我刚学会了解决线性程序的单纯形法,我试图理解它的双重问题代表什么.
我理解解决双重问题的机制 - 我不需要帮助.我无法得到的(甚至在维基百科上阅读之后)是双变量中y变量的实际含义.
我想在原始问题中给出一个可变含义的例子,以及我从双重中得出的结论,并且会问任何人在解释双重意义中的意义:
原始:
max z = 3*x1 + 5*x2
subject to:
x1 <= 4
2*x2 <= 12
3*x1 + 2*x2 <= 18
x1, x2 >= 0
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在原始问题中,x1和x2是要生产的产品A和B的量.3和5分别是它们的单位售价.产品由3台M1-M3机器生产.要生产第一种产品,需要在M1上工作一小时,在M3上工作3小时.要生产第二个,M2和M3需要两个小时的工作.机器M1,M2,M3可分别最多工作4小时,12小时和18小时.最后,我不能产生负数量的任何产品.
现在,我设置了双重问题:
min z = 4*y1 + 12*y2 + 18*y3
subject to:
y1 + …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我正在尝试使用Apache Commons解决优化问题.我在这里为Commons Math 2 找到了一个"Hello World"示例.但是,我想使用Commons Math 3.2,我找不到任何关于如何使用这部分代码的示例:
PointValuePair solution = null;
SimplexSolver solver = new SimplexSolver();
solution = solver.optimize(optData);
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具体来说,我不知道什么是optData以及我把约束放在哪里.如果有人给我一个关于如何使用org.apache.commons.math3.optim库的"Hello World"示例,我将不胜感激.
最好的祝愿!
我无法找到单纯method.I的已经实行的一组点,想张贴了这个问题之前,尽量减少theie距离,所以我只需要在方法单一我有谷歌,可能NT找到任何东西,我可以用
据说Simplex算法具有指数最坏情况时间复杂度.但它仍然经常在实践中使用.如何确定某个问题的平均时间复杂度(用单纯形解决).
例如,使用单纯形算法求解的最大流问题的平均时间复杂度是多少.(Wiki对所有其他算法都有时间复杂度)
感谢您的时间.
从用户的'guess'顶点初始化用于Nelder-Mead单纯形搜索的单纯形的最佳方法是什么?
余有两个过程:一个生产者其推动通过消息ZMQ至消费者以简单的推拉点对点图案.生产者有几个send()
通过zmq的内部线程.但是,0MQ的文档建议不要在线程之间共享套接字.
我必须使用单个线程发送吗?
假设没有严格要求保持线程之间的发送顺序,那么套接字是单向单工的事实是否允许多个线程使用它而不引入锁?
我一直在NodeJs中编写很多脚本,但我需要使用像GLPK库这样的东西来处理脚本中的一些优化.有没有人听说过javascript驱动程序?我想知道将硬币移植到V8库有多难...可能高于我的工资等级.
我有兴趣为我正在开发的 2D 游戏生成 3D 高度图。我正在使用它来创建像 Minecraft 或 Dwarf Fortress 那样的陆地。
我之前创建了 2D 高度图,但我使用了一种非常基本的算法,该算法只是在完全随机噪声数组的点之间进行插值来创建固定大小的地图。但是,这不会平铺,因为如果我尝试在它旁边添加一个新地图,它不会考虑现有地图的高度。
我已经阅读了 Perlin 和 Simplex 噪声,但我现在对如何将 Perlin 或 Simplex 噪声应用于高度值的二维数组感到困惑。
对此的任何帮助将不胜感激。我不知道该怎么办了。乐谱上没有的“八度音阶”这个词让我感到害怕。
假设我有n-simplex和网格.对于网格的每个点,我都会评估一个函数.但我真的不知道如何评估这次评估所收到的数据.
你能帮我解决三维或二维单形代码的问题,这对于解释是否相当好?当然,允许表示不太准确.
我看了整个谷歌和堆栈,但还没有找到这个问题的答案.我一直在寻找与单纯形法有关的结果或找到最小的任意单形的结果(即顶点不受约束).我也不能想到一个分析解决方案.
给定一组N维点,M和任意N维点q,如果S的顶点必须在M中,如何找到包含q作为内点的最小N维单形S?我确信我可以通过优化解决它,但如果可能的话,我想要一个分析解决方案.确定性算法也可以.
我最初使用的是K近邻方法,但后来我意识到q的N + 1最近邻居可能不一定会创建包含q的单纯形.
提前感谢您提供的任何帮助.
simplex ×10
algorithm ×3
java ×2
analytical ×1
big-o ×1
bounding-box ×1
c++ ×1
math ×1
node.js ×1
noise ×1
optimization ×1
sockets ×1
v8 ×1
zeromq ×1