問題タブ [logistics]

私は現在、オブジェクトが倉庫内のスポットに割り当てられる方法を最適化しようとするプロジェクトに取り組んでいます。最も頻繁に購入される商品をできるだけ手前に配置し、奥に行くほど順番が小さくなるようにします。array[x] = 0 は壁を表し、array[x] = 1 は人が歩ける道を表し、array[x] = Object は棚の中のアイテムを表します。ドロップ オフ ポイントからの距離などのプロパティを使用します。

ヒントや考えるべきことはありますか？

私は3つのクラスで割る連続変数を持っています。これで、多項ロジスティクス モデルを実行して、特定のクラスの発生を予測しました。私の質問は、多項ロジスティクス モデルの予測確率を計算された連続変数に変換できるかということです。はいの場合、同じ式は何ですか。二項分布では、期待値は np として計算されます。ここでも同じロジックを使用できますか? 例: 履歴シリーズで 0 ～ 2 の範囲のスコアがあります。それを 3 つのクラス (0-06、0.6-1、および >1) に分類し、多項ロジスティクス モデルを実行します。最終モデルを使用してテスト データをスコアリングする場合。出力を確率として取得します。この確率をスコアを表す数値に変換する方法はありますか?

現在、2 つの遅延ブロックが上下にあり、1 つのエージェントがブロックの 1 つを通過し、もう 1 つのエージェントがもう 1 つのブロックを通過します。

しかし、平均 120 秒の指数分布の値が必要な場合は、両方とも常に同じ値である必要があります。したがって、それらは同時に行われます。