MINP(mixed integer nolinear programming)问题，是运筹学中的难点问题。常用的求解方法有分支定界法，割平面法。混合整数的求解问题已经有一些稳定的求解器。比如ipsolve cplex, Matlab官方提供的GMATLAB使用智能仿生算法求解该类问题也有不错的稳定度。本文介绍OPTI工具包：一. 介绍工具OPTI toolbox及其语法本文介绍 OPTI too
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2023-10-12 09:21:26
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一、BP算法原理BP算法由输入信号的正向传播和输出误差的反向传播两个过程组成。 正向传播：输入样本从输入层进入网络，经隐层逐层传递至输出层，如果输出层的实际输出与期望输出不同，则转至误差进行反向传播；如果输出层的实际输出与期望输出相同，则结束学习算法。 反向传播：将输出误差通过隐藏层反传至输入层，在反传过程中将误差分摊给各层的各个节点，获得各层各个节点的误差信号，并将其作为修正各节点权值的根据。这
# 混合整数非线性规划模型的实现
## 引言
混合整数非线性规划（Mixed Integer Nonlinear Programming，MINLP）是一类复杂的优化问题，涉及到同时存在整数和连续变量以及非线性约束的情况。在实际应用中，MINLP模型常常需要使用计算机编程来求解。本文将介绍如何使用Python来实现MINLP模型，并通过一个简单的例子来演示整个流程。
## 整体流程
为了方
如何实现混合线性模型？1 基本表达式2 数据整理形式3 结果查看4 随机斜率的取舍5 调整固定因子比较基线6 简单效应分析7 Planed contrasts8 广义混合线性模型9 REML 和 ML Hello， 这里是行上行下，我是张光耀~本文最早发布在本人的GitHub上，后来在R语言中文社区的公共号上发布过。在之后对其内容进行过几次更新，这一版为最新版（2019年6月7日），修改了一些
# 婚外情数据集
data(Affairs, package = "AER")
summary(Affairs)
table(Affairs$affairs)
# 用二值变量，是或否
Affairs$ynaffair[Affairs$affairs > 0] <- 1
Affairs$ynaffair[Affairs$affairs == 0] <- 0
Affairs$yna
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2023-10-13 21:22:53
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# 混合整数非线性编程简介及Python实现
在优化问题中，混合整数非线性编程（Mixed Integer Nonlinear Programming, MINLP）是一类非常重要的数学模型。在这种模型中，一部分决策变量是整数，另一部分是连续的，而目标函数和约束条件是非线性的。这类问题常见于工业工程、物流调度、金融投资等领域。
## 基本概念
MINLP的一般形式可以表示为：
\[
\be
1.概述非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。20世纪50年代初，库哈(H.W.Kuhn) 和托克 (A.W.Tucker) 提出了非线性规划的基本定理，为非线性规划奠定了理论基础。这一方法在工业、交通运输、经济管理和军事等方面有广泛的应用，特别是在“最优设计”方面，它提供了数学基础和计算方法，因此有重要的实用价值。简单来说，若规划
之前学习没有想透，最近交流时，在这个问题上磕绊了几次，打算仔细思考下。关于机器学习中的线性和非线性，有两个聚焦点，一个是问题，一个是模型。 问题的线性非线性，指的是样本点的分布，是否能在输入空间上用线性超平面区分。 模型的线性非线性，是这次讨论的重点。模型的非线性基础数学说，线性指变量之间的数值关系，即满足成比例。因此，变量之间的多项式、指数等关系都算是非线性。 网上有一批文章认为，ML 模
线性模型和非线性模型的区别，以及激活函数的作用 线性模型和非线性模型的区别？a. 线性模型可以用曲线拟合样本，线性模型可以是用曲线拟合样本，但是分类的决策边界一定是直线的，例如logistics模型（广义线性模型，将线性函数进行了一次映射）。b. 区分是否为线性模型，主要是看一个乘法式子中自变量x前的系数w,如果w只影响一个x，那么此模型为线性模型。或者判断决策边界是否是线性的 举例：\
基本形式线性模型(linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即 一般用向量形式写成 线性模型形式简单、易于建模，但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想．许多功能更为强大的非线性模型(nonlinear model)可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得．线性回归均方误差(2.2) 是回归任务中最常用的性能度蜇，因此我们可试图让均方误差最小化 均方误差有非
快一个月没更新文章啦，今天收到好几个粉丝的催更私信，好的吧，实在对不住大家期待的眼神，看样子不能再拖啦，想想写啥好呢，大家咨询比较多的，混合模型算一个，今天就继续给大家写写混合模型如何做吧。混合模型一般都可以用lme4这个包解决，lme4既可以做线性混合模型，也可以做广义线性混合模型还可以做非线性混合模型，大家有需要可以只研究这一个包就行。所谓混合模型就是既有固定效应又有随机效应的模型：“mixe
2.7 非线性方程组第1章中包含求解一个未知变量的方程，该方程通常是非线性方程.在本章中，我们已经研究了方程组的求解，但是要求方程组是线性的.结合非线性和“多于一个方程”的因素，大大提高了求解问题的难度.本节中我们将描述牛顿方法及其变体，并用于求解非线性方程组.1302.7.1 多元牛顿方法单变量的牛顿方法xk+1=xk-f(xk)f′(xk)提供了多元牛顿方法的主要轮廓.两种方法都是
文章目录1. 线性规划的MATLAB标准形式函数：linprog2. 整数规划问题函数：intlinprog2.1 分枝定界法——整数规划求解2.2 割平面算法——整数规划求解2.3 匈牙利算法（0-1、分配问题）3. 非线性规划模型函数：fmincon4. 层次分析法 1. 线性规划的MATLAB标准形式 标准形式是最小值，我们要求最大值。只需要在原函数的基础上，将系数变成负数，最终求解值y也
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2023-11-07 22:05:35
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非线性部件的模拟所谓非线性特性，是指它的输出与输入信号之间的关系是非线性．在实际物理系统中，往往许多部件在不同程度上都具有非线性特性。常见的有饱和特性、继电器特性、死区特性。下面针对典型非线性部件的模拟方法及原理分别加以说明。一、饱和特性饱和特性的模拟线路图及输入、 输出特性如图2-2-1所示．图2-2-1 饱和特性线路极其输入输出特性它是由比例运算部件及输出限幅器两部分组成。当输入信号ui在-u
先来2个博客镇博：1、线性模型和非线性模型的区别，以及激活函数的作用：这篇博客说的是：a、线性模型可以是用曲线拟合样本，但是分类的决策边界一定是直线的。b.、区分是否为线性模型，主要是看一个乘法式子中自变量x前的系数w,如果w只影响一个x，那么此模型为线性模型。对于b有疑问：疑问1、y=θ1*x^2+θ2*x+2是线性还是非线性？可以看出来，对于参数θ，模型是线性的，但是对于输入x是非线性的。如果
目录1 基本语法 2 算例及Matlab代码实现2.1 算例2.2 数据2.3 Matlab代码实现1 基本语法 2 算例及Matlab代码实现2.1 算例熔喷非织造材料是口罩生产的重要原材料，具有很好的过滤性能，其生产工艺简单、成本低、质量轻等特点，受到国内外企业的广泛关注。但是，由于熔喷非织造材料纤维非常细，在使用过程中经常因为压缩回弹性差而导致其性能得不到保障。因此，科学
任务描述博主之前没做过此类工作，于是打算记录下这次从0开始进行模型优化的经历。 初步的输入数据为2dim 输出为1dim, 映射关系为非线性的(实际任务需求是3维的输入1维度的输出(这里在8.会进行修改, 变为3维数据的输入即本来的任务)，这里仅考虑二维是由于其中1维为天然离散，且降低维度后或许更加便于处理(?))此外在后续的观察中发现数据集具有较高的不均匀性, 绘制散点图入如下：初始模型结构''
混沌理论应该是科学理论中，最让人讨厌的理论之一了，因为该理论告诉我们，精确预言事物的长期发展是几乎做不到的事。但我们可以把设计与预言混合起来，形成一种新式的非线性与线性的融合（心理与物理的融合），这也是人机融合智能的难点之一吧。非线性是自然界复杂性的典型性质之一，那么你对非线性了解多少呢?以下可见一斑： 什么是非线性数学关系，不是直线而是曲线
目录一、非线性引入二、非线性规划模型三、Matlab中的非线性规划函数四、求解不等式和等式双变量约束五、非线性约束求最小值 5.1 奇奇怪怪的三变量5.2 可可爱爱的范围寻优六、总结一、非线性引入前面两天跟着川川学习了线性规划和整数线性规划，今天来学习非线性，线性，指量与量之间按比例、成直线的关系，在空间和时间上代表规则和光滑的运动；而非线性则指不按比例、不成直线的关系，代表不规则的运动
无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。 下面是一个例子： 当我们使用, 的多次项式进行预测时，我们可以应用的很好。 之前我们已经看到过，使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。假设我们有非常多的特征，例如大于100个变量，我们希望用这100个特征来构建一个非线性的多项式模型，结果将是数量非常惊人的特征组合，即便我们只采用两两特征的组合，我们
