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我目前正在尝试使用erasthonese筛子的实现,但是要找到很长的质数列表仍需要花费很长时间. def sieve(n=1000000): not_prime = [] prime = [] for i in range(2, n+1): if i not in not_prime: prime.append(i)
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我尝试过do.call和apply,也有一个类似的nlminb答案,它使用了plyr软件包,但仍然没有效果.因此,我向大家寻求任何建议. 我创建了以下功能: calloptim
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我在Java中使用求解器Gurobi;我阅读了《古罗比》的所有参考手册,但仍然有一些疑问 是否可以在没有目标函数的情况下优化模型,或者我必须提出一个? 是否可以添加类似"x = 0,如果c> a"的约束,其中x是决策变量,而c和a是已知的? 有人可以帮助我吗? 谢谢. 解决方案 您不需要具有目标功能,但是如果您没有目标功能,Gurobi会认为任何可行的解决方案都与下
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我在R中有一个数据帧df1,看起来像这样(所有值都是随机选择的,但是是从真实数据中得出的近似值): A B C D E F G H a 0.04 0.01 50 70 0.01 ... 0.0002 b 0.03 0.1 49 69 0.01 ... 0.0003 c 0.03 0.02 51 71 0.005 ...
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在Matlab中,我想使用fminsearch来优化给定对象函数fun的数字间隔.整数可以从1到30中选择,并且目前整数数量固定为5.假设步长为1.它将优化许多矢量,例如: [1 2 3 4 5] [2 3 4 5 6] [7 8 9 10 11] [12 13 14 15 16] 从长远来看,我可能还会尝试优化向量的步长和整数数量. 我想知道如何使用fminsearch正确实现这
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我正在Python中使用Pulp设置线性优化.我想对这个问题建立一个有条件的约束. 就像,我想最大化工厂的利润.对于材料成本,前1000个单位每个价格为$ 5,再增加一个单位为$ 3.例如,如果工厂定购1100个单位,则总成本将为1000 * 5 + 100 * 3.我有一个物料清单:material_list,一个物料基准基准字典:benchmark_dic={material_a: 10
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我有一个二进制变量y[k][t],其中k = 1..3(机器)和t = 1..10(时间).如果机器处于活动状态,则变量Y为1,否则为0. 在优化中,如果机器1在周期1中处于活动状态,例如Y[1][1] = 1,我希望机器继续运行至少3个时间段.即Y[1][1] = Y[1][2] = Y[1][3] = Y[1][4] = 1. 我只希望t + 1,t + 2,t + 3的后继变量与
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我正在探索一些numpy/scipy函数,并且我注意到scipy.optimize.fmin_bfgs需要对函数进行更改,以提供与直接函数调用相比正确的结果.我对fnRSS函数的第一个定义在调用该函数时返回了正确的值,但拒绝进行优化.我的第二个定义在调用函数时给出了错误的结果,但在运行优化时给出了正确的结果.有人可以告诉我,对于优化转置vY参数有什么至关重要的吗?它应该已经是164x1. i
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能否请您告诉我为什么此MATLAB代码错误?我不明白为什么.提前非常感谢您. function [mst, cost] = prim(A) [n,n] = size(A); A, n, pause, if norm(A-A','fro') ~= 0 , disp(' Error: Adjacenc
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我正在Matlab中模拟间歇式蒸发器.遗传算法会改变多个初始变量x(例如大小,工作流体的最大质量,使用的蒸发器的总数...),目的是使效率最大化.因此,我的函数evaporator(x)返回的负效率已通过算法最小化. 除了效率,还计算了其他几个值.一个是模拟周期的持续时间(不是计算本身的运行时间!).作为约束条件,整个蒸发周期的持续时间应视蒸发器的数量而定(例如,如果使用三个蒸发器,则整个周期至
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我已经编写了一个小的C程序来计算素数,现在尝试尽可能地优化代码. 在程序的第一版中,我正在检查一个数字是否为偶数(模2),如果是,我将继续到下一个数字. 在我的第二个修订版中,我尝试通过将要检查的数字增加2来仅检查奇数是否为可能的质数(因此我将从3开始,然后依次检查5、7、9、11等). 我认为这样做会更快,因为我用代码削减了模2的额外检查,并简单地用附加代码代替了它. 但是,令
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我正在使用IBM CPLEX库来解决Java中的优化问题.由于主内存不足以容纳应用程序,因此我找到了CPLEX的一个属性:“内存重点:让优化器使用磁盘进行存储". Memory Emphasis的默认值为0.如何在Java中更改此属性? for (int i = 0; i
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想象一下这组值: A B C LINE1 2 1 1 LINE2 1 4 1 LINE3 3 1 3 LINE4 6 5 4 我可以从1到3的每一行中选择一个值.如果我从特定列中选择一个值,则需要对第4行中的值求和. 示例: 2 (LINE1, COLUMN A) 1 (LINE2, COLUMN A) 3 (LINE3, COLUMN C) 因此,当我从A列
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我正在尝试针对无向旅行商的问题实现2opt优化算法.对于给定的城市: cities = [[ 72.06557466, 5.73765812], [ 94.50272578, 68.95162393], [ 58.53952609, 15.12518299], [ 94.64599891, 34.65906808], [ 62.42311036, 45.8
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我正在R中运行nloptr软件包,这是用于非线性优化的软件包.在nloptr包中,我正在使用cobyla()命令执行优化.现在,我可以使用maxeval参数指定算法的最大迭代次数,但是执行cobyla()命令时,它仅允许我查看最终评估的输出.但是,我希望能够在该方法的每次迭代中看到所有输出. 有人建议我使用trace()命令来查看所有中间输出,但是我不知道如何获取R来存储此信息.任何人都可以
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我正在尝试使用scipy.optimize优化函数的SSE(平方误差总和).为了进行测试,我创建了一个简单的问题,如下代码. 但是,由scipy输出的优化参数永远不会使SSE = 0.有人可以帮助我了解我要去哪里了吗. 我试图将我的代码计算出的SSE与excel中计算出的SSE进行交叉核对.它匹配.然后,我使用了最小化函数来最小化该SSE函数,由Scipy计算的函数与手动计算的函数不匹配.我
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我正在研究物理引擎,并认为它将有助于更好地了解执行许多简单或复杂的数学运算的速度和性能效果. 物理引擎的很大一部分正在淘汰不必要的计算,但是在什么时候计算足够小以至于不需要进行比较检查? 例如:测试两个线段是否相交.在直接进行简单数学运算之前是否应该检查它们是否彼此靠近,否则从长远来看,额外的操作会减慢该过程吗? 不同的数学计算需要花费多少时间 例如:(3 + 8)vs(5
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我正在使用scipy.optimize的L-BFGS算法对主动学习算法进行编码.我需要优化四个参数:alpha,beta,W和gamma. 但是,它不起作用,错误为 optimLogitLBFGS = sp.optimize.fmin_l_bfgs_b(func, x0=np.array(alpha,beta,W,gamma), fprime=func_grad) ValueError
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我正在使用scipy.optimize.minimize(method=‘SLSQP’),功能和约束都已插入scipy.interpolate.LinearNDInterpolator.起始值为边界内的随机数. 我正在与之合作: scipy 0.13.3 cython 0.20.1 优化有时会运行并给出合理的结果,但有时优化器会开始请求高达20GB的大量内存,然后我的计算机停止
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我正在使用Matlab fminsearch来最小化带有两个变量的方程sum((interval-5).^2, 2)*factor 间隔是一个包含5个值的向量.只能从1到30的步长为1的顺序选择它们.系数是从0.1到0.9的值. 代码在下面.我认为区间值是正确的,但因子值是错误的. 间隔值:[3 4 5 6 7] 系数值:0.6 最终输出:6 我认为因子值应为0.1,最终输出应为
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