文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

多目标编程- CPLEX OPL -最小化偏差

多目标编程是一种优化问题求解方法，它在解决问题时考虑多个目标函数。CPLEX OPL是IBM提供的一种多目标优化建模语言和求解器。它结合了CPLEX优化引擎和OPL建模语言，可以用于解决多目标优化问题。

最小化偏差是多目标编程中的一种目标函数，它的目标是使得各个目标函数的偏差最小化。偏差是指目标函数的实际值与期望值之间的差异。

多目标编程的优势在于能够同时考虑多个目标，从而得到一组平衡的解决方案。它可以帮助决策者在不同的目标之间进行权衡，找到最优的解决方案。

多目标编程在许多领域都有广泛的应用场景。例如，在物流领域，可以使用多目标编程来优化运输成本和交货时间；在生产调度领域，可以使用多目标编程来优化生产效率和资源利用率；在金融投资领域，可以使用多目标编程来优化收益和风险。

腾讯云提供了一系列与多目标编程相关的产品和服务。例如，腾讯云的弹性MapReduce（EMR）可以用于大规模数据处理和分析，帮助用户优化多个目标；腾讯云的人工智能服务可以用于多目标优化问题的求解；腾讯云的云数据库（TencentDB）可以提供高可用性和可扩展性，满足多目标优化问题的需求。

更多关于腾讯云相关产品和服务的介绍，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

相关搜索:OPL CPLEX -使用具有不同KPI的多目标优化java中取余取商java分页的公式java 交互程序java实现富文本java日期加减秒java日期加4天javaaop思想java代码的调试java空目录删除
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

干货 | cplex介绍、下载和安装以及java环境配置和API简单说明

所以打算学习一下cplex这个商业求解器。 当然也有其他更多的选择，这里暂时以比较容易上手和性能比较好的cplex开始吧。其实，小编也早就想学习使用这个cplex了，毕竟是个好东西。...01 Cplex是什么？ Cplex是IBM公司开发的一款商业版的优化引擎，当然也有免费版，只不过免费版的有规模限制，不能求解规模过大的问题。...不过主要是侧重于Java和C++调用cplex库，关于OPL建模语言就请读者们自行学习啦。 ?...03 cplex的java环境配置 因为小编一般用的C++和Java比较多，而且现在开发大型算法用这类面向对象的编程语言也方便得多。...); cplex.addLe(cplex.scalProd(x, coeff2), 30.0); if (cplex.solve

5.2K30

「精挑细选」精选优化软件清单

优化问题，在本例中是最小化问题，可以用以下方式表示 给定:一个函数f:一个{\displaystyle \to}\to R，从某个集合a到实数 搜索:A中的一个元素x0，使得f(x0)≤f(x)对于A中的所有...IMSL数值库——线性、二次、非线性和稀疏QP和LP优化算法，用标准编程语言C、Java、c# . net、Fortran和Python实现。...IOSO 基于自组织的间接优化是一种多目标、多维的非线性优化技术。 Kimeme -一个多目标优化和多学科设计优化的开放平台。...MIDACO是一种基于进化计算的单目标和多目标优化的轻量级软件工具。...TOMLAB 支持全局优化，整数规划，所有类型的最小二乘，线性，二次和无约束的MATLAB编程。TOMLAB支持gu、CPLEX、SNOPT、KNITRO和MIDACO等解决方案。

5.7K20

    • 整数规划精确算法近似算法(元)启发算法神经网络反向传播等算法的区别与关联

    本文以运筹学、数学规划的视角来为您介绍多种优化算法的异同, 以及解决实际问题的一般步骤：建立数学模型-设计算法-编程实现。...仅从普及运筹学旗下算法概念和知识点出发，主要以运筹学、数学规划的视角，介绍以上优化算法的异同, 以及解决实际问题的一般步骤：建立数学模型-设计算法-编程实现。...元启发算法范围内大部分应用了随机优化机构，多目标优化用的蛮多。但是多目标优化中，目标太多时一般会先降维（比如PCA），多于3-5个目标的优化效率低，也没有太多实际的可读性。...因此解决实际问题通常的做法是，先用1或2的算法，快速得到一个可行解F，然后把这个可行解F作为初始解插入到分支定界法的优化求解器（例如IBM Cplex, Gurobi, FICO Xpress），作为上界...在工业应用中，例如最小化企业成本，我们通过1或2可以较为快速地得到一个方案（可行解），其成本为F（例如F=100）。

    1.9K40

    揭开数据分析中的规范性分析：从入门到精通

    多目标优化可以帮助你在这些目标之间找到最佳平衡点。实际操作：多目标优化涉及多个目标的平衡，通常需要更复杂的模型和计算工具。...4.2 R语言：灵活且强大的数据分析环境R语言是一种功能强大的统计编程语言，广泛应用于数据分析领域。它拥有丰富的优化和规范性分析工具，能够处理复杂的数学模型。...案例：IBM ILOG CPLEX和Gurobi等专业优化软件，能够处理大规模复杂的优化问题，并提供高效求解器。它们通常用于金融、能源、物流等领域的高端应用场景。...最小化库存风险：控制滞销商品库存，减少库存贬值风险。6.3 规范性分析方法的应用为了达成上述目标，公司决定采用线性规划和多目标优化相结合的规范性分析方法。...此外，公司还引入了多目标优化模型，考虑在最小化成本的同时最大化服务水平（即降低缺货率）。通过这种方式，公司能够平衡成本控制和客户满意度。

    16810

    数学建模模型知识点总结

    模型总结 数学优化问题 线性规划：用于资源分配问题，目标是最大化或最小化线性目标函数。 半定规划：处理变量的对称矩阵是半正定的问题。 几何规划：优化问题中的变量和目标函数都是几何形式的。...多目标规划：涉及多个目标函数的优化，常用分层序列法。 最优控制：结合微分方程组，解决动态系统的控制问题。 变分法：用于求解偏微分方程和优化问题。 动态规划：解决多阶段决策过程的优化问题。...指派问题：将任务分配给人员以最小化总成本。 旅行商问题：找到访问所有顶点一次并返回起点的最短路径。 VRPTW路径规划：车辆路径问题，考虑时间窗口约束。...优化问题的新型求解器：随着计算能力的提高，新的优化求解器和软件包不断被开发，如CPLEX、Gurobi等。

    7910

    论文拾萃|用MOLS+算法解决包含外包和收入平衡的VRP问题

    综上所述，VRPOPB问题要求我们达到两个目标：「最小化运输成本（由车辆路径决定）」、「各外包公司之间的收益平衡」。也就是说，这是一个 「多目标优化」 问题。 本问题中，我们以帕累托最优为优化目标。...根据常理，我们可以得到如下的多目标决策模型。...opt符号可表示最大或最小，函数f1和f2分别与最小化运输成本和利润平衡相关 下面来确定f1和f2。 目标函数f1是为了最小化运输费用，那么我们直接把它定义为运输费用即可。...在实际应用中，由于T和V的数值都比较小，所以我们用普通的IP求解器（如ILOG-CPLEX）也是可以把该问题求解到最优的。当然，也可以用DP自己求解 上面的两步只是求解出了一组可行的解。...由图可见，在最小化运输成本方面，MOLS+与J氏的算法基本持平，但是在最小化差距方面有着明显的优势。很显然，我们可以认定MOLS+会生成更优的解。

    1.2K31

    独家 | 高季尧：定制化优化算法的应用与威力（附PPT）

    优化问题的数学形式往往是有这样一个形式：一个优化目标，可以是最大化也可以是最小化，同时有一个决策变量用x表示，为了优化x可以遵循一定的约束条件，可以是不等式，也可以是等式。 ?...以最小化花费为目标，条件是饱腹感要超过底线以及对地点和食材的选择。 ? 如何建模？...其他条件不变，只是把约束条件和目标函数调换一下，即现在的目标函数是最小化花费，约束条件是选取所有食材饱腹感大于底线。 ? 优化问题可以按照变量类型和约束条件类型被分成四种类型。...在上述的求解器中，GUROBI和CPLEX是最有名的求解器。这两个求解器都跟IBM有关，IBM旗下CPLEX的创始人之一后来出走，和另外几个人一起创建了GUROBI。...2.保证求解达到最理想化，或距离最优解偏差越小越好。但有时要将求解时间控制在一定范围内，会牺牲求解的最优性。3.时效性，在客户需求的范围以内能够求出最优解。 案例分享： ?

    1.4K30

    数学建模--整数规划和非线性规划

    更新该节点的上界和下界：若目标为最大化，则上界为当前最大值；若目标为最小化，则下界为当前最小值。 如果松弛问题的最优解是整数，则直接得到整数规划的最优解；否则继续下一步。...结合SWAT径流模拟模型与多目标非线性规划模型，提出了一个天气驱动的多水源动态优化分配模型。...为提高沙漠治理效益并提升水资源利用效率，构建了一个以固碳制氧总价值最大和用水效率最大为目标的治沙区非线性分式多目标水土资源优化配置模型。...针对多个合作码头泊位分配、岸机分配、堆场分配等问题，提出了一个混合整数非线性规划模型，旨在最小化所有码头的总运营成本。...通过嵌入列生成和CPLEX的定制自适应大邻域搜索（ALNS）算法来解决实际大小的实例。 无线通信网络资源的分配优化通常描述为混合整数非线性规划问题。

    12110

    多目标追踪小抄：快速了解MOT的基本概念

    多个空间空间、变形或对象旋转 由于运动模糊而在相机上捕获的视觉条纹或拖尾 一个好的多目标跟踪器（MOT） 通过在每帧的精确位置识别正确数量的跟踪器来跟踪对象。...3、FairMOT（多目标跟踪） FairMOT 不使用首先检测对象及其边界框，然后进行对象跟踪的多任务方法，如 SORT 和 Deep SORT。...这五种错误类型是假阴性（FN）、假阳性（FP）、碎片化、合并（ID切换）和偏差。...2、多目标跟踪精度- MOTA MOTA 是最广泛使用的指标，可以密切代表人类视觉评估。在 MOTA 中，匹配是在检测级别完成的。...匈牙利算法选择要匹配的轨迹以最小化 IDFP 和 IDFN 的总和。 IDF1 结合了 IDP(ID Precision) 和 IDR(ID Recall)。

    93010

    视觉多目标跟踪算法综述（上）-附开源代码下载链接整理

    按照跟踪算法形式化表示和优化框架过程，多目标跟踪可以分为确定性推导的跟踪和概 率统计最大化的跟踪算法(如图3)。 图3：按照多目标跟踪形式化分为概率统计最大化的多目标跟踪和确定性推导的多目标跟踪。...，而对马尔科夫图模型的一个直接的公式化方法就是构造能量函数，因此能量最小化也是一些多目标跟踪算法常用的方式。...比如机器学习算中，也可以采用统计学习方法进行建模，而能量最小化过程的推导实际是一个确定性的步骤。...这里作者用了5个历史模板，每个模板和当前图像块做光流匹配，emedFB表示光流中心偏差，Omean表示平均重合率。e0和o0是阈值。...这里介绍的NOMT跟踪算法，是采用能量函数最小化设计的近似在线跟踪，对比MHT算法，没有高斯分布的假设，因此应用范围更广泛一些。

    3.1K41

    Scientific Reports|通过深度强化学习优化分子

    作者采用直接对分子修改的方式，来保证100%的化学有效性；而且在任何数据集上都不进行预训练，以避免可能的偏差；最后通过与其他几种最近发表的分子优化算法对比，得出基于MolDQN框架的分子优化可以获得更好的性能...然后采用deep Q-learning算法对Q函数进行估计，将神经网络函数逼近器称为参数化的Q(s,a;θ)函数,通过最小化损失函数 ? 来训练逼近器，其中 ? 表示目标值， ? 表示损失函数。 ?...2.3 多目标强化学习 在多目标强化学习条件下，环境将在每个步骤t处返回一个奖励向量，每个目标有一个奖励 ? ，其中k是目标数。...本文对后一项作了调整，实现了“缩放”奖励框架，以实现多目标优化；然后引入用户定义的权重向量 ? ，所以标量奖励可以计算为 ? ；最后，MDP的目标就是最大限度地增加累积的标量奖励。...性质优化任务中的样品分子 3.2 多目标优化 方法：将分子的多目标奖励设置为二维向量 ? ，然后用权重w表示SIM分数的权重，用权重1-w表示QED分数的权重,即 ? 。

    82910

    视觉多目标跟踪算法综述（上）-附开源代码下载链接整理

    图3：按照多目标跟踪形式化分为概率统计最大化的多目标跟踪和确定性推导的多目标跟踪 在确定性推导的多目标跟踪框架中，我们把检测和轨迹和匹配看作为二元变量，通过构 造一个整体的目标函数，我们求变量的最佳值...，而对马尔科夫图模型的一个直接的公式化方法就是构造能量函数，因此能量最小化也是一些多目标跟踪算法常用的方式。...比如机器学习算中，也可以采用统计学习方法进行建模，而能量最小化过程的推导实际是一个确定性的步骤。...这里作者用了5个历史模板，每个模板和当前图像块做光流匹配，emedFB表示光流中心偏差，Omean表示平均重合率。e0和o0是阈值。 第三个奖励函数是： ?...这里介绍的NOMT跟踪算法，是采用能量函数最小化设计的近似在线跟踪，对比MHT算法，没有高斯分布的假设，因此应用范围更广泛一些。 NOMT算法的主要思想是，对于当前时刻t,往回看?帧，在t帧和t-?

    2.9K30

    Math-Model（一）算法综述

    美赛马上来了，总结一下这些年参赛的算法(我打编程位)，数学建模主要模型不单独写，参考数学模型第四版教材即可，只给出编程中一些重要的算法目录，如果有方法漏写，请评论区指出，笔者添加，谢谢QAQ 计算模型公式...当遇到外界发生较大变化，往往会有较大偏差，时间序列预测法对于中短期预测的效果要比长期预测的效果好。...限幅滤波 中位值滤波 算术平均滤波 递推平均滤波 中位值平均滤波 限幅平均滤波 一阶滞后滤波 加权递推平均滤波 消抖滤波 限幅消抖滤波 卡尔曼滤波 自适应滤波器 优化计算方法 名称 解决问题类型 参考链接 多目标优化...NSGA(非支配排序遗传算法) 多目标优化问题 NSGA NSGAII(带精英策略的非支配排序的遗传算法) 带权约束多目标优化问题 NSGA-II Bat Algorithms （蝙蝠算法） 多目标优化问题...BA MOEAD（基于分解的多目标优化） 多目标优化问题 MOEAD

    1.2K10

    XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新

    然后一个新的树适合这些残差，而不是原始的结果变量，有效地采取“步骤”，利用梯度信息最小化损失函数。这个过程是重复的，迭代地改进模型。...灵活性:GBDT既可以用于分类任务，也可以用于回归任务，而且它更容易优化，因为您可以直接最小化损失函数。...梯度增强决策树解决的问题 单个树的高偏差:GBDT通过迭代修正单个树的误差，可以获得比单个树更高的性能。...模型复杂性:随机森林旨在减少模型方差，而GBDT在偏差和方差之间提供了一个很好的平衡，通常可以获得更好的整体性能。 梯度增强决策树比决策树和随机森林具有性能、适应性和优化方面的优势。...具有矢量叶输出的多目标树 前面我们谈到了XGBoost中的决策树是如何使用二阶泰勒展开来近似目标函数的。在2.0中向具有矢量叶输出的多目标树转变。

    65850

    自监督目标检测：不用在ImageNet上训练的目标检测（附论文下载）

    计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 现在的自监督学习通过在ImageNet数据集上实现图像分类来进行无监督的预训练，通过最大化不同图像之间的距离（相似度），最小化同一张图像的不同视图之间的相似度来学习一个最佳的特征表示...他们通过执行实例级分类任务，在未标记的ImageNet数据集上训练CNN模型，从而最大限度地提高同一图像的不同转换视图之间的一致性，并可选择地最小化不同图像视图之间的一致性。...事实上，这个关键的先验实际上高度依赖于预训练数据集的潜在偏差：ImageNet是一个以目标为中心的数据集，可以确保潜在的先验。...计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。...之后我们会针对相应领域分享实践过程，让大家真正体会摆脱理论的真实场景，培养爱动手编程爱动脑思考的习惯！

    68820

    Python遗传和进化算法框架（一）Geatpy快速入门

    支持awGA、rwGA、nsga2、快速非支配排序等多目标优化的库函数、提供进化算法框架下的常用进化算法模板等。...先来讲一下第一种最基本的实现方式：编写编程脚本。 1....for gen in range(MAXGEN): FitnV = ea.ranking(-ObjV) # 根据目标函数大小分配适应度值(由于遵循目标最小化约定...对于一些复杂的进化算法，如多目标进化优化、改进的遗传算法等，按照上面所说的编写脚本代码是非常麻烦的，而用框架的方法可以极大提高编程效率。...name（函数名称，可以随意设置） M = 2 # 初始化M（目标维数） maxormins = [1] * M # 初始化maxormins（目标最小最大化标记列表，1：最小化该目标

    3K20

    一位从事量化交易的实战者，手把手带你入门量化交易！

    量化交易系统由四个主要部分组成： 策略识别-寻找策略，利用优势以及决定交易频率 策略回测-获取数据，分析策略性能以及消除偏差 执行系统-与经纪（开户）公司对接，自动化交易以及最小化交易成本。...搭建执行系统时最优先考虑的是与经纪业务的对接，最小化交易成本（包括佣金、时延和差价）以及实时系统和回测系统性能之间的差异。...请记住，如果你想在基金机构工作，你的编程技术和你的统计学和计量经济学知识同样重要，甚至更重要。 另外一个在执行层面需关注的重要问题是如何最小化交易成本。...至少你要在统计学和计量经济学方面有广泛的背景，并利用如MATLAB、Python或R等编程语言进行实现的大量实操经验。...如果你有兴趣尝试搭建自己的算法交易策略，我的首要提议是善于编程。我个人偏好是尽可能多地去搭建自己的数据采集器，策略回测和执行系统。

    2K31
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券