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scipy.optimize.fmin（Simplex）如何處理與不同大小相關的參數？

我想通過使用Simplex算法（scipy.optimize.fmin）的python實現來最小化卡方損失函數來擬合數據的4參數（a，g，N和k）模型。初步模擬表明每個參數的下列範圍：a = [5,50]，g = [0.05,1.5]，N = [5,200]和k = [0,0.05]。看起來像scipy.optimize.fmin函數將參數視爲它們都在相同的範圍內（推測爲[0，1]）。我應該重新

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通過單純形法獲取對象的頂點

我想找到一個由某些方程確定的對象的頂點。例如，。 Eq1: 2x + y + z <= 12; Eq2: x + y >= 23; Eq3: x + y + z <= 10; 而且它是由 x >= 0 y >= 0 z => 0 有限的，它給出了一個六面體。我想知道這個對象是從哪個頂點創建的。做到這一點的唯一方法是製作一個代碼來檢查這個方程式的所有可能的變化嗎？ array

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什麼是二元整數規劃的單純形算法的複雜性？

什麼是二元整數規劃問題的單純形算法的複雜性？對於最壞的情況還是平均情況？我正在解決assignment problem。參考文獻： https://en.wikipedia.org/wiki/Integer_programming https://en.wikipedia.org/wiki/Simplex_algorithm

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加快單純形法

我玩弄一個巨大的單純形法我已經在這裏找到：https://github.com/JWally/jsLPSolver/ 我創造，我已經建立了一個模型，我使用上面的算法解決問題的jsfiddle。 http://jsfiddle.net/Guill84/qds73u0f/ 該模型基本上是一個很長的變量和約束數組。你可以把它想象成試圖在不同的樞紐（國家）之間找到最便宜的旅客運輸方式，其中每個國家都有最低

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scipy包中的單純形算法python

我正在閱讀python的Scipy包中提供的Simplex Algorithm的文檔，但最後在documentation page中顯示的示例解決了最小化問題。而我想做最大化。如果我們可以使用這個包進行最大化，如何改變參數以執行最大化？

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如何添加兩個BigInteger與出得到一個空指針異常

import java.math.BigInteger; public class PascalsTriangle { public int row = 0; public BigInteger[][] pascal = new BigInteger[ (int) (row +1)][]; public PascalsTriangle(int dimensio

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如何從包含給定點的一組點中找出最小的N維單形？

我已經看過所有谷歌和堆棧，但還沒有找到這個問題的答案呢。我一直在尋找與單純形法有關的結果或找到最小任意單形的結果（即頂點不受約束）。我也不能想到分析解決方案。給定一組的N維點，中號，和任意N維點，q，我怎麼找到最小的N維單純，小號，包含q作爲內點如果頂點S必須在M？我相信我可以通過優化解決它，但如果可能的話，我想要一個解析解決方案。確定性算法也可以。我最初使用K最近鄰居的做法，但後來我意識到這

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修正的單純形法 - Matlab腳本

我被要求寫下一個Matlab程序，以便使用修正的單純形法來解決LP。我寫的代碼運行沒有輸入數據的問題，雖然我沒有意識到它沒有正確解決問題，因爲它沒有更新基礎B（上述方法的真正核心思想）的逆。的問題只涉及到代碼的一部分，一個腳本的底部，其目的在於：由[B上執行基本行操作計算新的逆基B^-1^-1 u]（樞軸行索引是l_out）。向量u被變換爲u（l_out）= 1且u（i）= 0的單位向量。

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excel求解器（Simplex LP）二元約束條件

我正在解決一個優化問題。該問題具有二元約束。求解器（在迭代過程中）將這些二進制約束設置爲介於0和1之間的小數（近似鬆弛梯度搜索）。我想表明解決它應該搜索0..1的不連續值。有沒有辦法做到這一點？或者，在OpenSolver中是否有一個算法可以模擬simplex-lp並提供全局最優？便宜的方法來做到這一點，是正確的for循環，並遍歷值。我想知道是否有一種方法來描述它，使非線性問題成爲線性問題。

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獲得「NAS還沒有下標賦值允許」，而R中

使用單面我運行下面的命令： >simplex(a = a, A2 = A2, b2 = b2, A3 = A3, b3 = b3) 上，我得到的錯誤： Error in pivot(tableau, prow, pcol) : NAs are not allowed in subscripted assignments 這裏是我的[R腳本： library("boot") #