综合评价理想解法(TOPSIS解法) 文章目录综合评价理想解法(TOPSIS解法)计算步骤示例：第一步：数据预处理第三步: 计算正理想解和负理想解第四步: 计算各方案到达各理想解的距离第五步: 计算排列指标值MATLAB 实现代码 问题的理想解法,理想解法亦称为 TOPSIS 法，是一种有效的多指标评价方法。这种方法。通过构造评价问题的正理想解和负理想解, 即各指标的最优解和最劣解,通过计算每个方
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2024-05-16 07:49:20
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TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）可翻译为逼近理想解排序法，国内常简称为优劣解距离法。TOPSIS法是一种常用的综合评价方法，能充分利用原始数据的信息，其结果能准确地反映各评价方案之间的差距。举个栗子：姓名成绩小明89小王60小张74小周90 请你为这四名同学成绩进行
系统参数优化系统参数优化说明默认的Linux内核参数考虑的是最通用场景，不符合用于支持高并发访问的Web服务器的定义，根据业务特点来进 行调整，当Nginx作为静态web内容服务器、反向代理或者提供压缩服务器的服务器时，内核参数的调整都是不同 的，此处针对最通用的、使Nginx支持更多并发请求的TCP网络参数做简单的配置,修改/etc/sysctl.conf来更 改内核参数。系统参数优化实例net
在策略梯度（Policy Gradient）中，了解了基于策略（Policy Based）的强化学习方法基本思路。但由于该算法需要完整的状态序列，同时单独对策略函数进行迭代更新，不易收敛。 本篇来学习Policy Based和Value Based相结合的方法：Actor-Critic算法Actor-Critic算法简述演员（Actor）使用策略函数，负责生成动作Action，并与环境交互；评价者
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2024-07-19 14:07:12
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提出理由：： REINFORCE算法是蒙特卡洛策略梯度，整个回合结束计算总奖励 G，方差大，学习效率低。G 随机变量，给同样的状态 s，给同样的动作 a，G 可能有一个固定的分布，但是采取采样的方式，本身就有随机性。 解决方案：单步更新TD。直接估测 G 这个随机变量的期望值 ，拿期望值代替采样的值基于价值的(value-based)的方法 Q-
一、CriticCritic的作用：Critic就是一个神经网络，以状态 Critic的作用就是衡量一个Actor在某State状态下的优劣。Given an actor π, it evaluates the how good the actor is。Critic本身不能决定要采取哪一个Action。A critic does not determine the action.An actor
什么是高权重、PR域名?高权重、PR域名在哪里可以找到?众所周知，搜索引擎会给予存在时间较长的站点更高的权重和信任度，所以高权重域名经过长时间的权重积累，对于提升网站排名具有一定的积极作用。那么你知道用什么工具可以查询域名权重吗?1、什么是高权重、PR域名?权重的话是针对百度的，而PR是针对谷歌的。PR权重域名指得是有人用这个域名做过网站，有被收录过，拥有一定权重。这样的域名就会比一些没有权重的域
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2024-07-03 05:45:39
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本博文内容： 1、基础Top N算法实战 2、分组Top N算法实战 3、排序算法RangePartitioner内幕解密 1、基础Top N算法实战 Top N是排序，Take是直接拿出几个元素，没排序。&n
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2024-09-12 22:27:07
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一、计算对象与最大值和最小值距离的示例二、各指标加入权重之后TOPSIS算法的修改方案三、整个TOPSIS算法的代码参考示例一、计算对象与最大值和最小值距离的示例下图是一个正向化处理以后的数据表：要求是计算出许三多和成才与最大值和最小值的距离， 并给出MATLAB代码示例根据数据可以得到标准化矩阵Z如下所示： 得到的最大值和最小值如下所示： 下面是计算许三多和成才两个对象与最大值和最小值的距离的具
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2024-09-27 18:31:53
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0 复习由于actor-critic 是 policy gradient 和DQN的一个结合，所以我们先对这两个进行一个简单的复习：0.1 policy gradient 在policy network中，我们使用梯度上升的方法更新参数。梯度计算方法如下：（这里的N是采样次数，我们为了更新θ，采样N次【第i次采样中有Ti
以下为阅读《强化学习：原理与python实现》这本书第八章的学习笔记。本章介绍带自益的策略梯度算法，这类算法将策略梯度和自益结合起来：一方面，用一个含参函数近似价值函数，利用这个近似值来估计回报值；另一方面，利用估计得到的回报值估计策略梯度，进而更新策略参数。这两方面常常被称为评论者(critic)和执行者(actor)。所以带自益的策略梯度算法称为执行者/评论者算法。执行者/评论者算法用含参函数
actor-critic方法（一）— 同策方法同策actor-critic方法动作价值actor-critic算法优势actor-critic算法带资格迹的actor-critic算法 本文介绍带自益的策略梯度算法。这类算法将策略梯度和自益结合了起来：一方面，用一个含参函数近似价值函数，然后利用这个价值函数的近似值来估计回报值；另一方面，利用估计得到的回报值估计策略梯度，进而更新策略参数。这两
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2024-09-27 14:53:39
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相关性这是一个带有注释的相关性分析的示例。我们在这个例子中使用了hsb2数据集。 变量read，write，math和science是200名学生在这些测试中得到的分数。 如果学生是女性，变量female是0/1变量编码1，否则为0。 我们使用这个0/1变量来表明在“规则”相关中使用这样的变量是有效的。在 Stata 使用 correlation 命令时，默认情况下会删除缺失值。当你进行缺失值删
图1、图是一种非线性表结构。组成图的各个点为顶点，连接顶点的为边，边的条数为度 2、图根据图的边是否有方向，可分为有向图和无向图；根据图的边是否有权重，分为带权图和无权图，其中带权图中也有带权有向图和带权无向图。 有向图： 有向图中若有x条边指向顶点A，则顶点A的入度为x，若顶点A有y条边指向其他顶点，则顶点A的出度为y。无向图： 带权无向图：图的存储方式1、邻接矩阵存储 邻接矩阵存储使用二维数组
1.Actor-Critic算法简介 Actor-Critic从名字上看包括两部分，演员 (Actor) 和评价者 (Critic) 。其中 Actor 使用我们上一节讲到的策略函数，负责生成动作 (Action) 并和环境交互。而Critic使用我们之前讲到了的价值函数，负责评估Actor的表现，并指导
一、基本原理在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。 根据熵的特性，可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（权重）越大，其熵值越小。在信息论中，熵是对不确定性信息的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性
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2024-05-15 05:56:42
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AHP方法 AHP算法计算层次权重其基本步骤为将问题分解为不同的组成因素，按照因素间的相互关系或者隶属关系将因素按不同因素聚集集合，形成一个多层次的分析结构模型，并由此构建判断（或成对比较）矩阵，依据判断矩阵对层次进行单排序并检验是否通过一致性检验，最后计算某一层次所有因素对于最高层(总目标)相对重要性的权值，称为层次总排序。其流程图如图所示：图# AHP算法计算流程 1.建立层次结构模型 将决策
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2023-08-18 18:27:42
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C++基础语法（二）函数重载介绍函数重载概念函数重载常见的具体举例为什么C++可以函数重载而C语言不行（函数重载的底层解释）C语言：C++语言：函数名修饰缺省参数缺省参数的概念 函数重载介绍函数重载概念函数重载：是函数的一种特殊情况，C++允许在同一作用域中声明多个功能相似的同名函数。但是要求这些同名函数的形参列表（参数个数、类型或参数顺序）必须互相不同。jwoof注：重载函数只与形参列表有关，
1.Lucene 评分公式
Lucene的评分采用向量空间模型，向量空间模型对应数学公式点积。
看似很复杂的公式，其实就是通过点积推导，再加入一些辅助信息得到Lucene评分公式。
2.点积
复习一下点积的公式
设矢量A=[a1,a2,...an]，B=[b1,b2...bn] 则矢
