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归程 | 学习《最优解的特征，一种在问题中发现观察的技术》博客
前言 回到弃用许久的博客，第一件事情当然是浏览并删除黑历史啦。打算不再使用洛谷博客，感觉 2020 年 4 月左右本人就社死了，所以博客写这里应该还可以。感觉 OI 也许做不出什么成绩了，还剩两年，就允许我给这个美好的圈子留下一些痕迹吧。 介绍 原文传送门 最优性问题是算法竞赛中涉猎极最优性条件
非线性规划的最优解所满足的必要条件和充分条件（仅包含定理） 注意：文中很多地方的变量其实是矢量，比如方向 \(d\) 和梯度，为了方便写都没有写粗体。 一、无约束问题的最优性条件 定理 7.1.1 （其它定理证明需要的基础定理） 设函数 \(f(x)\) 在点 \(\bar{x}\) 处可微，如果存在方向 \({d凸函数最优性条件
本文中，我们主要讨论一下凸函数什么时候可以取到最小值(通常这么讨论哈，可以是最大值)。 老规矩，首先给出结论分为两种情况： 凸函数取最小值，的条件为： 这个条件的意思是什么呢？ 意思是 要么0 在次梯度集合中， 要么 负梯度方向在不可行方向集合中。 具体的，第一个条件，我们先简单证明一下搜索
论搜索的剪枝 我觉得搜索是真的有趣（其实真的难） 搜索的本质 其本质就是在一张图上找出一条从起点到终点，满足某些条件的路径——夏季提高营搜索EX 搜索的模板 1.dfs void dfs(int step)//可以加入其它有关状态 { if(check())//如果满足跳出条件 { ...//方案数加一五、最优性理论
一、最优化问题解的存在性 考虑优化问题（5.1.1）： min x ∈运筹学笔记9最优性的检验
上图中，因为取定的基是可行基，所以基本解就是基本可行解了。 那么基本可行解，作为一个可行解有没有可能是最优解呢？那么就需要检验。优化理论08---约束优化的最优性条件
约束优化的最优性条件 文章目录 约束优化的最优性条件1 简绍2 最优性必要条件最短任务优先(SJF)调度策略平均周转时间最优性的证明
理想情况下，对操作系统中运行的进程作出如下假设： 1.每一个工作运行相同的时间 2.所有的工作同时到达 3.工作一旦开始，每个工作保持运行直到完成． 4.所有工作只是用的ＣＰＵ（即他们不执行ＩＯ操作） 5.每个工作的运行时间是已知的． 先放宽假设１，即任务的运行时间可以存在差异．最短任务优先调度策略是转载：强化学习中Bellman最优性方程背后的数学原理？
一. Bellman最优 贝尔曼方程在强化学习（RL）中无处不在，它是由美国应用数学家理查德·贝尔曼（Richard Bellman）提出，用于求解马尔可夫决策过程。 贝尔曼最优性方程 贝尔曼最优性方程是一个递归方程，对于Model_based环境可由动态规划（dynamic programming，DP）算法求解，可以通过求解该方如何使用parted对齐分区以得到最优性能
如何使用parted对齐分区以得到最优性能 svdata 2015-04-02 10:26:30 9425 收藏 3 分类专栏： Linux基础 运维 来源地址： http://rainbow.chard.org/2013/01/30/how-to-align-partitions-for-best-per... How to align partitions for best performanc[搜索]一些搜索的干货
今天老师讲了一些搜索，特此简要记录： 搜索能干什么？ 主要有三种： 1. 最优解 2. 解数量 3. 解方案 值得注意的是，除了代价为1且为最优解问题才能用BFS，其余全部用DFS。 一般来说，求最优解的问题最为常见。 关于优化 剪枝 主要也有三种： 1. 可行性剪枝 2. 最优性剪枝 3. 对称性剪枝 详细介