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最初に、英語は私の母国語ではないことを明確にしたいので、少し我慢してください :)

3D ビンのパッキング問題を 1 つのコンテナー (ナップザック) のみで解決しようとしていますが、目的関数の定式化に問題があります。コンテナーとパッケージのリストがあります。

容器：

• 幅
• 深さ
• 身長
• 容量
• 三次元行列

パッケージ：

• 幅
• 深さ
• 身長
• 位置 (X、Y、Z)
• 重さ
• 位置係数

各パッケージには、パッケージを積み込みたい位置を示す位置係数があります。係数は 1 から 5 の範囲です。1 はパッケージをコンテナの前に配置し、5 はコンテナの後ろに配置する必要があることを意味します。容器。

私の目的関数は、コンテナのスペースを最大化することであり、より大きな係数を持つパッケージはコンテナの後ろに、より小さな係数を持つパッケージはトラックの前に配置する必要があります。

スペースを最大化したい場合は、すべてのパッケージの体積の合計を最大化する必要がありますが、これを目的関数へのペナルティと組み合わせる必要があります。たとえば、係数 5 のパッケージが前面の位置にある場合コンテナの。

同じサイズのパッケージを一列に並べた例で何かを明確にしたい

1. 後ろ 5 1 5 4 4 4 3 3 2 2 前
2. 後ろ 5 5 4 4 4 3 3 2 1 2 前

最初の配布パケットでは、係数 1 のパッケージがコンテナーのほぼ背面にあることがわかりますが、2 番目の配布では、係数 1 のパッケージはあるべき位置 (前面) の近くに配置されているため、 2番目の分布の方が優れています。

問題は、パケットのサイズが異なり、任意の位置に配置できることです。あなたが私を助けてくれることを願っています:D!

区分定数の目的関数を持つ R を使用して最小化問題を解きたいと思います。アイデアは、(整数) 決定変数xの値が小さいほど、値が大きい場合よりもペナルティ コストが高くなるということです。いくつかの制約を考慮して、総ペナルティ コストを最小限に抑えたいと考えています。

したがって、私のプログラムは次のようになります。

P ( x )はベクトルxのすべての要素の合計です。ライブラリの関数と組み合わせて使用​​できないことはわかっています。ただし、非常に多くの追加変数を指定せずにこれを行う方法を見つけることはできません。さらに、広範なインターネット検索では、役立つアイデアは何も得られませんでした。lp()linprog

この関数Pがどのように見えるかの例を挙げましょう

これは次のように読む必要があります。x1=2の場合、11 のペナルティ コストが発生します。x6=4の場合、13 のペナルティ コストが発生します。つまり、 に対してx=c(2, ..., 4)、それがP=c(11, ..., 13)あり、総ペナルティ コスト (目的値) はsum(11, ..., 13)です。

私の行列A (完全にユニモジュラーです) とベクトルbは次のようになります。

A <- matrix(c(1,0,1,0,0,1,1,0,0,1,0,0,0,1,0,1,1,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1),nrow=6) b <- c(4,5,1,5,2,4).

だから、私の質問は：

Rを使用して区分定数目的関数の最小値を見つけるにはどうすればよいですか?

エラーが表示gurobipy.GurobiError: Invalid argument to LinExpr multiplication されます: The bug must be in the following line:

x変数であり、残りはすべてExcelファイルからインポートされた値を持つ辞書です。

私はこれをかなり長い間見つめてきましたが、バグは見えません。

サイズ 300X200 ピクセルのノイズの多いバイナリ イメージがあります。クリーンアップする必要がありますが、最大化する必要がある特定の目的関数を使用しています。だから私はノイズの多い二値画像と目的関数を持っています。目的関数を最大化するクリーンなバイナリ イメージを見つける必要があります。このタスクを Matlab で解決する必要があります。

私の最初のアイデアは、サイズ 300X200 のすべての可能なバイナリ マトリックスを生成し、目的関数に最大値を与えるものを見つけることでした。しかし、可能な行列が多すぎるため、これは良い方法ではないことはわかっています。

これを行うためのより良い方法を知っている人はいますか？助けてください！どうもありがとうございました ：）

Rのxgboostobjectiveとの違いは何ですか? fevalこれが非常に基本的なことであることは知っていますが、それら/その目的を正確に定義することはできません.

また、マルチクラス分類を行う際のソフトマックス目標とは何ですか?

20 クラスのトレーニング セットを使用して、事前トレーニング済みのモデルを微調整しようとしました。重要なことは、20 個のクラスがありますが、1 つのクラスがトレーニング イメージの 1/3 を構成するということです。私の損失が減らず、テストの精度がほぼ 30% になっているのはそのためですか?

アドバイスありがとうございます

ニューラル ネットワークを Theano または Tensorflow でトレーニングすると、エポックごとに「損失」と呼ばれる変数が報告されます。

この変数をどのように解釈すればよいですか? 損失が大きいほど良いか悪いか、またはニューラル ネットワークの最終的なパフォーマンス (精度) にとって何を意味するのでしょうか?

以下のように、従属決定変数を使用して目的関数を最適化したい。

決定変数は x(i) のみであり、x(i-1) は最適化の前のステップから得られた値であることに注意してください。この目的関数の書き方がわかりません。関数ハンドラを使用する必要がありますか? ありがとう

cplexを使用して学生の課題問題をモデル化しようとしています。アクセスデータベースに学生の詳細があります（例：学生IDとマーク）。タプルを使用してdbから.modファイルにこれらの値を取得できました。

これらの値を目的関数で使用したいと思います。

しかし、この表記法では目的関数にエラーが発生します。この問題を解決する方法についてのヘルプは大歓迎です。

i、p、j の 3 つのパラメーターを持つ目的関数を次のように最小化しようとしています。

しかし、目的関数は 0 より大きい必要があります。そうしないと、最小化の目的が無効になります。

そして、次のように目的関数に制約を追加することで、これを確実にしようとしています:

しかし、次のエラーが表示されます。

これを行うことさえ可能ですか？ヘルプ/提案をありがとう！