注释。希望通过这篇文章，新手们能够对Python编程有一个基本的了解。
## 一、双目标定Python流程
首先，我们通过一个表格来展示实现双目标定Python的整个流程：
| 步骤 |
原创
2024-07-25 08:55:00
24阅读
论文：Two_Arch2： An Improved Two-Archive Algorithm for Many-Objective Optimization进化算法在解决MaOP问题的时候经常遇到2个问题dominance resistance (DR) 和 the active diversity promotion (ADP)，为了解决以上问题，可以采用4中方法：non-
# Python双目标优化简介
在许多实际问题中，我们常常面临多目标优化的挑战。例如，在产品设计中，我们可能希望最小化成本的同时又最大化性能。这种情况导致了双目标优化问题的出现。本文将介绍双目标优化的基本概念，常用的优化算法，并提供Python代码示例，帮助你理解如何在实践中实现双目标优化。
## 什么是双目标优化？
双目标优化（Bi-objective optimization）指的是在优
引言同样Opencv+Python实现双目相机的标定，单目标定详见1 cv2.stereoCalibrate 函数介绍调用方法
stereoCalibrate(objectPoints, imagePoints1, imagePoints2, cameraMatrix1, distCoeffs1, cameraMatrix2, distCoeffs2, imageSize, R=None, T=N
转载
2023-12-14 19:11:52
725阅读
基本原理 双目视觉的基本原理就是模拟人眼并利用空间几何模型推导出相应的算法来解决实际问题。再说白一点，双目视觉最基本的目的就是从复杂的客观世界中提取出我们感兴趣的“点”、“线”、“面”，再用数字来描述，从而精确的理解并控制它们。这个原理里面包含三大部分内容：1.提取兴趣点 2.立体匹配 3.双目标定 举例说明 下面以机器人导航应用为例进行说明，在这个应用中需要做的事情就是告诉机器人：在它的前方
转载
2024-01-21 10:10:09
64阅读
因为最近公司需要做多种双摄像头，客户有提供摄像头标定算法库，但是计算时间需要10s，我们需要开发自己的算法库做双摄像头的AA算法。将自己做的一些开发验证记录下来。现在使用的是opencv2 。方案就是先使用calibrateCamera（），计算出内参矩阵,flages = CV_CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT 。然后再讲计算出来的两个内参矩阵带入到stereoCalibrat
转载
2023-07-06 10:35:44
260阅读
# 目标规划模型及其在Python中的应用
目标规划是一种特殊的线性规划形式，旨在通过优化多重目标来满足决策者的需求。与传统线性规划不同，目标规划允许决策者同时考虑多个目标，并通过调整各目标的优先级来实现整体优化。在本文中，我们将探讨目标规划模型的基本概念，并通过Python代码示例来演示其应用。
## 目标规划模型的基本构成
在目标规划模型中，一般包括以下几部分：
1. **目标函数**
（图）效果图【1】写这边博客主要是为了总结一下以前做的双目标定，方便以后找工作嘛，太惨我自己之前写的代码都搞乱 了，没办法用两天时间重新搞了一遍，大部分是转的别人代码，有一个是我自己以前调试的。顺带给需要的童鞋们做个参考。下面代码如没有特殊说明，都是在OPENCV320 能跑通的，有一个是249版本。【2】双目截取图片代码 参考#include <opencv2/o
参照之前的文章，拍好照片双目摄像头左右分别拍照 opencv_LYiiiiiii的博客一、下载并打印棋盘格在下面的网站就可以下载不同大小的棋盘格，用打印机将其打印下来Calibration Checkerboard Collection | Mark Hedley Jones二、准备一个双目摄像头，我实在淘宝上面买的三、环境：C++、opencv库...拍好照片之后，打开Matlab，使用&nbs
转载
2024-05-20 06:28:06
655阅读
# 单目标函数最优化在 Python 中的求解
在科学研究、工程设计和经济学等多个领域，我们常常需要对某个目标进行优化，也就是说，我们希望找到一个最佳的解，使得目标函数的值达到最大或最小。单目标函数最优化就是专注于一个目标函数的优化问题。本文将介绍如何使用 Python 进行单目标函数的最优化求解，并提供相关的代码示例。
## 什么是单目标函数最优化？
单目标函数最优化是指在给定约束条件下，
原创
2024-08-12 03:57:54
102阅读
# 如何用Python求解目标函数的优化问题
在现代软件开发中，优化问题是一个常见而重要的任务。通过优化，我们可以找到一组最佳的解决方案以达到我们的目标。在接下来的文章中，我将带你走出这一过程，使用Python来求解目标函数的优化问题。
## 流程步骤概览
在解决优化问题时，通常可参考以下步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-07 03:47:59
68阅读
# Python求解凸目标函数整数问题
## 1. 整体流程
下面是解决凸目标函数整数问题的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 定义目标函数 | 确定问题的目标函数 |
| 2. 定义约束条件 | 确定问题的约束条件 |
| 3. 构建模型 | 使用目标函数和约束条件构建问题的数学模型 |
| 4. 求解模型 | 使用Python库求解模型，得到最优
原创
2023-12-06 17:24:59
40阅读
