AnyLogic:有没有办法在优化实验中指定决策变量数组？

在AnyLogic中，可以通过使用数组来指定优化实验中的决策变量。具体步骤如下：

创建一个数组变量来存储决策变量。例如，可以使用以下代码创建一个名为"decisionVariables"的数组变量：

double[] decisionVariables = new double[n];

其中，"n"是决策变量的数量。

在优化实验中，可以使用决策变量数组来定义决策变量。例如，可以使用以下代码将决策变量数组中的值赋给模型中的决策变量：

decisionVariable1 = decisionVariables[0];
decisionVariable2 = decisionVariables[1];
// ...

这里的"decisionVariable1"、"decisionVariable2"等是模型中的决策变量。

在优化实验设置中，可以使用决策变量数组来定义决策变量的范围。例如，可以使用以下代码将决策变量数组中的值作为决策变量的范围：

decisionVariables[0] = uniform(minValue1, maxValue1);
decisionVariables[1] = uniform(minValue2, maxValue2);
// ...

这里的"minValue1"、"maxValue1"等是决策变量的最小值和最大值。

在优化实验中，可以使用决策变量数组来获取决策变量的值。例如，可以使用以下代码获取决策变量数组中的值：

double decisionVariable1Value = decisionVariables[0];
double decisionVariable2Value = decisionVariables[1];
// ...

这里的"decisionVariable1Value"、"decisionVariable2Value"等是决策变量的值。

总结：通过使用数组变量，可以在AnyLogic的优化实验中指定决策变量数组，并将其用于定义决策变量的范围、赋值给模型中的决策变量以及获取决策变量的值。

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步骤1：决策树模型的工作原理决策树通常是由根节点、决策节点和叶节点组成的二叉树，是一棵上下颠倒的树，树根在顶部，叶子在树的底部。...在每个决策中，节点都是以某种方式分割数据的条件，叶节点表示最终结果。这个术语听起来很复杂，但在现实生活中，你可能已经见过很多次决策树了。下面是一个非常简单的决策树示例，可用于预测你是否应该买房。...这里使用变量X来表示所有特征（表），使用变量y来表示目标值（数组）。图5 我们试图预测的目标值是加利福尼亚地区的房屋价值中值，以几十万美元表示。y包含X中所有房屋的所有房屋中值。...在该模型中，可以通过使用DecisionTreeRegressor构造函数中的关键字参数来指定超参数。可以对每个超参数使用不同的输入，看看哪些组合可以提高模型的分数。...经过一些实验，深度为10会将准确性提高到67.5%：图12 在研究其他超参数之前，让我们快速回顾一下如何建立决策树机器学习模型： 1.从树的根开始，使用多个不同的条件以几种不同的方式分割训练数据。

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【经典荐书】Yoshua Bengio大神教你深度学习（705页PDF）

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