R语言初探之存储模型/报童问题

最新推荐文章于 2025-07-01 00:15:00 发布
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文章标签： R语言 存储模型 报童问题
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/limisky/article/details/16807565
本文介绍了使用R语言解决报童问题，即如何确定(s,S)订货策略以最大化100天内的日平均收益。文章详细阐述了问题背景、思路、R语言实现以及需要注意的细节，并提供了模拟过程和结果展示。" 115822442,10294829,MATLAB实现按文件名长度排序,"['MATLAB', '字符串操作', '文件处理']

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

R语言是一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。

文中测试数据data.csv可在网盘下载：http://pan.baidu.com/s/17qcI4。

本文参考了在R中模拟存储问题 一文。


一、环境安装

上R语言官网（http://www.r-project.org/）下载适合自己系统的版本并安装即可使用。

推荐使用RStudio IDE(http://www.rstudio.com/ide/download/)。

需要注意的是，RStudio IDE依赖于官方包，即需要下载官方包和RStudio才可使用RStudio。


完成后，可在console中输入1:10测试环境：


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R语言初探之存储模型：解决报童问题
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通过模拟需求量，并计算每个采购数量的期望利润，我们可以找到最优的采购数量。报童问题的基本假设是：一个报童每天可以采购一定数量的商品，每个商品的进价和售价已知。每天的需求量是随机的，并且服从已知的概率分布。然而，通过了解报童问题的基本原理和使用R语言进行求解的方法，您可以进一步扩展和改进这个模型，以适应更复杂的实际情况。假设每个商品的进价为c，售价为p，每天的需求量服从均值为mu，标准差为sigma的正态分布。现在，我们可以使用上述函数来计算不同采购数量下的期望利润，并找出最优的采购数量。
R学习之统计实验（三）--报童问题（R语言编程）-----数模
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07-30 2618
问题 设某报每日的潜在卖报数数服从参数为lambda的Poisson分布．每卖出一份报可得报酬a 元，卖不掉退回则侮每份赔偿b元．若某日该报童买 进n份报，试求其期望所得，并对a=1.5, b=0.6, lambda=120,买进报数n1= 100.n2 = 140分别作模拟分析． 直接R模拟（大数定律） newspaper&amp;amp;lt;-function(n,lambda,m,a,b){ ...
【AI深究】XGBoost深度解析：原理、算法与工程实践——全网最详细全流程详解与案例（附详尽Python代码演示）|集成方法核心原理、算法细节、数学表达、工程实现与实际意义|参调技巧与代码示例可视化
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AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
07-01 2157
大家好，我是爱酱。本篇将会系统梳理XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）的核心原理、算法细节、数学表达、工程实现与实际意义，帮助你全面理解这一机器学习领域“常胜将军”的本质。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
报童模型
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model存数据_R语言——公式还原到源数据
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12-08 804
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R语言相关文件保存执行abc
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Xgboost 概念内容介绍来自七月在线头条号： xgboost一直在竞赛江湖里被传为神器，比如时不时某个kaggle/天池比赛中，某人用xgboost于千军万马中斩获冠军。 RF和GBDT是工业界大爱的模型，Xgboost 是大杀器包裹，Kaggle各种Top排行榜曾一度呈现Xgboost一统江湖的局面，另外某次滴滴比赛第一名的改进也少不了Xgboost的功劳”。 1 决策树 举个例子...
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