74、战略在线设施选址问题研究

战略在线设施选址问题研究

1. 引言

在线设施选址问题中,算法的效率和竞争比是关键考量因素。在某些情况下,算法与局部最优解比较,这会导致效率因子较高。若对算法施加节俭限制,效率会有一定提升。

2. 相关定理及证明

2.1 定理 4

若每个玩家使用节俭的 $O(\sqrt{\alpha})$ 竞争算法,那么在线无政府价格为 $\Theta(\alpha)$。
- 证明思路
- 对于有至少一个请求的节点,成本不超过 $2\alpha$,而最优解中这些成本至少为 1,由此可直接得出上界。
- 对于下界,采用定理 3 证明中的构造方法。设有节点 $v_1, \cdots, v_n$ 与节点 $x$ 距离为 1,$f_0$ 与 $x$ 相连,且 $d(v_i, f_0) = \alpha/4$。使用相同请求序列,每个局部最优解的成本为 $\alpha/4$,玩家能在累计成本不超过 $\alpha$ 且竞争比不超过 $O(\sqrt{\alpha})$ 的情况下服务请求。可分配策略使玩家不投标,对应策略配置的成本为 $n \cdot \Theta(\alpha)$,而最优解成本至多为 $\alpha + n$,当 $n > \alpha$ 时可得无政府价格的下界。

2.2 定理 5

没有确定性在线算法的竞争比能优于 $\Omega(\alpha)$。
- 证明思路
- 构建一个图,初始设施 $f_0$ 在中心,$\alpha$ 条直线从 $f_0$ 连接到端点 $v_1, \cdot

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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