4、云数据中心资源供应与业务规则验证的创新方法

云数据中心资源供应与业务规则验证的创新方法

1. 业务规则验证:以阿迪达斯折扣规则为例

1.1 规则描述

假设有这样一条阿迪达斯的服务规则:如果品牌是阿迪达斯(p1),并且满足以下任意一个条件:
- 正值圣诞节(p2);
- 顾客是新的阿迪达斯顾客(p3)且消费超过 150 美元(p4);
- 顾客是频繁购买的阿迪达斯顾客(p5)且购买新品(¬p6);
- 顾客是不常购买的阿迪达斯顾客(¬p5)且购买旧品(p6);
- 顾客是频繁购买的阿迪达斯顾客(p5)且消费超过 100 美元(p7)。
那么为每笔阿迪达斯购物提供 10% 的折扣。该规则的条件部分可以用布尔表达式表示为:Φ = p1.(p2 + p3.p4 + p5.¬p6 + ¬p5.p6 + p5.p7)。

1.2 计算最小支持集的步骤

为了找到 Φ 的所有最小支持集(正集和负集),可以按照以下步骤进行:
1. 简化 Φ
- 构建 Φ 的约化有序二叉决策图(ROBDD)。
- 求出 Φ 关于所有出现命题的导数。
- 创建最小支持集树 T 的起始节点 S。
2. 寻找强最小支持集并创建中间节点
- 假设首先考虑命题 p1,容易发现 (p1, 0) 是 Φ1 的一个强最小支持集。
- 从 Φ1 的 ROBDD 中找到包含 p1 的正和负最小项,进而得到包含 p1 的正和负最小支持集。
- 创建一个叶子节点 L,其第一个字段包含 (p1, 0),第二个字段为 0;同时创建一个中间节

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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