Python中从A到B算法的路径切割所需的最小已删除节点
我正在尝试解决与图论相关的问题，但似乎无法记住/发现/理解正确/最佳方法，因此我想请教专家... 我有一个来自两个节点的路径列表(示例代码中为1和10).我正在尝试找到要删除以削减所有路径的最小节点数.我也只能删除某些节点. 我目前已将其实现为暴力搜索.这在我的测试集上工作正常，但在按比例缩放到在100K中具有路径而在100中具有可用节点的图形时，这将是一个问题(因果关系).现在，我不
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优化(最小化)文件中的行数:根据排列和议程安排进行优化的问题
我有一个日历，通常是一个包含许多行的csv文件.每行对应一个单独的行，并且是连续值"0"和"1"的序列，其中"0"表示空时隙，"1"表示占用时隙.一行中不能有两个分开的序列(例如， eg 两个由"0"分开的"1"序列，例如"1,1,1,0,1,1,1,1") 问题是通过合并个体并解决时隙之间的冲突来最大程度地减少行数.请注意，时隙不能重叠.例如，对于4个人，我们具有以下序列: id1:1
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基本优化-将小部件和转子配对
我对优化问题知之甚少，因此希望这对我有帮助: 转子= [1,2,3,4 ...]小部件= ['a'，'b'，'c'，'d'...]断言len(转子)== len(小部件)part_values = [(1，'a'，34)，(1，'b'，26)，(1，'c'，11)，(1，'d'，8)，(2，'a'，5)，(2，'b'，17)，....] 给定固定数量的小部件和固定数量的转子，如何获得一系列小
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给定三个接收器的位置以及接收器接收信号的时间(到达时间延迟)，如何定位信号?
我有3个接收器(A，B和C)，还有一些信号产生源(比如声音或光)，位置未知.给定A，B和C的位置，以及每个接收器“听到"的时间.信号，我想确定信号源的方向. 我知道可以使用TDoA多边测量/三边测量来进行此操作，但是我在实现计算时遇到了麻烦.对于那些刚接触该主题的人，这里没有很多清晰，详细的信息.对于我来说，那里的内容比较模糊，理论性更高或有些深奥. 关于SO的一些类似帖子(但不完全是
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使用Optim.jl在Julia中进行逻辑回归
我正在尝试在Julia中实现一个简单的正则化逻辑回归算法.我想使用Optim.jl库来最小化我的成本函数，但是我无法使它正常工作. 我的成本函数和梯度如下: function cost(X, y, theta, lambda) m = length(y) h = sigmoid(X * theta) reg = (lambda / (2*m)) * sum(th
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简单约束编程求解器
我试图熟悉约束编程. 到目前为止，我看过的所有文档/视频仅包含基于CP库利用率(例如Choko，Gecode，JaCoP等)的顶级概念和代码示例的描述. 我想至少用Java来实现一些简单的，没有任何库的东西. 是否有任何资源可以在Java/C#/C ++/Python中找到实现主要CP思想的工作代码? (至少是“多花钱"的问题解决方案). (或者，也许，如果有人可以在这里解
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装箱-多重约束:重量+体积
我有一个50,000个订单的数据集.每个订单有约20个产品.存在产品的体积和重量(以及x，y，z尺寸).我有固定体积V_max和最大重量W_max的运输箱.对于每个订单，我想在V≤V的约束下使所用盒子的数量最小化. V_max，并且W ＜； W_max. 在搜索网络时，我遇到了许多装箱算法，但似乎没有一个能解决问题.有谁知道一个优雅(快速)的python算法来解决这个问题? 解决方案
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如何使用JuMP为MIP寻求第二好的解决方案
我有一个混合整数编程问题. 我可以使用JuMP来找到最佳解决方案. 但是，如何找到第二好的解决方案呢? 或第三等. 这可能是另一个同样最佳的解决方案， 否则可能是更糟糕的解决方案， 或可能是:Infeasible-可能没有大多数解决方案. 对于类似TSP的问题，我知道可以通过逐步删除最佳路径上的链接来找到其他解决方案(即，将某些城市之间的距离设置为无限). 对于调度类型的问题，我可以类
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混合整数线性规划中具有相同值的连续变量块
我正在尝试对系统组件的操作进行建模，该组件将具有两种操作模式，我们将其称为1和2，再加上空闲模式0 空转没有限制，但是每种操作模式都将持续3个时间序列点，因此x_ {i} = 1表示x_ {i + 1} = x_ {i + 2} = 1(无法发布图片，请使用下面的公式链接) 操作模式1 工作模式2相同. 例如. 011102220有效，但01110220无效. 111111
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如何为集合中的每个元素设置上下限?
我正在创建GAMS模型来解决一个简单的最大化问题.我有一个包含3个元素(1,2,3)的集合J和一个包含所有元素的变量x(J). 我想知道GAMS中是否有一种方法可以为集合中的每个元素设置下限0和3的上限，而不必分别设置每个元素的边界并且不对下限使用正变量 我尝试使用x.lo = e = 0和x.up = e = 3，但是这些都不起作用.我猜我没有使用正确的语法，但是在我的生命中似乎无法
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如何提高C ++代码的效率(找到最大的素数)?
如何提高这段代码的效率? 假设您必须处理非常大的输入. #include using namespace std; int main() { //This program finds out the largest prime factor of given input long int n,big=1; cin>>n; for
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R优化多个参数
我正在使用R optim()函数来估计一组参数，这些参数将优化如下所示的用户定义函数.但是optim()的输出是: optim中的错误(pstart，llAgedepfn，方法="L-BFGS-B"，上限=上，下限= lo): L-BFGS-B需要有限的'fn' 请帮助.完整的脚本如下所示: dataM
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使用优化使r中的可能性最大化时出错
因此，我具有以下功能: funk1
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Java库，用于多维连续优化
我需要执行梯度下降(首选)或其他多维连续优化方法的Java库.具体来说，我需要它来查找logit回归系数.有人知道这样的库吗? 解决方案 我建议您尝试
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当我更改间隔时，优化具有怪异的行为
我在R中的optimize()有问题. 当我仅更改optimize()中的间隔时，令人惊讶的是，最佳参数值会有很大不同.我以前发现过类似问题的帖子，但没有答案. 我从不同的时间间隔获得了不同的值: c(-1,1): -0.819 c(-1,2): -0.729 c(0.3,0.99):0.818 c(0.2,0.99):0.803 c(0.1,0.99):0.23 c
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Mathematica不保存变量
我尝试执行此嵌套循环，但无法正常工作.并不是在每个阶段都保存结果.但是，如果我用Print []替换listInitial，我观察到所有更改都已完成. 有什么建议吗? For[b = 1, b
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使用scipy.optimize.root解决稀疏的非线性方程组
我想解决以下非线性方程组. 注释 a_k和x之间的dot代表dot product. 第一个等式中的 0表示0 vector，第二个等式中的0表示scaler 0 如果重要的话，所有矩阵都是稀疏的. 已知 K是n x n(正定)矩阵 每个A_k是已知的(对称)矩阵 每个a_k是已知的n x 1个向量 N是已知的(假设N = 50).但是我需要一种可以轻松更改N的方
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如何获得“一阶最优"?用python脚本
我很好奇如何使用python脚本获得“一阶最优"值. 为了优化，python有很多模块，例如scipy.optimize和openopt.但是我很困惑如何使用该模块来获得一阶最优性 这是用于获得一阶最优性的示例matlab脚本 [x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda]= lsqcurvefit(func,x0,xdata,tdata); f
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优化图中节点之间的连接
我正在研究一个可以简化为以下图优化问题的问题. 给出了一组彩色节点. 给出了一组有关节点成本贡献的规则. 例如. 如果未连接红色节点，则成本为100 如果红色节点连接到红色节点，则成本为10 如果红色节点连接到蓝色节点，则成本为20 任何节点最多只能有4个连接. 问题在于优化连接(顶点)，以使总成本最小化，并且最终图形遵循规则. 我想知道是否可
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R投资组合分析图表.EfficientFrontier功能
我正在尝试使用R中的Portfolioanalytics包中的chart.EfficientFrontier函数来绘制我创建的有效边界对象的图表，但该对象一直失败.基本上，我正在尝试找到一个边界，该边界将年化标准偏差最小化.最终，一旦我开始工作，我还希望最大化年化回报. 首先，我使用此代码创建了一个年度标准差函数 pasd
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