Cosa inserire nell'ingresso della rete neurale? Le vostre idee... - pagina 45
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
"Se mi pagassero ogni volta che seguo i vostri consigli, Maestro" - sarei senza casa tra i binari, sarei il più povero degli uomini
*L'analogia è un agente straniero
Sì.
Capisco.
È scritto.
Non capisci il termine "continuo" quando si parla di AO, il continuo è un modo di generare una nuova soluzione e non ha nulla a che fare con il tipo di numeri che l'AO produce.
Non leggere wikipedia, ma scrivi almeno una tua AO, o chiedi a chi ne ha scritte tante.
Basta con gli insulti.
Akela ha perso
La differenza principale tra ottimizzazione discreta e continua è che in un problema discreto le variabili possono assumere solo valori interi, mentre in un problema continuo le variabili possono assumere qualsiasi valore entro un certo intervallo.
**Ottimizzazione discreta
* Le variabili assumono solo valori interi (ad esempio, 1, 2, 3).
* Tipicamente utilizzata per problemi in cui le soluzioni devono essere ben definite e non possono essere frazionarie (ad esempio, il numero di prodotti da produrre, il numero di macchine da utilizzare).
* Esempi di problemi di ottimizzazione discreta:
* Il problema della borsa
* Il problema dell'assegnazione
**Il problema del commesso viaggiatore
**Ottimizzazione continua
* Le variabili possono assumere qualsiasi valore entro un certo intervallo.
* Tipicamente utilizzata per problemi in cui le soluzioni possono essere frazionarie (ad esempio, velocità, tempo, distanza).
* Esempi di problemi di ottimizzazione continua:
* Programmazione lineare
* Programmazione non lineare
* Ottimizzazione di sistemi dinamici
**Altre differenze:**
* **Metodi di soluzione:** Per i problemi discreti si utilizzano solitamente metodi di programmazione intera, mentre per i problemi continui si utilizzano metodi di ottimizzazione come la discesa del gradiente e il metodo lagrangiano.
* ** Complessità: ** I problemi di ottimizzazione discreta sono spesso NP-hard, il che significa che non esistono algoritmi di soluzione efficienti. I problemi di ottimizzazione continua sono di solito più facili da risolvere, ma possono comunque essere difficili per problemi di grandi dimensioni.
**Applicazioni:** L'ottimizzazione discreta è utilizzata in settori quali la pianificazione della produzione, la gestione dei progetti e la logistica. L'ottimizzazione continua è utilizzata in settori quali l'ingegneria, la gestione finanziaria e l'analisi dei dati.
Non si capisce il termine "continuo" quando si parla di AO, continuo è un modo di generare una nuova soluzione e non ha nulla a che fare con il tipo di numeri che AO produce.
Non si capisce il termine "continuo" quando si parla di AO, continuo è un modo di generare una nuova soluzione e non ha nulla a che fare con il tipo di numeri che AO produce.
Non leggete wikipedia, ma scrivete almeno un AO per conto vostro, o chiedete a chi ne ha scritti molti.
Smettila con gli insulti.
Onorevoli, siate gentili, rispondete nel thread del MO, lasciate che la spazzatura sia in un solo posto, e non sparsa per tutto il forum.
Chi ha detto questo? E dove posso leggere questo termine?
L'insegnante ha detto. Da nessuna parte :)
Caro, sii gentile, rispondi nel thread del MoD, lascia che la spazzatura sia in un unico posto, e non sparsa per tutto il forum.
Buon suggerimento.
L'insegnante ha detto. Da nessuna parte :)
Non si rende nemmeno conto che non sta discutendo con me, ma con il mondo intero :)
Ha espresso chiaramente la sua posizione: se leggete i libri, siete stupidi. Se ascoltate il Guru, sarete benedetti.