目录 Lingo解决优化问题 前言 一.优化模型介绍 二.运输问题 2.1 问题描述 2.2 问题分析 2.2 优化模型构建 2.3 模型求解 2.4 求解结果 三.待更新 Lingo解决优化问题 @ 前言 前面,我们已经对Lingo有了一定的了解,但是要想真正的熟悉Lingo在解决优化问题中的强大之处,还需要不断加强相关训练,本文主要是使用Lingo来解决优化问题,该文的主要目的有以下三点: 希望能够提升自己对Lingo的相关操作并加强对优化问题的思维模式 方便日后对Lingo核心操作的回顾…

虽然activemq+jencks的jms轻量级解决方案已经很好地在psa中work了,尤其spring的JmsTemplate使得代码更简单,但是还是存在问题. 问题来自暑期做psa的时候,linke突然提出要求,需要MDP返回些处理信息,比如处理结果.异常,以便后台监控和前台显示,但是,MDP没有返回值也没法返回异常,当时我只能无奈.   Lingo解决了这个问题,它扩展了JMS,允许异步的函数调用. 在下载了lingo-1.0-M1后(虽然1.2.1发布了,但是还没有文档支持,所以暂且用1…

DeepLearning tutorial(3)MLP多层感知机原理简介+代码详解 @author:wepon @blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43221829 本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于Python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介. 经详细注释的代码:放在我的gith…

牛顿迭代法求平方: (define (sqrt-iter guess x) (if (good-enough? guess x) guess (sqrt-iter (improve guess x) x) ) ) (define (improve guess x) (average guess (/ x guess))) (define (average x y) (/ (+ x y) )) (define (square x) (* x x)) (define (good-enough? gu…

##凸优化总结所有这些想法基本是来自于书籍[convex optimization](http://book.douban.com/subject/1888111/),主要包括凸优化的基本理论,主要的优化算法.凸优化的基本理论包括凸优化的基本定义,以及KKT条件.###优化问题的定义优化问题的基本定义如下:$$ argmin_x \space f_0(x) $$$$ s.t. \space f_i(x) \le 0 \space i=1, ..., m $$$$ h_i(x) = 0 $$在这里…

第6章 支持向量机 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> 支持向量机 概述 支持向量机(Support Vector Machines, SVM):是一种机器学习算法. 支持向量(Support Vector)就是离分隔超平面最近的那些点. 机(Machine)…

注:关于支持向量机系列文章是借鉴大神的神作,加以自己的理解写成的:若对原作者有损请告知,我会及时处理.转载请标明来源. 序: 我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导,第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α:第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解:第三部分是核函数的原理与应用,讲核函数的推理及常用的核函数有哪些:第四部分是支持向量机的应用,按照机器学习实战的代码详细解读. 机器学习之支持向量机(一):支持向量机的公式推导 机器学习之支持向量机(二):SMO算法 机器学习之支持向量机(…

1. 线性模型简介 0x1:线性模型的现实意义 在一个理想的连续世界中,任何非线性的东西都可以被线性的东西来拟合(参考Taylor Expansion公式),所以理论上线性模型可以模拟物理世界中的绝大多数现象.而且因为线性模型本质上是均值预测,而大部分事物的变化都只是围绕着均值而波动,即大数定理. 事物发展的混沌的线性过程中中存在着某种必然的联结.事物的起点,过程,高潮,衰退是一个能被推演的过程.但是其中也包含了大量的偶然性因素,很难被准确的预策,只有一个大概的近似范围.但是从另一方面来说,偶然…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/43636528 https://zhuanlan.zhihu.com/p/43734896 摘要:想要了解人工智能,不知道这十种深度学习方法怎么能行? 在过去十年中,人们对机器学习的兴趣激增.几乎每天,我们都可以在各种各样的计算机科学课程.行业会议.华尔街日报等等看到有关机器学习的讨论.在所有关于机器学习的讨论中,许多人把机器学习能做的事情和他们希望机器学习做的事情混为一谈.从根本上讲,机器学习是使用算法从原始数据中提取信息,并在某种类…

完整版SMO算法与简单的SMO算法: 实现alpha的更改和代数运算的优化环节一模一样,唯一的不同就是选择alpha的方式.完整版应用了一些能够提速的方法. 同样使用Jupyter实现,后面不在赘述 参考地址:https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/src/py2.x/ml/6.SVM/svm-complete_Non-Kernel.py 1. 加载数据(与SMO相同) from numpy import * import matpl…