贪心算法的基本思想是在每一步选择中都采取当前状态下的最优选择，以期望最终达到全局最优解。
蚁群算法是一种基于自组织的优化方法，在文档管理软件中，它可以应用于优化网络资源的分配和利用，具有以下优势：
在监控软件中，单纯形算法可是大有作为，尤其是在资源分配、任务调度和性能优化等领域。并且在解决线性规划问题方面可是一把好手，能够找到在约束条件下目标函数的最优解。
今天向大家推荐并介绍一篇文章，这篇文章解决的是禁忌搜索算法应用在仿真优化问题时所面临的预算分配问题。文章的作者为同济大学机械与能源工程学院的余春龙助理教授，蒙特利尔大学数学与工业工程学院的Nadia Lahrichi教授，以及米兰理工大学机械工程学院的Andrea Matta教授。
贪心算法的核心思想是每一步都选择当前最优的决策，不考虑未来的影响。贪心算法的基本步骤通常包括以下几个：
投资组合包括资产和投资资本。投资组合优化涉及决定每项资产应投入多少资金。随着诸如多样化要求，最小和最大资产敞口，交易成本和外汇成本等限制因素的引入，我使用粒子群优化（PSO）算法。
我今年的研究课题是使用粒子群优化（PSO）的货币进位交易组合优化。在本文中，我将介绍投资组合优化并解释其重要性。其次，我将演示粒子群优化如何应用于投资组合优化。第三，我将解释套利交易组合，然后总结我的研究结果
飞机蒙皮、船舶舱体、高铁车身等大型复杂部件高效高品质制造是航空航天、海洋舰船、轨道交通等领域重大装备发展的根基，是国家加快培育及发展的战略性新兴产业，在引领国民经济发展、服务国家重大需求等过程中发挥着至关重要的作用[1]。
贪心算法是一种基于贪心思想的算法，它通常用于在给定的约束条件下，通过每次选择当前状态下最优的解决方案，从而最终达到全局最优解的目的。
为了证明这个结论，我们可以使用霍夫曼编码（Huffman Coding）作为示例，它是一种广泛使用的最优前缀编码方法。霍夫曼编码满足题目中的要求：如果我们将字母表中字符按频率单调递减排序，那么其码字长度是单调递增的。
蚂蚁几乎没有视力，但他们却能够在黑暗的世界中找到食物，而且能够找到一条从洞穴到食物的最短路径。它们是如何做到的呢？ 蚂蚁寻找食物的过程 单只蚂蚁的行为及其简单，行为数量在10种以内，但成千上万只蚂蚁组成的蚁群却能拥有巨大的智慧，这离不开它们信息传递的方式——信息素。 蚂蚁在行走过程中会释放一种称为“信息素”的物质，用来标识自己的行走路径。在寻找食物的过程中，根据信息素的浓度选择行走的方向，并最终到达食物所在的地方。 信息素会随着时间的推移而逐渐挥发。 在一开始的时候，由于地面上没有信息素，因此蚂蚁们的行走
机器学习中模型性能的好坏往往与超参数(如batch size,filter size等)有密切的关系。最开始为了找到一个好的超参数，通常都是靠人工试错的方式找到"最优"超参数。但是这种方式效率太慢，所以相继提出了网格搜索(Grid Search, GS) 和 随机搜索(Random Search,RS)。
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
贪婪算法可是个超级简单又见效的小玩意，对于某些特殊问题来说，简直是神器。说白了，就是帮你把事情弄得更有条理。以优化企业电脑监控软件的任务处理为例，你可以考虑借助贪婪算法，搞定一些基本的任务分派和安排。不过要记得，它有个小毛病，就是可能无法找到世界上最完美的解决方案。所以在实际用的时候，得斟酌一下，斟酌一下，再斟酌一下。
说到滴滴的派单算法，大家可能感觉到既神秘又好奇，从扬召到抢单到派单，我们又是如何演进到今天大家的打车体验的呢，我们首先来看一看，好的派单算法为什么是出行行业不可或缺的能力？
导读：说到滴滴的派单算法，大家可能感觉到既神秘又好奇，从出租车扬召到司机在滴滴平台抢单，最后到平台派单，大家今天的出行体验已经发生了翻天覆地的变化。面对着每天数千万的呼叫，滴滴的派单算法一直在持续努力让更多人打到车。本篇文章会着重介绍滴滴是如何分析和建模这个问题，并且在这过程中面临了怎样的算法挑战，以及介绍一些常用的派单算法。这些算法能够不断提升用户打到车的确定性。
桔妹导读：说到滴滴的派单算法，大家可能感觉到既神秘又好奇，从出租车扬召到司机在滴滴平台抢单最后到平台派单，大家今天的出行体验已经发生了翻天覆地的变化，面对着每天数千万的呼叫，滴滴的派单算法一直在持续努力让更多人打到车，本篇文章会着重介绍我们是如何分析和建模这个问题，并且这其中面临了怎样的算法挑战，以及介绍一些我们常用的派单算法，这些算法能够让我们不断的提升用户的打车确定性。
导读：说到滴滴的派单算法，大家可能感觉到既神秘又好奇，从出租车扬召到司机在滴滴平台抢单最后到平台派单，大家今天的出行体验已经发生了翻天覆地的变化，面对着每天数千万的呼叫，滴滴的派单算法一直在持续努力让更多人打到车，本篇文章会着重介绍我们是如何分析和建模这个问题，并且这其中面临了怎样的算法挑战，以及介绍一些我们常用的派单算法，这些算法能够让我们不断的提升用户的打车确定性。
现代人拖延产生的原因有很多，比如因为害怕失败而拖延，觉得要做的事情没有意思而拖延，不想走出“舒适区”而拖延等等， 今天我们要针对一个常见的原因 “ 完美主义倾向” 而产生的拖延来看，如何从“贪心算法”的思路中找到些启发。
biu~ biu~ biu~ 我们的运筹学教学推文又出新文拉 还是熟悉的配方，熟悉的味道 今天向大家推出的是 运筹学教学--第六弹 分配问题(Assignment Problem)与匈牙利算法(Hun
负载均衡的算法很多，而且可以根据一些业务特性进行定制化开发，抛开细节上的一些差异，根据算法所期望能够达到目的，大体上可以分为以下几种负载均衡算法。
一般来说，在操作系统中会运行多个进程（几个到几千个不等），但一台计算机的 CPU 资源是有限的，如 8 核的 CPU 只能同时运行 8 个进程。那么当进程数大于 CPU 核心数时，操作系统是如何同时运行这些进程的呢？
之前的文章中，分别从APS，排产到规划引擎叙述了一些理论基础；并介绍了一些Optaplanner大概的情况；并一步步将Optaplanner的示例运行起来，将示例源码导进Eclipse分析了一下它的Hello world入门示例，从本篇开始，我们将分步学习它的一些概念及用法。
之前的文章中，分别从APS，排产到规划引擎叙述了一些理论基础；并介绍了一些OptaPlanner大概的情况；并一步步将OptaPlanner的示例运行起来，将示例源码导进Eclipse分析了一下它的Hello world入门示例，从本篇开始，我们将分步学习它的一些概念及用法。
解决最优化问题的算法一般包含一系列的步骤，每一步都有若干的选择。对于很多最优化问题，只需要采用简单的贪心算法就可以解决，而不需要采用动态规划方法。贪心算法使所做的局部选择看起来都是当前最佳的，通过局部的最优化选择来产生全局最优解。本文将介绍贪心算法的理论基础和一些简单应用。在求最优解问题的过程中，依据某种贪心标准，从问题的初始状态出发，直接去求每一步的最优解，通过若干次的贪心选择，最终得出整个问题的最优解，这种求解方法就是贪心算法。
总第506篇 2022年 第023篇 在深度学习时代，算力的需求和消耗日益增长，如何降低算力成本，提高算力效率，逐渐成为一个重要的新课题。智能算力旨在对流量算力进行精细化和个性化分配，从而实现系统算力约束下的业务收益最大化。 本文主要介绍了美团外卖广告智能算力从线性规划算法到进化算法的技术演进过程，给出了一种基于进化算法的多动作算力分配方案，希望能给大家带来一些帮助或者启发。 1 业务背景 2 整体思路 2.1 算力分配问题形式化描述 2.2 挑战分析 3 方案设计 3.1 全链路最优算力决策 3.2 系
高性能集群的本质很简单，通过增加更多的服务器来提升系统整体的计算能力。由于计算本身存在一个特点：同样的输入数据和逻辑，无论在哪台服务器上执行，都应该得到相同的输出。因此高性能集群设计的复杂度主要体现在任务分配这部分，需要设计合理的任务分配策略，将计算任务分配到多台服务器上执行。
单服务器无论如何优化，无论采用多好的硬件，总会有一个性能天花板，当单服务器的性能无法满足业务需求时，就需要设计高性能集群来提升系统整体的处理性能。
假如你是个玩具工厂的销售经理，你现在有三个销售人员要去不同城市见买家。你的销售人员分别在在奥斯丁，得克萨斯州；波士顿、马里兰州；和芝加哥，伊利诺伊州。你想让他们飞往其他三个城市：丹佛，埃德蒙顿，法戈。下面的表格显示了这些城市之间飞机票的费用.。
生活或工作中，我们常常碰到分配问题。比如公司有n个任务，由n个工人来做，每个工人不同程度地擅长一个或几个任务。如果你是管理层，如何布置任务最大程度地发挥大家所长使公司效率更高？又如，某相亲舞会，有n个俊男和n个靓女参加，每个靓女对不同气质和形象的俊男有不同好感度。如果你是主持人，如何分配跳舞伴侣使总体好感度最高？再如，奥运赛场上，乒乓球团体赛要求双方各出n名运动员一一角逐，取胜多的一方最终获胜。作为教练，你了解自己队员的实力以及战胜对方队员的把握，在已知对方出场顺序情况下，如何给出一个队员出场顺序使得最终获胜把握最大？
我在前面的一篇文章《浅谈资源管理技术的未来发展之路》之中谈到，资源管理还需要完善三个方面的能力分别是： 1、完善资源使用收集反馈机制，资源分配出去之后，使用率怎么样？效果怎么样？应该有一个收集反馈机制。 2、资源分配策略智能学习能力，结合收集反馈的信息，可以动态调整资源分配调度策略，具有自主学习决策的能力。 3、异构集群的管理能力，当前资源管理平台，主要聚焦在同构平台，异构平台在工业界是一个非常现实的问题，老机器还要发挥余热，新机器要充分挖掘性能潜力，就同时存在新老并存的场面。资源管理框架应该要能抽象异构平
在互联网尤其是移动互联网行业中一旦用户量达到一定数量级别之后，会面对高并发和海量数据的挑战，面对这种挑战必须提升系统整体的性能，可以采用垂直扩展和水平扩展两种方式。负载均衡是一种水平扩展的方式，它是建立在现有网络结构之上，它提供了一种有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。
雷锋网 AI 研习社按，2018 年初，比达咨询发布 2017 年度中国第三方餐饮外卖市场研究报告。报告显示，2017 年度外卖市场交易规模达 2046 亿元，较去年增长 23.1%，用户规模增长 3 亿人，较去年增长 15.4%。
匈牙利算法解决的问题概述：有 n 项不同的任务，需要 n 个工人分别完成其中的 1 项，每个人完成任务的成本不一样。如何分配任务使得花费成本最少？
该论文主要是关于目标检测中的标签分配问题，作者创新性地从全局的角度重新审视了该问题，并提出将标签分配问题看成是一个最优运输问题。要知道最优传输问题是当前最优化理论和GAN理论研究领域中的一个很火的研究课题。论文的实验效果俱佳，而且作者还提供了相应的源码。
贪心算法（Greedy Algorithm）是一种常见的优化算法，用于解决一类最优化问题。在每一步选择中，贪心算法总是选择当前看起来最优的选择，而不考虑该选择会不会影响未来的选择。这种贪心选择的策略通常是局部最优的，但不一定是全局最优的。
负载均衡是一种能够提高服务器运行效率的新型网络概念，主要是通过平衡客户端流量实现的，但是很多人依然对这个概念比较好奇，想知道负载均衡的算法有哪些，所以下面来为大家简单介绍负载均衡算法有哪些？以及负载均衡的算法优缺点分别是什么？
假如有这样一种情况，在一天你想去某个城市旅游，这个城市里你想去的有70个地方，现在你只有每一个地方的地址，这个地址列表很长，有70个位置。事先肯定要做好攻略，你要把一些比较接近的地方放在一起组成一组，这样就可以安排交通工具抵达这些组的“某个地址”，然后步行到每个组内的地址。那么，如何确定这些组，如何确定这些组的“某个地址”？答案就是聚类。而本文所提供的k-means聚类分析方法就可以用于解决这类问题。
PSO（PSO——Particle Swarm Optimization）（基于种群的随机优化技术算法） 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 Kennedy和Eberhart提出粒子群算法的主要设计思想与两个方面的研究密切相关： 一是进化算法，粒子群算法和进化算法一样采用种群的方式进行搜索，这使得它可以同时搜索待优化目标函数解空间中的较多区域。 二是人工生命，即研究具有生命特征的人工系统，它采用的主要工具是计算机，主要方法是利用计算机编程模拟。 Millonas在用人工生命理论来研究群居动物的行为时，对于如何采用计算机构建具有合作行为的群集人工生命系统，提出了五条基本原则： （1）邻近原则（ProximityPrinciple）：群体应该能够执行简单的空间和时间运算。 （2）质量原则（Quality Principle）：群体应该能感受到周围环境中质量因素的变化，并对其产生响应。 （3）反应多样性原则（Principle ofDiverse Response）：群体不应将自己获取资源的途径限制在狭窄的范围之内。 （4）稳定性原则（Principle ofStability）：群体不应随着环境的每一次变化而改变自己的行为模式。 （5）适应性原则（Principle ofAdaptability）：当改变行为模式带来的回报是值得的时候，群体应该改变其行为模式。 其中4、5两条原则是同一个问题的两面。微粒群系统满足以上五条原则。 近十余年来，针对粒子群算法展开的研究很多，前国内外已有多人从多个方面对微粒群算法进行过综述；并出现了多本关于粒子群算法的专著和以粒子群算法为主要研究内容的博士论文。
前言 贪心是人类自带的能力，贪心算法是在贪心决策上进行统筹规划的统称。 比如一道常见的算法笔试题----跳一跳： 有n个盒子排成一行，每个盒子上面有一个数字a[i]，表示最多能向右跳a[i]个盒子;
导读 | 在实时视频通讯中，要达到终端用户的体验质量（QoE）最优，需要实现实时视频传输的信号质量和交互性最优，而时延和带宽是有限的，如何衡量取舍对有限资源进行分配，成为构建腾讯会议实时视频传输算法架构的核心问题。为实现QoE最优，腾讯会议如何构建实时视频传输算法架构？在【腾讯技术开放日 · 云视频会议专场】中，腾讯多媒体实验室高级研究员许景禧针对实时视频传输算法架构与实践进行了分享。 点击视频，查看直播回放 一、腾讯会议的架构为优化QoE服务 腾讯会议总体的架构比较大，主要分成左边和右边两部分。
在二分类的情景中，Adaboost为了实现高精准的分类器，采取了集思广益，博取众长的集成的策略，集中群众智慧，成就英雄之举。实现了1+1大于2的分类效果。
运筹学分支，求解多阶段决策过程最优化问题的数学方法 思路将复杂的多阶段决策问题分解为一系列的简单，离散的单阶段决策问题，顺序求解法 在考虑本阶段最优的情况下兼顾整体最优的解决方法 主要处理离散连续型问题 特点没有特定的算法，需要具体问题具体分析 无后效性马尔科夫性，系统从某个阶段后的发展仅与本阶段所处的状态和以后的决策所做的决策所决定，与之前的状态无关。 具体问题企业管理，资源分配，路径优化，排序问题，最优控制
自适应大邻域搜索算法（Adaptive Large Neighborhood Search），简称（ALNS），是由Ropke与Pisinger在2006年提出的一种启发式方法，其在邻域搜索的基础上增加了对算子的作用效果的衡量，使算法能够自动选择好的算子对解进行破坏与修复，从而有一定几率得到更好的解。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
