mathematical-optimization

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    我具有与多于100条000记录,其中的值进行排序 例如一个大的数据帧,考虑下面的伪数据设置 df <- data.frame(values = c(1,1,2,2,3,4,5,6,6,7)) 我想创建3组以上的值(在仅序列),使得每个组的总和为或多或少相同 所以对于上述基团,如果我决定划分在分类df如下3组,他们的总和将是l是 1. 1 + 1 + 2 +2 + 3 + 4 = 13 2.

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    我想根据某些权重(i,j)函数匹配(线性赋值)两组元素。我一直使用munkres,但单独使用结果的内存量(15000 x 15000 x sizeof(float))太大。我的下一个赌注是拍卖算法,但我不确定它是否符合我的标准。 可能存在仅在一侧出现的元素。最佳和简单的实施解决方案是可取的。我只是需要一个正确的方向暗示,非常感谢。

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    我正在寻求满足使用PuLP的一组约束条件,我并不完全确定如何设置变量来做到这一点。 例如,我将如何设置为以下约束变量: ((x_1 < x_2) AND (x_1 < x_3)) OR ((x_1 > x_2) AND (x_1 > x_3)) 可变X_1是除了两者X_2和X_3更少或更大。 任何帮助,将不胜感激。谢谢!

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    我已经制定了一个计划来解决CPLEX的(非微不足道的)优化问题。我已经多次查看了代码和模型,并没有看到问题。然而,当我启动的过程中,会出现以下错误信息: 演唱会异常“ilog.cplex.CpxException:CPLEX错误5002:Q在‘’Q1””不是半正定 这是否意味着我的东西有错误,或者有避免这种情况的方法吗? 在此先感谢!

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    我有一个目标函数如 (为简单起见,我省略了系数)。 我希望尽量减少使用intlinprog有以下限制此功能: 和 与所有的X二进制文件。这些款项导致这些不平等现象4: 很明显的是,constaints矩阵是 这种运作良好,如果我手动创建此矩阵。现在假设我的目标函数和约束(相同模式)中有6或8或10个变量而不是4个。如何使用Matlab为这些较大的问题生成约束矩阵?

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    我想知道为什么我们的目标是最大化AUC时最大化准确性产量相同? 我认为这与主要目标最大化的准确性以来,AUC会自动变大。

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    我一直在玩ojAlgo,到目前为止我都非常兴奋。我已经通过一些研究工作,但我遇到了这个problem described in this article的问题。 我使用的是Kotlin而不是Java,但这不应该引起任何问题。我卡住试图向我的模型中输入一个表达式,但绑定在一个变量而不是文字数值。我如何输入? 这是到目前为止我的工作: import org.ojalgo.optimisation.Ex

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    我对线性优化很陌生,我想将其应用于经典的调度问题。对于人员配置问题,我不太清楚如何声明捕捉正在采取的“转变”概念的功能。 我使用的ojAlgo迄今为止一直非常棒。这是我想出的小问题,我想出了: SCENARIO: You have three drivers to make deliveries. Driver 1 costs $10/hr Driver 2 costs $12/hr D

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    我有一个矩阵(真的是一个加载的图像),其中每个元素是距离某个未知中心点的L2距离。 下面是一个简单的例子 A = [1.4142 1.0000 1.4142 2.2361] [1.0000 0.0000 1.0000 2.0000] [1.4142 1.0000 1.4142 2.2361] 在这种情况下,中心在明显坐标(1,1)(索引A [1,1]中的0索引矩阵或2D阵列

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    我有一个非常稀疏的矢量df(超过95%零)的数据集,我正在测量另一个稀疏矢量sample之间的距离。 现在,由于我处理的是非常稀疏的矢量,我假定余弦距离的计算速度比欧几里得快得多,但似乎并不是这样。 这是正常的行为吗?或者我做错了什么?或者,余弦距离在稀疏矢量中更有效甚至不是真的? (all_distances包括多种类型的距离,但我们在这里谈论的,仅仅是scipy.spatial.distanc