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RSS订阅原创 随机型问题——限期采购
某部门欲采购一批原料，原料价格在5周内可能有所变动，已预测得该种原料今后5周内取不同价格的概率如下表。试确定该部门在5周内购进这批原料的最优策略，使采购价格的期望值最小。
2023-02-13 14:18:02
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原创 多周期生产库存成本最小问题
工厂每月需要生产一定量的产品，在满足订单需求的同时库存不能超过最大库存量。因此，重点在于保持每月生产量与库存量之和不少于订单需求也不能超过最大库存量。一般问题为多个生产周期的累计库存成本最低。
2023-02-12 15:51:25
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原创 随机序调度
易变性排序是偏序的(即不是每对具有相等平均值的随机变量都可以用这种方法进行排序)。有的时候，易变性排序也用来表示凸意义上的排序。随机变量之间的比较方法都是以随机序为基础的（一个随机变量在某些随机性质上比另一个更有优势）。在随机变量平均值相同的情况下,随机序还有一些其他的基于随机变量可变性的重要形式。
2023-02-03 11:56:34
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原创 随机调度模型的预备知识
假定加工时间、提交时间和工期的分布都是已知的，也即在时间的起始点已知；密度函数可能在给定的时间间隔上是连续的，也可能在给定离散点上集中于一定的值。也即分布函数并不是处处可微的。
2023-02-02 20:10:39
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原创 调度问题的实例和表示
在飞机占据登机口的时间里,到达的乘客必须下飞机，飞机需要维修和保养,而出发的乘客必须上飞机。同一阶段里的机器可能在运行的速度、印刷颜色的数量、可处理纸袋的大小等方面略有不同。这台机器准备时间的长度取决于连续订单之间的相似度(相同颜色的数量、纸袋大小的差别等)。为了避免下面的情况,即时间相对短的任务为了等候更高优先级的时间长的任务而在系统中停留很长一段时间,操作系统将任务划分为小碎片。从技术和应用的角度来看,调度可能是很困难的。调度者必须把飞机分配给合适的登机口,使得在它们各自的到达时间，登机口是可用的。
2023-02-01 14:53:05
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原创 调度问题的框架和符号
在所有考虑的调度问题中，工件和机器的数量被假设为有限的，工件的数量记作nnn，机器的数量被记作mmm。通常，下标jjj指一台机器。如果一项工件需要许多加工步骤或操作（工序），则数对(iiijjj)指的是工件jjj在机器iii上的加工步骤或操作。
2023-02-01 00:24:13
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原创 近端策略优化理解记录
文章目录前言一、梯度下降？1 梯度2 梯度下降二、Proximal Policy Optimization （PPO）1.策略梯度2.Actor-Critic Model3 Import sampling3 PPO总结前言Proximal Policy Optimization（PPO）即近端策略优化，是Policy Graident的一种改进算法，属于Importce Sampling的方法，将Policy Gradient中On-policy的训练过程转化为Off-policy。一、梯度下降？
2022-04-17 16:18:55
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原创 策略梯度算法的理解
文章目录前言一、来源？1. DQN的缺陷二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言策略梯度(Policy Gradient, PG)的通俗介绍。一、来源？1. DQN的缺陷深度学习是监督学习，需要有标签数据来计算损失函数，通过梯度下降和误差反向传播来更新神经网络的参数，那在强化学习中如何获得标签呢？Rt+1+γmaxaQ(St+1,a;θ) R_{t+1}+\gamma \underset{a}{\max}Q\left( S_{t+1},a;\theta \right) Rt+1+γ
2022-04-16 22:23:59
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原创 pytorch和GPU
文章目录前言一、pytorch是什么？二、使用步骤1.引入库2.构建基本数据总结前言pytorch调用GPU一、pytorch是什么？通俗的讲，里面包括众多深度学习模块，简单使用过后就入门了。二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import torch# todo 判断GPU是否可用use_gpu = torch.cuda.is_available()2.构建基本数据包括一些训练集，分别用trX和trY表示，模型用model表示trX = torch.Tensor([
2022-04-13 09:41:42
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原创 绘制低维图
文章目录前言一、火柴图效果二、三维散点图总结前言四维图像绘制一、火柴图%数据加载load patients Smoker Age Weight Systolic%获取不吸烟与吸烟的患者的序号nsindex = Smoker==0;smindex = Smoker==1;figurestem3(Age(nsindex), Weight(nsindex), Systolic(nsindex), 'Color', 'b');hold onstem3(Age(smindex), Weig
2022-04-10 15:00:00
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原创 matlab绘制多维数据图
文章目录前言一、四元函数二、使用步骤1.设置渲染方法2.生成坐标轴3.设置彩色条的取值范围4.作图5.保存6.最终效果总结前言matlab绘制图像方面非常强大，本次记录我在使用过程中的一些总结。一、四元函数F=1∣X2+Y2+Z2+A2∣ F=\frac{1}{|X^2+Y^2+Z^2+A^2|} F=∣X2+Y2+Z2+A2∣1二、使用步骤1.设置渲染方法代码如下（示例）：%% 设置图像渲染方法% set(gcf, 'Renderer', 'Painter')% set(gc
2022-04-10 10:38:48
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原创 寻找值得学习的强化学习自定义
文章目录前言一、隐性扰动人工调整数据？二、车间调度问题的转化2.1.状态空间2.2 动作空间2.3 奖惩函数2.4环境三、深度强化学习算法3.1动作探索策略3.2激活函数的选择3.3 DDPG 算法总结前言标题： 基于深度强化学习的离散型制造企业车间动态调度研究作者：蒋静静文献摘要为了适应变化万千、竞争激烈的市场环境,制造企业向多类型、小规模的离散制造模式转变,导致车间生产过程变得复杂动态,发生突发事件的概率大大提高。而目前离散型制造企业使用的车间调度系统,同生产实际情况相差甚远,在复杂动态场合
2022-04-09 19:00:33
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原创 车间调度问题中的阻塞时间计算
文章目录前言一、分类二、计算总结前言在流水车间调度问题中，一般默认前后两台设备之间的缓冲大小是无限大的，设备总是处于可利用状态，如图 2.1 所示，在所有 m 台设备之间都有一个缓冲区，缓冲能力默认无限大，当工件 1 在设备 1 上加工完成后，不论设备 2 是否处于闲置状态，工件 1 都可以直接放置在缓冲区 1，同时设备 1 可以加工下一个工件。然而在实际生产过程中，设备之间的缓冲区能力不可能无限大，总是有限的或甚至为零，这就容易造成加工过程中工件出现阻塞，设备出现停滞，影响前后工序加工。由于在流水车
2022-04-06 22:10:46
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原创 运筹学——各类求解优化
系列文章目录v数学规划（线性规划、整数规划、 目标规划、动态规划、网络规划等）v图论与网络流v决策分析v排队论v可靠性数学理论v库存论v对策论v搜索论v计算机模拟等文章目录系列文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结前言分枝定界法的概念和案例使用提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、分枝定界法简介原问题的松驰问题：任何整数规划（IP），凡放弃某...
2022-04-05 21:47:45
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原创 决策树总结
根据训练数据是否拥有标记信息，可以把机器学习分为以下几类：决策树（decision tree）模型常常用来解决分类和回归问题。常见的算法包括 CART (Classification And Regression Tree)、ID3、C4.5等。二分类学习：属性+属性值决策树学习的目的：为了产生一颗泛化能力强的决策树，即处理未见示例能力强。决策树学习的关键是算法的第8行：选择最优划分属性什么样的划分属性是最优的？我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能...
2022-04-05 21:03:26
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原创 数据分类与挖掘几个问题
1从UCI学习库中取得一个数据集，并尽可能的多使用本章介绍的不同的可视化技术。文献注释和本书网站提供了可视化软件的线索。2至少指出使用颜色可视化提供信息的两个优点和缺点。优点：颜色使视觉元素更容易可视化识别。举例：如果区分者将二维数据点中的三个簇用不同颜色标识，则更容易辨别。当然，数字使用颜色看起来也更有趣。缺点：一些人是色盲将不方便区分带有颜色的数字。灰色字体的数字在某些情况下会展示更多的细节。颜色使用起来不容易，比如，一个糟糕的配色方案可以是花哨的，也可以把注意力集中在不重要的元素...
2022-04-05 20:31:30
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原创 探索数据——数据可视化
位置度量：均值和中位数对于连续数据，最广泛使用的是均值和中位数，他们是值集位置的度量。为了克服传统均值定义的问题，又是使用截断均值的概念。指定0和100之间的百分位数p，丢弃高端和低端（p/2）%的数据，然后用常规方法计算均值，所得的结果即是截断均值，而标准均值是对应于p=0%的截断均值。散布度量：极差和方差绝对平均偏差（AAD）、中位数绝对偏差（MAD）、四分位数极差（IQR）对于多元数据，每个属性的散布可以独立于其他属性。对于具有连续变量的数据，数据的散布更多的用协.
2022-04-05 20:29:04
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原创 二维优化问题——背包问题
背包问题要求从 n 个物品中选取若干装入一个背包中。每个物品有体积(vi>0)和价值(pi)，每个箱子有体积限制()。目标是寻找最优的将物品分配到背包的方案，使每个背包中物品的体积之和不超过容积限制，而价值最大。(1)(2)式中，xi＝1表示物品i被装入箱子，xi=0则表示物品i未被选中。从下面物品中选取若干，在总体积不超过1000情况下使总价值最大。 序号 1 2 3 4
2022-04-05 20:05:46
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原创 内燃机调度问题（2）
一、数据重构前文数据不能直接用来进行调度，必须将其重新处理得到调度数据，根据内燃机加工特点建立模型，工序组非完全柔性车间调度问题。已知n个零件产品，每个零件产品需要一定数量毛坯件分别独立加工，则每个零件需要进行的工序为所有毛坯件加工工序数之和。而每个毛坯件的加工各工序（工序组内部）有先后顺序约束，毛坯件之间没有先后约束，即工序组柔性加工。每个工序在一个机器上加工，个别机器存在并行相同机器，可以进行替代。因此需要的数据主要有：零件-工序（位置时间）表、装配任务表。目标为零件平均通过时间最短和总的mak
2022-04-04 23:27:27
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原创 深度强化学习
文章目录前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结前言深度强化学习(DRL)已成为人工智能研究的热点之一。它已被广泛应用于端到端控制、机器人控制、推荐系统、自然语言对话系统等各个领域。本文对深度RL算法及其应用进行了分类，并将现有的DRL算法分为基于模型的方法、无模型的方法和先进RL方法进行介绍。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、无模型强化学习DRL的发展仍处于起步阶段。学术研究集中在确定性和静态环境中，状...
2022-04-03 23:26:32
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原创 复杂车间调度问题模型
目录复杂壳体零件制造车间调度方法研究基于数字孪生的复杂产品离散装配车间动态调度基于启发式算法的阻塞流水车间调度问题多约束阻塞流水车间调度优化方法研究基于元启发式的分布式车间调度方法研究具有工序顺序柔性的车间调度问题研究综述文章目录系列文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结前言复杂车间调度问题相比于传统经典车间调度问题更具有实际意义，本系列主要介绍复杂车间的建模过程，辅助以传统调度问题模型和求解方
2022-04-03 14:58:41
2691
results calculated with heuristics
2022-07-01
调度问题+遗传算法+matlab
2022-04-03
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