姚春辉

2024年12月31日

摘要：线性优化问题，也称为线性规划问题，是优化理论中最基本且广泛应用的类型。以下是对线性优化问题的详细解析：一、定义与特点线性优化问题是指目标函数和所有约束条件都是线性的优化问题。其标准形式可以表示为：目标函数：minimize cTx（或 maximize bTx，取决于问题的具体形式）约束条件阅读全文

posted @ 2024-12-31 09:51 姚春辉阅读(221) 评论(0) 推荐(0)

不确定性的线性优化问题

摘要：不确定性的线性优化问题指的是在线性优化问题的框架内，存在某些不确定因素或参数，这些不确定因素可能导致优化问题的解在实际应用中表现不佳或不可行。以下是关于不确定性的线性优化问题的详细分析：一、问题背景在实际应用中，线性优化问题往往受到各种不确定因素的影响，如市场需求的变化、生产成本的波动、政策法规阅读全文

posted @ 2024-12-31 09:41 姚春辉阅读(244) 评论(0) 推荐(0)

鲁棒优化

摘要：鲁棒优化（Robust Optimization）是最优化理论中用来寻求在不确定环境中使优化问题具有一定程度的鲁棒性（robustness）的方法。以下是对鲁棒优化的详细介绍：一、定义与目的鲁棒优化旨在求得一个解，使得对于可能出现的所有情况，约束条件均满足，并且使得最坏情况下的目标函数的函数值最阅读全文

posted @ 2024-12-31 09:36 姚春辉阅读(948) 评论(0) 推荐(0)

2024年12月30日

分布式鲁棒优化算法

摘要：分布式鲁棒优化算法（Distributionally Robust Optimization，DRO）是一种结合了随机规划（Stochastic Programming，SP）和鲁棒优化（Robust Optimization，RO）优势的方法，旨在处理参数及其对应分布都具有不确定性的优化问题。以下阅读全文

posted @ 2024-12-30 18:32 姚春辉阅读(1751) 评论(0) 推荐(0)

分布式鲁棒优化

摘要：分布式鲁棒优化（Distributed Robust Optimization，DRO）是一种针对不确定环境下优化问题的方法，以下是对其的详细介绍：一、核心概念分布式鲁棒优化的核心概念在于处理各种不确定性因素，如随机波动、数据噪声、模型误差等，以寻找一个在所有可能情况下都能保持优良性能的解决方案阅读全文

posted @ 2024-12-30 18:30 姚春辉阅读(670) 评论(0) 推荐(0)

基于 CPLEX 的 Benders 分解算法

摘要：基于CPLEX的Benders分解算法是一种用于解决混合整数规划（MIP）问题的有效方法。以下是对该算法的详细解析：一、算法背景 Benders分解算法由Jacques F. Benders在1962年提出，主要用于解决混合整数规划问题，即连续变量与整数变量同时出现的极值问题。随着算法的发展，广义阅读全文

posted @ 2024-12-30 18:27 姚春辉阅读(463) 评论(0) 推荐(0)

粒子群优化算法

摘要：粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，最早由Eberhart博士和Kennedy博士在1995年提出。以下是对粒子群优化算法的详细解释：一、基本原理粒子群优化算法通过模拟鸟群觅食的自然现象，利用群体中的个体间协作与信息共享机阅读全文

posted @ 2024-12-30 10:45 姚春辉阅读(934) 评论(0) 推荐(0)

2024年12月27日

Kafka Broker、Producer、Consumer配置参数

摘要：参数的设置对Kafka性能有着至关重要的影响。以下是一些关键参数及其对性能的具体影响： Kafka Broker配置参数 num.network.threads：控制Kafka网络线程的数量，这些线程负责处理网络I/O操作。增加此参数的值可以提高网络I/O处理能力，但也会增加内存消耗。 num.io 阅读全文

posted @ 2024-12-27 17:26 姚春辉阅读(299) 评论(0) 推荐(0)

partitioner.class指定消息应该被发送到哪个分区

摘要： partitioner.class在Kafka中是一个重要的配置参数，它用于指定Kafka生产者（Producer）端的分区器（Partitioner）实现类。以下是对partitioner.class的详细解释：一、定义与作用定义：partitioner.class是Kafka生产者配置中的一阅读全文

posted @ 2024-12-27 17:13 姚春辉阅读(107) 评论(0) 推荐(0)

马尔可夫模型

摘要：马尔可夫模型（Markov Model）是一种基于马尔可夫性假设的随机过程模型，主要用于描述系统在一系列状态间的转移行为。以下是对马尔可夫模型的详细介绍：一、定义与假设马尔可夫模型假设系统的未来状态仅依赖于当前状态，而与过去的历史状态无关。这一假设大大简化了问题的复杂性，使得采用模型进行推理和计阅读全文

posted @ 2024-12-27 16:55 姚春辉阅读(461) 评论(0) 推荐(0)

公告