公平的席位分配优化模型-离散模型(1)

G(1,1)预测的进一步优化

模型预测控制(MPC)涉及预测和优化未来时间段内的时变过程，可适用于线性或非线性模型。使用APOPT、IPOPT等大规模非线性规划求解器，解决数据协调、移动范围估计、实时优化、动态仿真和非线性MPC问题。该方法支持离散和连续系统的控制策略。示例文件包括：1. apm1_lti - 将任何LTI模型转换为APM格式；2. apm2_step - 执行步骤测试以确保模型准确性；3. apm3_control - 调整MPC设定值以实现新的目标值。详细文档和问题解答可访问：http://apmonitor.com/wiki，同时定期举办网络研讨会演示新应用和提供教程。

带符号有向图G1=(V,E)的邻接矩阵A V~顶点集, E~弧集定性模型带符号的有向图G1 - vi vj +某时段vi增加导致下时段vj增加(减少) + + - - + + - v2 v1 v3 v4 v6 v7 v5

当至少有三名候选人时，Arrow定理指出在公理3的条件下存在矛盾，即使候选人的插入可能影响排序结果。Arrow公理中的选举规则未考虑排序的优先级问题。

拍卖模型的 Lingo 程序写法，搭配清晰的SET、DATA结构，真的挺适合新手入门的。工程里的资源分配问题，被用拍卖场景包装得直观。你能一眼看出谁赢得了哪些资源，谁没抢到，这种可视化思路蛮值得借鉴。清算价格用影子价格搞定，也就是 Lingo 里的对偶变量。比如有些资源没用完，那它的清算价就是 0，嗯，逻辑通顺。代码还蛮短的，像MAX=@SUM(LINK: B*X);这样就表达了收益最大化目标，挺简洁的。注意一点：粘贴数据表时格式要注意，作者提到直接从 Word 粘了，所以建议你粘贴前先清洗下空格和换行，避免报错。如果你刚开始接触Lingo或者做资源配置类建模，可以看看这个例子练练手，逻辑不绕

广告投放的效果总让你摸不准？广告预算分配模型的 R 语言实现会帮上大忙。这个实例用 R 写得挺清爽的，逻辑清晰，代码也不长。你可以直接看到预算怎么按渠道分配，图表展示也一目了然。 里面用了线性回归来做效果归因，思路比较实用。比如要把 10 万块广告预算分到微博、抖音、微信这三路，它能根据历史转化效果给出一个还算靠谱的分法。对中小团队来说，省事不少。 嗯，文件结构也蛮，浏览一下就能上手。如果你之前用过 Python 的类似方案，对照着看也挺有意思的。R 的绘图能力在这类模型上还是加分的。 另外还附了不少相关资源，像预算控制流程、KT 算法那种方法论资料，也有 R 语言教程链接，扩展一下思路也不错

在某段时间内，加权有向图G2的邻接矩阵W定量模型显示，增加1单位导致下一时段的相关单位增加wij，其中wij的数值为0.3、1、1.5、1.2、0.8、-2、-0.7、-0.5，涵盖了节点v1至v6。

借助 JAX 示例代码，使用 Grok-1 开放权重模型。

这个应用程序利用TensorFlow库训练神经网络，使用DFT中的单元作为键，解决PQ问题。训练数据存储在application文件夹的json2.txt中，将数据转换为TensorFlow可用格式，将问题转换为二进制矩阵。神经网络模型被设计为解决PQ问题，并提供了日志保存功能。