摘要：
自适应选择机制是一种根据当前环境或数据特征自动调整选择策略或参数的过程。以下是对自适应选择机制的详细解释： 一、定义与原理 自适应选择机制的核心在于其能够根据输入信号、数据特征或环境条件的变化，动态地调整选择策略、参数或方法，以适应不同的场景和需求。这种机制通常涉及到一个反馈循环，通过不断监测和调整 阅读全文
posted @ 2024-12-23 23:25
姚春辉
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摘要：
变邻域搜索算法（Variable Neighborhood Search，VNS）是一种基于局部搜索的启发式算法，它通过在不同的邻域结构之间切换来逃避局部最优解，并逐步改进解的质量。以下是对变邻域搜索算法的详细解释： 一、算法原理 变邻域搜索算法的基本思想是在搜索过程中系统地改变邻域结构集来拓展搜索 阅读全文
posted @ 2024-12-23 23:22
姚春辉
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摘要：
大邻域搜索算法（Large Neighborhood Search，LNS）是一种用于求解组合优化问题的启发式算法。以下是对大邻域搜索算法的详细解释： 一、基本概念 大邻域搜索算法中的“大”指的是邻域变动的范围相对于一般的邻域搜索算法而言更广。该算法的核心思想是在一个比较大的解空间邻域内寻找更好的解 阅读全文
posted @ 2024-12-23 23:20
姚春辉
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摘要：
一种基于机会约束规划（Chance Constrained Programming）的模型，通常应用于解决那些约束条件中含有随机变量，且必须在预测到随机变量的实现之前作出决策的优化问题。以下是对基于机会约束规划模型的详细解释： 一、概念与定义 机会约束规划是由查纳斯（A.Charnes）和库伯（W. 阅读全文
posted @ 2024-12-23 23:12
姚春辉
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摘要：
M/G/1排队论模型是一种重要的排队系统模型，广泛应用于各种服务场景中。以下是对该模型的详细解析： 一、定义与特点 定义：M/G/1排队论模型指的是顾客到达过程服从泊松分布（M），服务时间服从一般分布（G），且只有一个服务台（1）的排队系统。 特点： 顾客到达是随机的，且相互独立，服从泊松分布。 服 阅读全文
posted @ 2024-12-23 22:20
姚春辉
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摘要：
两阶段规划问题是一种特殊的规划问题，它将整个规划过程分为两个阶段进行。以下是对两阶段规划问题的详细解析： 一、定义与特点 定义：两阶段规划问题是指将一个复杂的规划过程分解为两个阶段，每个阶段都有其特定的决策变量、目标函数和约束条件。第一阶段通常用于确定一些基本的决策或策略，而第二阶段则基于第一阶段的 阅读全文
posted @ 2024-12-23 22:04
姚春辉
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基于场景的随机规划模型是一种重要的决策分析工具，它结合了随机规划和场景分析的优势，用于处理包含不确定性的复杂决策问题。以下是对该模型的详细解析： 一、定义与特点 定义：基于场景的随机规划模型是一种通过构建多个离散场景来描述不确定性的随机规划方法。每个场景代表一种可能的未来情况，并设有一个概率水平，以 阅读全文
posted @ 2024-12-23 22:00
姚春辉
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基于覆盖选址理论的两阶段随机规划模型是一种结合了覆盖选址理论与随机规划方法的选址决策模型。以下是对该模型的详细解析： 一、覆盖选址理论 覆盖选址问题主要分为集覆盖问题和最大覆盖问题两类： 集覆盖问题：研究在满足覆盖所有需求点的条件下，寻求所建设施个数或建设成本最小化的问题。集覆盖问题最早由Roth（ 阅读全文
posted @ 2024-12-23 21:57
姚春辉
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以下是线性规划和非线性规划的定义及区别的详细解释： 定义 线性规划（Linear Programming, LP） 是运筹学中数学规划的一个重要分支，旨在找到一组变量的最优解，这些变量满足一系列线性约束条件，并最大化或最小化一个线性目标函数。 线性规划问题中的目标函数和约束条件都是线性的，即都是变量 阅读全文
posted @ 2024-12-23 17:46
姚春辉
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摘要：
线性规划和非线性规划是数学规划中的两个重要分支，它们在算法和应用上有着不同的特点。 线性规划算法 线性规划问题主要关注目标函数和约束条件均为线性的情况。其标准形式可以表示为： 目标函数：最大化（或最小化）一个线性函数，即z=c1x1+c2x2+...+cnxn 约束条件：一组线性不等式或等式，如a1 阅读全文
posted @ 2024-12-23 17:38
姚春辉
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摘要：
优化算法是一类旨在寻找给定问题最优解的算法，广泛应用于机器学习、金融、工程、物流等领域。根据不同的分类标准，优化算法可以分为多种类型。以下是一些常见的优化算法： 一、按数学特性分类 线性规划算法 主要用于求解目标函数和约束条件均为线性的优化问题。 常见的线性规划算法包括单纯形法、内点法等。 非线性规 阅读全文
posted @ 2024-12-23 17:35
姚春辉
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