优化分配模型

公平的席位分配优化模型MF法：最大剩余法(GR)实际上解决了以下优化问题：你能证明这些结论吗？任意lt范数(t≥1),如：1, 2, ∞范数EP法：

遗传算法代码，解决物流中心与用户间的分配问题，优化物流效率。

任务分配优化 利用组合优化中的分支限界法，高效解决任务分配问题，寻找最佳分配方案。

优化Spark性能- 分配更多资源- 调节任务并行度- 持久化公用RDD- 广播大变量- 使用Kryo序列化

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

Apriori算法作为数据挖掘中常用的一种关联规则挖掘算法，具有较高的效率和可扩展性。

尽管还未详细阅读，但我将这份有用的资源分享给大家。有需要的朋友可以下载使用！

索引优化分析案例.md

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

以下是关于Oracle内存分配与调整的一些实用技巧，适用于Oracle管理员。 内存管理：Oracle数据库的内存管理由多个组件组成，包括SGA（系统全局区）和PGA（程序全局区）。理解这些组件的作用是进行内存调优的基础。 SGA：系统全局区是Oracle实例的共享内存区域，其中存储了数据库缓存、重做日志缓冲区等重要内容。合理设置SGA的大小，可以提升数据库的性能，避免频繁的磁盘I/O操作。 PGA：程序全局区用于存储与客户端会话相关的内存结构，例如排序操作和游标缓存。优化PGA内存使用有助于减少内存溢出，提高查询效率。 自动内存管理：Oracle提供了AMM（自动内存管理）功