Optimalizálás r-ben?

Pontszám: 4,2/5 ( 65 szavazat )

Az R Optimization Infrastructure (ROI) csomag keretet biztosít az R optimalizálási problémáinak kezelésére. Objektum-orientált megközelítést alkalmaz a különböző problémaosztályokból származó különféle optimalizálási feladatok meghatározásához és megoldásához (pl. lineáris, kvadratikus, nemlineáris programozási problémák).

R jó az optimalizálás?

Az R szoftver valóban jó . ... Az R szoftvert statisztikai modellezésre használják, ahol a LINGO-hoz hasonlóan optimalizálásra és matematikai modellezésre. A Cplexet az optimalizáláshoz is használják. A Mathematica a legjobb nemlineáris programozáshoz.

Mi az optimalizálási függvény R-ben?

Leírás. Az optimize függvény az alsótól a felsőig terjedő intervallumban keresi az f függvény minimumát vagy maximumát az első argumentumához képest . Az optimize az optimalizálás álneve.

Hogyan válasszunk optimalizálási módszert?

Hogyan válasszuk ki a megfelelő optimalizálási algoritmust?
  1. Minimalizálja a függvényt a downhill szimplex algoritmus segítségével.
  2. Minimalizálja a függvényt a BFGS algoritmus segítségével.
  3. Minimalizálja a függvényt nemlineáris konjugált gradiens algoritmussal.
  4. Minimalizálja az f függvényt a Newton-CG módszerrel.
  5. Minimalizálja a függvényt a módosított Powell-módszerrel.

Mi a neve az R függvénynek az általános célú 1 dim optimalizáláshoz?

Az R magban két R függvény található az egydimenziós optimalizálás ( optime) és az egydimenziós gyökérkeresés (uniroot) érdekében. Az előbbivel már találkoztunk az R alapjairól szóló kurzusjegyzetekben (4.4., 4.5. és 7.4. szakasz). Ez utóbbi hasonlóan működik. Próbáljuk meg mindkettőt egy egyszerű példán.

Lineáris optimalizálási probléma megoldása az R Studio használatával

16 kapcsolódó kérdés található

Hogyan optimalizálhatom az R kódot?

Ennek ellenére nézzünk meg néhány tippet a kód gyorsabbá tételéhez:
  1. Használja a vektorizálást. Az első kulcsfontosságú lépés az R vektorizálási képességeinek átvétele. ...
  2. Kerülje az objektumok hurokban történő létrehozását. Példa: Hurkolás a data.frames fájllal. ...
  3. Vegyél egy nagyobb számítógépet. ...
  4. Kerülje a drága írásokat. ...
  5. Keressen jobb csomagokat. ...
  6. Használjon párhuzamos feldolgozást.

Hogyan minimalizálod R-ben?

1 Válasz. A kimenet minimalizálására, ha a bemenet vektor, használhatja az optimt . Az optimum első argumentuma (a példámban 7:10) az input1 kezdőértéke (az optimalizálás kitalálása). A második a függvény, és ezután átadhatja a rögzített paramétereket (például input2 és input3).

Mik az optimalizálási technikák?

A klasszikus optimalizálási technikák hasznosak a folytonos és differenciálható függvények optimális megoldásának , illetve kötetlen maximumának vagy minimumának megtalálásában. Ezek analitikai módszerek, és differenciálszámítást alkalmaznak az optimális megoldás megtalálásához.

Milyen típusai vannak az optimalizálási technikáknak?

Az optimalizálási technikák típusai
  • Folyamatos optimalizálás versus diszkrét optimalizálás. ...
  • Korlátlan optimalizálás versus kényszerű optimalizálás. ...
  • Egyik, egy vagy sok cél. ...
  • Determinisztikus optimalizálás versus sztochasztikus optimalizálás.

Hová teszed az optimalizálást?

  • Bevezetés. Az optimalizálási elméletet és módszereket számos területen alkalmazták különféle gyakorlati problémák kezelésére. ...
  • Optimalizálási módszerek. Y. ...
  • Tájékoztatási rendszer. ...
  • Ipari mérnöki és gyártási rendszerek. ...
  • Mérnöki tervezés. ...
  • Több szempontú döntéshozatal. ...
  • Műveletek és ellátási lánc menedzsment.

Hogyan optimalizálunk egy függvényt?

Példa: Funkció optimalizálása. Használja a maximalizálási és minimalizálási függvényeket, valamint egy sejtési értéket, hogy megtalálja azt a pontot, ahol a bemeneti függvény a maximumon vagy minimumon van. A tippérték azt mondja a megoldófüggvénynek, hogy konvergáljon egy helyi maximumhoz vagy minimumhoz a többi lehetséges maximum- vagy minimumpont helyett.

Mit értesz optimalizálás alatt?

: egy cselekmény , folyamat vagy módszertan, amelynek célja, hogy valamit (például egy tervezést, rendszert vagy döntést) a lehető legtökéletesebbé, működőképessé vagy leghatékonyabbá tegyünk, konkrétan : az ebben részt vevő matematikai eljárások (például egy függvény maximumának megtalálása). .

Hogyan használja a Goal Seek funkciót az R-ben?

Az R nem képes a Goal Seek és Solver végrehajtására úgy, ahogy az Excel teszi, de lehetséges utánozni őket, ha egy függvényt ír az R-be. A függvényírás az R egyik legerősebb funkciója.

Hogyan optimalizálja a portfóliót R-ben?

Portfólió optimalizálás R-ben
  1. Az eszközök áradatainak letöltéséhez.
  2. Számítsa ki az időszak átlagos hozamát!
  3. Rendeljen véletlenszerű súlyokat az eszközökhöz, majd használja ezeket a hatékony határ kiépítéséhez.

Mi a nemlineáris optimalizálás probléma?

Sima nemlineáris programozási (NLP) vagy nemlineáris optimalizálási probléma az , amelyben a cél vagy legalább az egyik megszorítás a döntési változók sima nemlineáris függvénye . Példa egy sima nemlineáris függvényre: 2 X 1 2 + X 2 3 + log X 3 .

Hogyan optimalizálsz Pythonban?

Egy optimalizálási feladat megoldása Pythonban... Python program
  1. Importálja a szükséges könyvtárakat.
  2. Kijelenti a megoldót. # Hozza létre a lineáris megoldót a GLOP háttérprogrammal. ...
  3. Hozza létre a változókat. # Hozza létre az x és y változókat. ...
  4. Határozza meg a megszorításokat. ...
  5. Határozza meg a célfüggvényt. ...
  6. Hívja meg a megoldót, és jelenítse meg az eredményeket.

Mik azok az optimalizálási modellek?

Az optimalizálási modell a megoldani kívánt üzleti probléma kulcsfontosságú jellemzőinek fordítása . A modell három elemből áll: a célfüggvényből, a döntési változókból és az üzleti korlátokból.

Mi a függvény optimalizálása?

Matematikailag az optimalizálás egy függvény minimalizálása vagy maximalizálása, amely a változóira vonatkozó korlátozásoknak van kitéve .

Mi a másik neve az optimalizálási képleteknek?

A matematikai optimalizálás (alternatívan optimalizált optimalizálás ) vagy a matematikai programozás a legjobb elem kiválasztása bizonyos kritériumok alapján a rendelkezésre álló alternatívák közül.

Miért használunk optimalizálást?

Az optimalizálás célja a „legjobb” tervezés elérése a prioritást élvező kritériumok vagy korlátok halmazához képest . Ide tartoznak a maximalizáló tényezők, például a termelékenység, az erő, a megbízhatóság, a hosszú élettartam, a hatékonyság és a kihasználtság. ... Ezt a döntéshozatali folyamatot optimalizálásnak nevezik.

Hogyan számítod ki a maximális valószínűséget R-ben?

Az LL(θ; x) log likelihood függvény maximumának meghatározásához:
  1. Vegyük az LL(θ; x) wrt θ függvény első deriváltját, és egyenlősítsük 0-val.
  2. Vegyük az LL(θ; x) wrt θ függvény második deriváltját, és erősítsük meg, hogy negatív.

Hogyan találja meg egy függvény max értékét R-ben?

max() in R A max() egy beépített R függvény, amely megtalálja a vektor vagy adatkeret maximális értékét. Bemenetként veszi az R objektumot, és a maximális értéket adja vissza belőle. A vektorelemek, adatkeret és oszlopok maximális értékének meghatározásához használja a max() függvényt .

Hogyan csinálsz lineáris programozást R-ben?

A lineáris programozás olyan optimalizálási problémák megoldására szolgáló technika, amelynek megszorításait és kimenetelét lineáris összefüggések ábrázolják.... Lineáris programozás R-ben
  1. $\hat C^T \hat X$ maximalizálása/kicsinyítése
  2. A $\hat A \hat X \leq \hat B$ kényszer alatt
  3. És a $\hat X \geq 0$ kényszer

Melyik a gyorsabb Python vagy R?

Az R Script teljes időtartama körülbelül 11 perc és 12 másodperc, ami ciklusonként nagyjából 7,12 másodperc. A Python Script teljes időtartama körülbelül 2 perc és 2 másodperc, ami ciklusonként nagyjából 1,22 másodperc. A Python kód 5,8-szor gyorsabb, mint az R alternatíva !

Gyorsabb az alkalmazás, mint az R hurok esetében?

Az apply függvények (apply, sapply, lapply stb.) valamivel gyorsabbak, mint a hagyományos for ciklus , de továbbra is R-ben hajtják végre a ciklusukat, ahelyett, hogy a C kód alsó szintjére ereszkednének le.