AnyLogic:有没有办法在优化实验中指定决策变量数组？

在AnyLogic中，可以通过使用数组来指定优化实验中的决策变量。具体步骤如下：

创建一个数组变量来存储决策变量。例如，可以使用以下代码创建一个名为"decisionVariables"的数组变量：

double[] decisionVariables = new double[n];

其中，"n"是决策变量的数量。

在优化实验中，可以使用决策变量数组来定义决策变量。例如，可以使用以下代码将决策变量数组中的值赋给模型中的决策变量：

decisionVariable1 = decisionVariables[0];
decisionVariable2 = decisionVariables[1];
// ...

这里的"decisionVariable1"、"decisionVariable2"等是模型中的决策变量。

在优化实验设置中，可以使用决策变量数组来定义决策变量的范围。例如，可以使用以下代码将决策变量数组中的值作为决策变量的范围：

decisionVariables[0] = uniform(minValue1, maxValue1);
decisionVariables[1] = uniform(minValue2, maxValue2);
// ...

这里的"minValue1"、"maxValue1"等是决策变量的最小值和最大值。

在优化实验中，可以使用决策变量数组来获取决策变量的值。例如，可以使用以下代码获取决策变量数组中的值：

double decisionVariable1Value = decisionVariables[0];
double decisionVariable2Value = decisionVariables[1];
// ...

这里的"decisionVariable1Value"、"decisionVariable2Value"等是决策变量的值。

总结：通过使用数组变量，可以在AnyLogic的优化实验中指定决策变量数组，并将其用于定义决策变量的范围、赋值给模型中的决策变量以及获取决策变量的值。

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智能创作与优化新时代：【ChatGPT-4o】在【数学建模】、【AI绘画】、【海报设计】与【论文优化】中的创新应用

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【经典荐书】Yoshua Bengio大神教你深度学习（705页PDF）

有没有人研究用深度学习产生程序呢？我的直觉是最重我们可以用类型论来指定一个程序，并且用深度学习来搜索这个指定程序的实例，但现在我觉得可能还有很多困难。...问：我听说深度学习模型在训练过程中，很多地方都需要专家经验，手动调节，各种技巧，不知道有没有比较自动化的超参数学习方法呢？答：超参数优化已经在深度学习领域中初见端倪，主要用在自动搜索模型的参数。...网友补充答案：补充一点贝叶斯优化以及Hyperopt的相关内容，贝叶斯优化和专家参与相结合绝对是自动学习参数的好办法，参见这个和ICML调试卷积神经网络的内容。...答：就和积网络来讲，可计算性的意思就是，模型的推理能力在加入更多变量的时候，在计算要求上不会有指数级别的增加。...问：教授您好，我在各种项目里应用最多的还是决策树和随机森林。您能给讲讲深度学习对比而来的好处么？答：我曾经写过一篇文章，阐述为什么决策树的普适性比较差。

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《Java从入门到失业》第三章：基础语法及基本程序结构（3.9）：数组（数组基本使用、数组的循环、数组拷贝、数组排序、多维数组）

3.9.2数组的循环在实际运用中，经常会有遍历数组的需求。上面我们用for演示过遍历数组的情况。...3.9.3数组拷贝在实际工作中，还会经常碰到需要将一个数组中的全部或部分元素拷贝到另一个元素中的需求。...因此修改b的元素，实际上就是修改内存中的值，这样a的元素自然也就跟着修改了。我们称这种拷贝为“浅拷贝”。如果想要实现另外分配一块内存空间给数组b，有没有办法呢？...： copyOf(int[] original, int newLength) 这个方法的作用就是将源数组original的所有元素拷贝到一个新的数组中，可以指定新的数组的大小newLength，然后返回新的数组...它内部采用的是优化的快速排序算法，这个算法对于大多数的数据集合来说效率都比较高。

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如何在Python中构建决策树回归模型

步骤1：决策树模型的工作原理决策树通常是由根节点、决策节点和叶节点组成的二叉树，是一棵上下颠倒的树，树根在顶部，叶子在树的底部。...在每个决策中，节点都是以某种方式分割数据的条件，叶节点表示最终结果。这个术语听起来很复杂，但在现实生活中，你可能已经见过很多次决策树了。下面是一个非常简单的决策树示例，可用于预测你是否应该买房。...这里使用变量X来表示所有特征（表），使用变量y来表示目标值（数组）。图5 我们试图预测的目标值是加利福尼亚地区的房屋价值中值，以几十万美元表示。y包含X中所有房屋的所有房屋中值。...在该模型中，可以通过使用DecisionTreeRegressor构造函数中的关键字参数来指定超参数。可以对每个超参数使用不同的输入，看看哪些组合可以提高模型的分数。...经过一些实验，深度为10会将准确性提高到67.5%：图12 在研究其他超参数之前，让我们快速回顾一下如何建立决策树机器学习模型： 1.从树的根开始，使用多个不同的条件以几种不同的方式分割训练数据。

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Scikit-learn之决策树

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牛客网平均水平的算法工程师面经分享

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