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piaoyimoxing_bianliangxuanze
- 陀螺漂移模型变量的选择在建模中具有重要作用。本文讨论了变量选择的多种方法,提出一种改进的子集比较法,并结合陀螺测漂实例对实现模型变量的最优选择进行了研究 -Gyro drift model for the choice of variables in the modeling plays an important role. This article discusses a variety of variable selection method, a modified subset of
Multi2vendorSelectionModelforMulti2product
- 为解决供应链中多品种供应的多供应商选择问题,建立了以供应综合成本最低为目标函数、满足多个约 束条件的组合优化模型. 为解决求解的困难,采用变换分解算法,将原模型转换为整数规划问题. 根据不同迭代 方式,给出了2种基本运算步骤1在算例中运用模型和算法,得到了多物资供应环境下多供应商的最优任务分 派1新方法克服了常规供应商的选择评价方法只针对单一物资供应过程和面向单一供应商选择过程的局限性.-To solve the multi2vendor selection p roblem in
Solving
- 求解双层规划问题常用的算法有极点算法、直接搜索法、下降法和非数值优化方法(如模拟退火算法、遗传算法等)，遗传算法的求解思路是：首先对上层的决策变量编码，代人下层规划模型，通过求解下层模型的决策变量值，代入上层模型计算适应度值，然后进行交叉、变异、选择操作，最后求出最优解。-Solving Bilevel Programming Problems with pole algorithm commonly used algorithms, direct search method, descent
ga01beibao
- 改进后的遗传算法采用自然数直接编码在个体选择上结合使用常用的最优个体保留策略和轮盘赌法，基于经典0-1背包问题的数学模型基础，构造改进后的遗传算法和适应度评估，减少二进制编码或浮点型编码的复杂性，同时精 简 适 应 度 评 估 的 计 算。-Improved genetic algorithm uses natural number encoded on individual choice combined with the use of commonly used best individua
activity-recognition--based-on-hmm
- 一种HMM可以呈现为最简单的动态贝叶斯网络。隐马尔可夫模型背后的数学是由LEBaum和他的同事开发的。它与早期由RuslanL.Stratonovich提出的最优非线性滤波问题息息相关，他是第一个提出前后过程这个概念的。 在简单的马尔可夫模型（如马尔可夫链），所述状态是直接可见的观察者，因此状态转移概率是唯一的参数。在隐马尔可夫模型中，状态是不直接可见的，但输出依赖于该状态下，是可见的。每个状态通过可能的输出记号有了可能的概率分布。因此，通过一个HMM产生标记序列提供了有关状态的一些序
排队模型
- 通过一系列的数值实验，我们发现在一个全专家系统中，低利用率也会降低质量，因此最优的人员组合将灵活和 专业工人。我们还研究了当系统性能对人员配置选择敏感时。对于学习率高的小型系统，最佳的人员组合比极端情况（完全专业化或完全灵活的劳动力）。如果系统规模小，学习速度慢，则首选灵活的服务器。对于具有高学习率的大型系统，该模型倾向于专用服务器。在最后一组实验中，该模型分析了实际呼叫中心的设计选项。