weixin_74188799的博客

现在，我们来仿真“每天的商店营业额”这个复合泊松过程吧。首先，我们假设每个小时进入商店的平均人数为：[10, 5, 3, 6, 8, 10, 20, 40, 100, 80, 40, 50, 100, 120, 30, 30, 60, 80, 100, 150, 70, 20, 20, 10]，每位顾客的平均花费为：10元（大约一份早餐吧），请问每天商店的营业额是多少？

定义目标函数demo_func，它接收一个三维向量x作为输入。：将输入向量x解包为三个独立的变量x1x2和x3。：计算目标函数值，该函数形式为fx1x2x3x12x2−0.052x32fx1​x2​x3​x12​x2​−0.052x32​，这是一个简单的二次函数，用于模拟一个优化问题。

定义目标函数，用于计算给定路径routine的总距离。：获取路径中的城市数量，即路径长度。：计算路径总距离。这里使用列表生成式遍历路径中的每个城市对，计算相邻城市之间的距离，并将这些距离相加得到总距离。：当前城市的索引。：下一个城市的索引，使用模运算确保最后一个城市与第一个城市相连（形成闭环）。通过生成随机城市坐标，利用遗传算法解决旅行商问题，最终找到了最短路径并可视化展示。代码的核心是定义目标函数来计算路径总距离，并通过遗传算法优化路径。

这些公式和约束条件共同构成了一个基本的车辆路径规划（VRP）模型，旨在优化运输成本，同时确保每个客户点的需求被满足，并且车辆的行程是合理的。通过这些约束，模型能够有效地规划车辆的运输路径。

主要用到了的是nx.minimum_spanning_tree()和nx.tree.minimum_spanning_edges()# 创建带权边的列表]]# 创建无向图并添加边return G# 计算最小生成树mst_kruskal = nx.minimum_spanning_tree(G) # Kruskal 算法生成的最小生成树（图对象）。

这个代码写的非常困难,主要问题在于忘记了对R矩阵进行转置. 转置之后得到了正确的结果.

进程已结束，退出代码为 0。

使用odeint求解这个方程的数值解: 思路: 分解为方程组进行计算. 也就是带入, 化简为下面的方程: 结果: 马马老师文章

原理图: 结果: 可见精度很高. Yaoqing Yang, Pulkit Grover, Soummya Kar--Coded Elastic Computing持续分享分布式计算

本文讲解了softmax回归的原理与公式，并通过python实现了使用其进行分类，效果很好_softmax python。softmax原理讲解与python代码实现_softmax python-优快云博客。对于梯度的理解不是很扎实, 需要在进一步学习梯度的计算过程.accuracy=0.9966666667, 精度比较高.