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目标规划模型权威发布_目标规划模型例题(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

目标规划模型

数维杯赛题攻略：四种类型全解析 𐟚€ 距离2023年第八届数维杯数学建模挑战赛还有15天，为了帮助大家更好地备战这场“小国赛”，我整理了赛题类型的详细攻略，赶紧收藏吧！ 1️⃣ 预测类：根据历史和现状来预测未来 ✨ 常用方法：灰色预测模型、时间序列模型、回归分析预测模型、马尔科夫预测模型、决策树及集成学习、神经网络预测模型等 ✨ 建模步骤：确定预测目的—搜索和审核资料—选择预测模型和方法—分析预测误差—改进预测模型—给出最终预测结果 2️⃣ 优化类：从多种方案中选择最优方案以达到最优目标 ✨ 常用方法：线性规划、非线性规划、整数规划、多目标规划、动态规划、遗传算法、粒子群算法、最速下降法、拟牛顿法等 ✨ 建模步骤：确定优化目的—寻找决策变量—确定目标函数—确定约束条件—给出最优化结果 3️⃣ 机理分析类：建立物理或数学模型来描述现象或过程的本质规律 ✨ 常用方法：类比分析法、量纲分析法、几何分析法、逻辑分析法、比较分析法、推理分析法等 ✨ 建模步骤：针对实际问题—了解问题背景—分析问题—明确相关因素和参数—分析其内在关系—用适当数学方法—建立关联模型—选用实际数据—确定未知数据—求解模型—用结果解释实际问题—用实际数据或模拟检验模型—进一步扩展模型 4️⃣ 评价类：对指标或方案进行评价或排序 ✨ 常用方法：层次分析法、相邻指标比较法、模糊综合评价法、聚类分析法、灰色关联分析法等 ✨ 建模步骤：选择合适的评价指标—确定各指标的权重—评价合成最终结果 𐟓š 数学建模的学习需要持之以恒，建议大家合理规划时间，积极备赛，以达到事半功倍的效果。除了日常学习，参加比赛也能增加实战经验。5月的数维杯数学建模挑战赛是一个很好的练手机会，可以帮助大家更好地了解自己的知识薄弱点，为国赛做准备。加油吧！

大学生数学建模必备的10大算法和5大模型在数学建模竞赛中，以下十大算法和五大模型基本上涵盖了建模过程中遇到的所有问题。快来看看吧！✨ 十大算法蒙特卡罗算法 𐟎𒊦•𐦍Ÿ合、参数估计、插值等数据处理算法 𐟓Š 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题 𐟓ˆ 图论算法 𐟓Š 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法 𐟒𛊦œ€优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法 𐟧 网格算法和穷举法 𐟧銤𘀤𚛨🞧𛭧滦•㥌–方法 𐟌 数值分析算法 𐟔⊥›𞨱ᥤ„理算法 𐟓𘊤𚔥䧦补ž‹ 预测模型 𐟓ˆ 神经网络预测模型灰色预测模型拟合插值预测（线性回归）时间序列模型马尔科夫模型支持向量机模型 Logistic模型组合预测模型微分方程预测评价模型 𐟓Š 模糊综合评价法层次分析法聚类分析法主成分分析评价法灰色综合评价法人工神经网络评价法 BP神经网络综合评价法优化模型 𐟚€ 规划模型（目标规划、线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划）排队论模型神经网络模型现代优化算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、禁忌搜索、粒子群算法）图论模型组合优化模型分类模型 𐟓Š 决策树逻辑回归随机森林朴素贝叶斯统计分析模型 𐟓ˆ 均值T检验方差分析协方差分析分布检验相关分析卡方检验秩和检验回归分析 Logistic回归聚类分析判别分析关联分析

TWOSTEP：多智能体新规划 𐟓š 论文标题：TWOSTEP: 利用经典规划器和大型语言模型的多智能体任务规划 𐟌 来源：arXiv, 2403.17246 𐟔 文章亮点在处理多智能体任务规划时，通常有两种主要方法：一种是使用一个大模型直接进行推理，但这种方法不能保证执行成功；另一种是采用多智能体协作，但这种方法会导致搜索空间的指数增长，且智能体之间相互影响。本文提出了一种新的方法——TWOSTEP，通过将多智能体规划问题分解为两个单智能体规划问题，有效解决了这些问题。 𐟎𘻨恨𔡧ŒŸ”𙠦出了一种结合经典规划器和大型语言模型的多智能体任务规划方法——TWOSTEP。 𐟔𙠩€š过符号领域和模拟领域的实验，证明了TWOSTEP在规划时间和规划执行长度方面相较于单智能体和多智能体具有优越性。 𐟧頦 𘥿ƒ思路 𐟔𙠔WOSTEP的步骤：问题分解：给定任务P，通过大型语言模型（LLM）生成可以与主智能体并行执行的子目标g'，然后将g'转换为PDDL格式的目标。辅助智能体：给定时间t的环境状态s-t，辅助智能体执行任务并更新环境状态。主智能体：给定时间t的环境状态s-t，主智能体执行任务并更新环境状态。环境反馈：智能体共享环境变化，并判断是否完成任务。 𐟌𐠧交𞋊问题描述：你有一个土豆、一个锅、一个刀、桌子...土豆是生的、锅是空的、炉子关闭...，目标是煮土豆切片。步骤1规划：构建子目标，辅助智能体使用锅煮水，主智能体对土豆进行切片。步骤1反馈：更新环境状态，水（生）→水（沸），土豆（生）→土豆（片）。步骤2规划... 𐟓Š 实验结论通过5个领域、每个领域20个问题的实验，TWOSTEP的规划时间受到子目标搜索空间的影响较大。整体上，比多智能体执行规划更快，比单智能体执行步骤更短。 𐟒ᠤ𘪤𚺨炧‚𙊦œ즖‡的核心在于构建出能并行的子目标，并且环境状态变更不会干扰到各自的执行。这种方法为多智能体任务规划提供了一种新的、有效的解决方案。

900页PPT模板大放送，任你挑选！告别单调的PPT模板，我们为你带来了全新升级的汇报PPT模版，提供900页海量资源，让你随心所欲地选择。从经典的商务风格到现代简约，从科技感十足到文艺小清新，总有一款能打动你的心。无论是月度总结、年度汇报还是项目展示，这里都有最适合你的模板，让你的汇报更加出彩。 𐟎蠩똧𚧦„Ÿ逻辑架构PPT模版 - 150页提高效率的必备高质量工作汇报PPT模版冰川模型 - 心理学家麦克利兰于1973年提出的著名模型商业模式分析/短视频投放计划 - 创意制作、目标定位、内容创作合作、短视频搜索广告、互动挑战和活动、粉丝互动、投放监测发展时间线 - 202X年发展时间线 𐟓Š 实用工作汇报PPT模版 - 150页合集900页/不断更新/工作必备冰川模型 - 冰山模型个人目标规划 - 未来的就业竞争力完全源于现在的努力运营分局/人群分群策略分析 - 年上一个台阶、精英、专业、进阶、基础 𐟖Œ️ 持续更新可编辑PPT模版 - 150页 6个配色，领导最爱，轻松搞定工作汇报！互联网平台一站式服务平台 - 互联网平台表肯锡解决问题的7个步骤 - 用的问题解决步骤 𐟒𜠨Œ场必备！汇报PPT模版 - 150页关键换色/24H自动发货/源文件可编辑目标管理过程六个步骤 - 目标设定、组织实施、过程监控、目标管理活动计划甘特图/项目排期规划 - 计划线、负责人罗马地图信息图表 - 男性消费群体、女性消费群体

数学建模必备：五大模型与十大算法详解𐟓š 对于初次接触数学建模的小伙伴们来说，了解模型的种类和适用场景是非常重要的。下面为大家整理了五大常用模型和十大核心算法，供大家参考和学习。如果觉得有帮助，记得点赞哦𐟑 五大模型：优化模型：包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、多目标规划等。此外，图论问题、概率模型、组合优化问题（如多维背包问题、旅行商问题、车辆路径问题、车间作业调度问题）也属于这一类。评价模型：层次分析法、TOPSIS优劣解分析法、模糊综合评价法、灰色关联分析法、主成分分析法（降维）、秩和比综合评价法、耦合协调度法、BP神经网络综合评价法等。预测模型：BP神经网络预测、多项式拟合预测、支持向量机预测、灰色预测、时间序列预测、马尔科夫预测等。分类模型：聚类分析、决策树、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。统计分析模型：回归分析、相关分析、方差分析、判别分析等。十大算法：蒙特卡罗算法数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题图论算法动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法网格算法和穷举法一些连续离散化方法数值分析算法图象处理算法希望这些信息能帮助大家更好地理解和应用数学建模，祝大家在比赛中取得好成绩！𐟓ˆ

国防科技大学运筹学备考指南国防科技大学的运筹学考试大纲新鲜出炉啦！这次新增了军事智能和作战指挥保障两个专业方向，主要考察运筹学的相关内容。下面就来详细介绍一下考试的具体内容和形式吧。考试内容 𐟓š 绪论首先，你得了解运筹学的基本概念、发展历程和主要分支。掌握运筹学的学科性质、特点和一般研究步骤。在典型应用场景下，你能辨别出优化目标、约束条件和决策变量这三大要素。还要了解运筹学的发展现状与前景。线性规划与单纯形法线性规划的模型形式、建模方法和求解的一般思路是基础。图解法、单纯形法的理论基础、一般步骤和处理人工变量的方法也要掌握。单纯形法的退化问题和计算效率也要了解。能针对典型应用场景完成线性规划的问题分析、模型构建、模型求解和结论分析。线性规划的对偶理论对偶问题的提出背景和模型形式要理解。对偶问题的基本性质以及相应典型应用要掌握。影子价格的内涵和经济解释也要搞清楚。对偶单纯形法及其优缺点要了解。灵敏度分析的几类典型情况及其应用也要掌握。运输问题运输问题的相关概念、典型模型形式和模型标准化转化方法要掌握。运输问题表上作业法求解的一般步骤及其和单纯形法的关系要理解。能综合运用运输问题的理论方法对典型问题进行建模转化、求解和结论分析。线性目标规划线性目标规划的相关概念、模型形式和建模方法要掌握。图解法和单纯形法也要熟悉。能综合运用线性目标规划的理论方法对典型问题进行分析、建模和求解。整数线性规划整数线性规划的模型形式和常见建模方法要掌握。分枝定界法和割平面法也要熟悉。0-1型整数规划的建模和求解要掌握。指派问题的模型和匈牙利算法也要了解。能综合运用整数线性规划的基础理论方法对典型问题进行分析、建模和求解。图与网络分析图的基本概念和基本定理要理解。图的度、连通性和常见分类也要掌握。树的概念、基本性质和相关定理要熟悉。最小支撑树、最短路、最大流、最小费用流等网络分析问题的概念、模型和典型求解方法也要了解。图的典型应用场景也要知道，能够综合运用图或网络优化的理论方法对典型问题进行分析、建模和求解。考试形式 𐟓 考试形式为闭卷、笔试，考试时间为3小时，满分150分。考生可以带不带存储或编程功能的简易计算器。题型包括简答题、计算题、建模题和证明题等。参考书目 𐟓– 《运筹学》（第5版），《运筹学》教材编写组，北京：清华大学出版社，2021.11 《运筹学基础》（第2版），李志猛等，北京：电子工业出版社，2021.07 希望这些信息对你有帮助，祝你好运！𐟒ꀀ

超实用工作汇报PPT模板，领导夸赞！ 𐟎‰ 真开心，用这套PPT模板给领导汇报，结果被大大夸奖了！𐟎‰ 𐟓Š 年中汇报|逻辑数据PPT 工作汇报/项目分析/业绩成果品牌决策模型和理论品牌摘要品牌内涵产品差异化品牌营销销售额增长品牌设计市场份额模型分析质量品牌是专目标市场份额未开发的市场份额项目流程拆解分析/架构图策划执行流程活动策划预算制定供应商协商宣传推广复盘总结核心事项每个客户的成本下降，利润上升，增加数量客户数量，更多竞争对手具体方案个人目标规划/OKR展示工作与生活的平衡个人目标规划是一种用来进行含有单目标和多目标的决策分析的数学规划方法提升专业技能持续评估与调整推理思维统计分析品牌战略/步骤图品牌信息环绕表 𐟎蠨𖅥”襷夽œ汇报PPT模板 150页，6种配色，轻松搞定工作汇报！可编辑品牌营销模型和理论品牌决策模型和理论市场份额模型分析项目流程拆解分析/架构图个人目标规划/OKR展示推理思维统计分析品牌战略/步骤图

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物流管理考研考哪些科目 𐟎“考研的小伙伴们注意啦！北京科技大学861应用运筹学考试大纲已经发布，想要报考物流工程专业的同学们一定要仔细阅读哦！ 𐟓Œ北科大物流工程是特色专业，属于087100一级学科，按学硕标准招生。北科大物流专业是国内最早开设物流本科专业的高校之一，实力雄厚，性价比高。 𐟓˜考试科目861应用运筹学满分为150分，其中计算题占100分，简答题占50分。考试内容主要包括以下几个方面：线性规划及其求解方法：包括线性规划模型特点、单纯形法中基及其相关概念、普通单纯形法、大M法、二阶段法、公式法等。线性规划对偶理论及灵敏度分析：涵盖线性规划对偶模型、对偶问题性质、对偶单纯形法、灵敏度分析及参数分析方法等。整数规划和目标规划：涉及线性整数规划及其类型、纯线性整数规划求解方法、分支定界法、割平面法、线性目标规划图解法和单纯形法等。运输与指派问题：包括运输问题和指派问题模型、标准平衡运输问题求解方法、不平衡运输问题化为平衡运输问题求解方法、非标准平衡运输问题求解方法、指派问题求解方法等。网络模型：最小树问题数学模型及求解方法等。动态规划：动态规划问题特征、典型动态规划问题建模方法等。排队论：排队系统组成要素及其概念、排队系统参数概念、排队系统稳态下状态转移图绘制及平衡方程组的建立等。 𐟓š参考书目推荐：熊伟著《运筹学》（第三版），机械工业出版社2014年出版胡运权著《运筹学习题集》，清华大学出版社2002年出版 𐟒겵考研的同学们，抓住机会，勇往直前！希望大家都能一战成硕，顺利上岸！

大模型和AI Agent：谁更胜一筹？ 𐟤– 大模型是什么？大模型是AI的一种实现方式，但它们本身并没有实体。经过大量数据训练后，它们具备了一定的智能。就像人类的大脑一样，大模型虽然有想法，但如何将这些想法具体化，也就是如何将这些想法付诸实践，这是大模型本身无法做到的。 𐟒ᠤ𘺤𛀤𙈩œ€要AI Agent？例如，大模型可以写一些简单的代码，但要让它独立完成整个系统的开发流程，包括需求采集、产品设计、代码实现以及测试上线等，目前大模型还没有这个能力。因此，需要一种机制来帮助大模型实现其“想法”，这就是AI Agent。 𐟤 AI Agent是什么？ AI Agent本质上是一个构建在大模型（LLM）之上的智能应用。Agent由记忆、规划、工具和行动四大模块组成。 𐟓š 记忆记忆模块类似于人类大脑的记忆功能。AI需要知道如何执行任务，这需要记忆功能。很多事情需要经过复杂的执行、复盘、再执行、再复盘才能成功。记忆分为短期记忆和长期记忆，短期记忆是上下文，长期记忆可以使用向量数据库。 𐟓 规划规划模块主要由思维链和目标分解组成。现实中的很多问题需要经过复杂的流程处理，因此做一件事之前需要先做个大体规划，这就是思维链；其次，就是要把整体目标分解成多个小目标或步骤，然后一步一步地执行。 𐟛 ️ 工具和行动工具模块是指大模型本身只有思想，处理不同的事情时需要不同的工具。就像人一样，想做饭时需要锅碗瓢盆，种地时需要镰刀铁锹，开发软件时需要开发工具、测试工具和服务器等。行动模块则是将规划好的事情和准备好的工具结合起来，真正去执行。 𐟓ˆ Agent的公式 Agent = LLM（大模型） + 记忆 + 感知&反思 + 规划 + 工具使用 Agent是基于LLM的加强版，具备规划和拆分目标的能力，并根据执行结果进行自我优化和调整。因此，有人认为Agent是实现通用人工智能（AGI）的一种方式。 𐟌Ÿ 总结大模型和AI Agent各有千秋，大模型擅长数据处理和智能推理，而AI Agent则更注重将大模型的智能转化为实际行动。在未来的发展中，两者可能会相互融合，共同推动AI技术的进步。

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