鲁棒报童
时间: 2025-03-24 12:24:52 AIGC 浏览: 45
### 关于鲁棒报童模型
鲁棒报童模型是一种扩展的经典报童问题，旨在处理需求不确定性下的最优决策。相比于传统方法假设已知概率分布的需求预测，鲁棒优化允许在不确定集内寻找最坏情况下的最优解[^1]。
#### 鲁棒报童模型的核心概念
鲁棒报童模型通过引入不确定集合 \( \mathcal{U} \)，描述可能的需求范围。目标是在该范围内找到使成本最小化的订购数量 \( Q \)[^2]。其数学形式可以表示如下：
\[
\min_{Q} \max_{d \in \mathcal{U}} C(Q,d)
\]
其中：
- \( Q \) 是订购的数量；
- \( d \) 表示实际需求；
- \( C(Q,d) \) 是总成本函数，通常由采购成本、缺货惩罚和剩余库存成本组成。
对于两阶段的鲁棒报童模型，可以通过随机对偶动态规划 (SDDP) 方法求解。这种方法利用贝尔曼方程分解复杂问题，并逐步逼近价值函数[^3]。
以下是实现鲁棒报童模型的一个 Python 示例代码片段：
```python
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
def robust_newsvendor(c, h, b, demand_set):
"""
c: 单位采购成本
h: 单位持有成本
b: 单位短缺成本
demand_set: 不确定需求集合
"""
def cost_function(Q, d):
return max(0, Q - d) * h + max(0, d - Q) * b + Q * c
# 定义最坏情况下成本的目标函数
def worst_case_cost(Q):
costs = [cost_function(Q, d) for d in demand_set]
return max(costs)
# 使用数值优化方法求解最佳订单量
result = minimize(worst_case_cost, x0=np.mean(demand_set), bounds=[(np.min(demand_set), np.max(demand_set))])
return result.x[0], result.fun
# 假设需求集合为区间 [50, 150]
demand_set = range(50, 151)
c = 10 # 采购成本
h = 2 # 持有成本
b = 5 # 缺货成本
optimal_Q, min_cost = robust_newsvendor(c, h, b, demand_set)
print(f"Optimal Order Quantity: {optimal_Q}, Minimum Worst-case Cost: {min_cost}")
```
上述代码实现了针对给定需求区间的鲁棒报童模型求解过程。它计算了在所有可能需求下最坏情况的成本并找到了对应的最优订购量[^4]。
#### 参数说明
- **\( c \)**：单位商品的采购成本。
- **\( h \)**：每件未售出商品的持有成本。
- **\( b \)**：每件未能满足需求的商品的短缺成本。
- **\( \text{demand\_set} \)**：需求的不确定集合，这里假定为离散整数区间。
此代码适用于简单的一维需求场景。如果涉及更复杂的多产品或多周期情形，则需进一步扩展模型结构[^5]。
---
阅读全文
相关推荐
大家在看
hackbar2.1.3.zip
firefox 浏览器中的hackbar 2.1.3版本珍藏。不需要破解。安装之后需要把自动更新关闭即可。
epson p50清零软件
epson p50清零软件
Mathmatica 教程书籍
Mathmatica新手入门推荐书籍，高清PDF，内容丰富全面~~~
keras-gp:硬+高斯过程
Keras的高斯过程
KGP通过高斯过程（GP）层扩展了 。 它允许人们使用由Keras构建的网络构造的内核构建灵活的GP模型。 模型的结构化部分（神经网络）在或上运行。 GP层使用基于库的自定义后端，并基于和构建。 可以使用批量或半随机优化方法分阶段或联合训练模型（请参见）。 有关深度内核学习和KISS-GP的其他资源和教程，请参阅
KGP兼容：Python 2.7-3.5 。
特别是，此程序包实现了本文中描述的方法： 学习具有递归结构的可扩展深核Maruan Al-Shedivat，Andrew Gordon Wilson，Yunus Saatchi，Huzhiting Hu，Eric P.Xing ，2017。
入门
KGP允许使用功能性API以与Keras相同的方式构建模型。 例如，只需几行代码即可构建和编译一个简单的GP-RNN模型：
from keras . layer
Alteon_6420_Datasheet
Radware Alteon 6420详细技术参数
最新推荐
深度学习的不确定性估计和鲁棒性
深度学习的不确定性估计和鲁棒性是现代人工智能领域中的关键课题，特别是在那些错误可能造成严重后果的领域，如医疗诊断、自动驾驶和自然语言处理。在这些应用中，模型需要能够识别其预测的不确定性和对异常输入的...
Matlab鲁棒控制工具箱（Robust Control Toolbox）
《Matlab鲁棒控制工具箱（Robust Control Toolbox）详解》 在现代控制理论中，鲁棒控制扮演着至关重要的角色，它旨在处理系统中的不确定性因素，确保控制系统在各种工况下都能保持良好的性能。Matlab的鲁棒控制工具...
基于DCT系数关系的鲁棒水印算法研究
在众多水印算法中，基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）的算法因其在图像压缩上的优越性，已成为设计鲁棒水印的关键技术之一。本文对基于DCT系数关系的鲁棒水印算法进行了深入探讨，并提出了一种新...
spark_embedded_2.11-0.0.104-javadoc.jar
spark_embedded_2.11-0.0.104-javadoc.jar
sbt-shuwari-js_2.12_1.0-0.9.6.jar
sbt-shuwari-js_2.12_1.0-0.9.6.jar
Odoo与WooCommerce双向数据同步解决方案
在探讨Odoo与WooCommerce连接器模块之前，需要先了解几个关键的IT概念，比如Odoo，WooCommerce，ERP系统，以及如何将它们通过一个名为“connector-woocommerce”的Python模块整合在一起。
### Odoo与WooCommerce的连接
**Odoo** 是一个全面的企业资源规划（ERP）软件包，用于管理企业中的所有业务流程。它包含了一系列的模块，覆盖了从会计、库存管理到电子商务和客户关系管理的各个方面。Odoo强大的模块化系统使其可以高度定制化，以适应不同企业的特定需求。
**WooCommerce** 是一个开源的电子商务解决方案，主要设计用于集成WordPress，是目前使用最广泛的电子商务平台之一。它能够提供完整的在线商店功能，并且可以通过众多插件进行扩展，以满足不同的业务需求。
### ERP系统与电子商务的整合
在现代商务环境中，ERP系统和电子商务平台需要紧密集成。ERP系统负责内部业务流程的管理，而电子商务平台则负责与客户的直接交互，包括产品展示、订单处理、支付处理等。当两者被整合在一起时，它们可以提供无缝的工作流，例如实时库存同步、自动更新订单状态、以及统一的客户数据管理。
### WooCommerceERPconnect
**WooCommerceERPconnect**，也即“connector-woocommerce”，是一款专为连接Odoo ERP系统与WooCommerce电子商务平台设计的双向连接器。这个模块能够使得Odoo中的产品信息、订单信息、库存信息以及客户信息能够实时地同步到WooCommerce中。同样，从WooCommerce平台接收到的订单也可以实时地传输并反映到Odoo系统内。这样一来，企业可以确保他们的ERP系统和在线商店始终保持信息的一致性，极大地提高了业务效率和客户满意度。
### 连接器的兼容性和实现方式
提到该连接器与**OpenERP 8.0** 和 **WooCommerce 2.4.x** 100% 兼容，说明开发团队在设计时考虑了特定版本间的兼容性问题，确保了连接器能够在这些版本上正常工作。考虑到Odoo是由OpenERP发展而来，它强调了此连接器是为最新版本的Odoo所设计，以确保能利用Odoo提供的最新功能。
**Python** 在这里扮演了重要的角色，因为Python是Odoo的开发语言，并且在连接器模块中也广泛使用。Python的易用性、灵活性以及丰富的库支持，使得开发者能够快速开发出功能强大的模块。该连接器模块很可能使用了Python进行后端逻辑处理，借助Odoo提供的API与WooCommerce进行数据交互。
### 文件压缩包内容
关于提供的**connector-woocommerce-8.0** 压缩包，这显然是一个专为Odoo版本8.0设计的WooCommerce连接器。文件包内可能包括了所有必要的安装文件、配置脚本、以及可能的文档说明。安装这样的模块通常需要对Odoo有一定的了解，包括如何部署新模块，以及如何配置模块以确保其能够正确与WooCommerce通信。
### 实施电子商务与ERP整合的考虑因素
企业实施ERP与电子商务整合时，需考虑以下因素：
- **数据同步**：确保产品数据、库存数据、价格、订单信息等在Odoo和WooCommerce之间实时准确地同步。
- **安全性和稳定性**：在数据传输和处理过程中保障数据安全，并确保整合后的系统稳定运行。
- **扩展性**：随着业务的扩展，连接器需要能够适应更多的用户、更多的产品和更复杂的数据交互。
- **维护和更新**：连接器需要定期维护和更新，以适应Odoo和WooCommerce的版本迭代。
在进行整合时，可能需要进行定制开发以适应特定的业务逻辑和工作流程。这往往涉及到对Odoo或WooCommerce API的深入了解，并可能需要调整连接器的源代码以满足特殊需求。
### 总结
通过Odoo连接器WooCommerce模块的使用，企业可以有效地整合其ERP系统与电子商务平台，实现数据的一体化管理，提高工作效率，优化客户体验。而这一切的实现，都离不开对Odoo、WooCommerce以及连接器背后的技术栈（如Python）的深入理解。
Linux系统运维知识大揭秘
### Linux 系统运维知识大揭秘
#### 1. 标准输入、输出与错误
在 Linux 系统中，标准输入（STDIN）、标准输出（STDOUT）和标准错误（STDERR）是非常基础且重要的概念。
|名称|默认目标|重定向使用|文件描述符编号|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|STDIN|计算机键盘|< (等同于 0<)|0|
|STDOUT|计算机显示器|> (等同于 1>)|1|
|STDERR|计算机显示器|2>|2|
常见的 Bash 重定向器如下：
|重定向器|解释|
| ---- | ---- |
|> (等同于 1>)|重定向 STDOUT。
int arr1[4] = {1,2,3,4}; int arr2[4] = { 1,2 }; int arr[4] = {0];//所有元素为0 static int arr3[3]; int arr4[4]; cout << "arr1:"<<arr1[0] << arr1[1] << arr1[2] << arr1[3] << endl; cout << "arr2:" << arr2[0] << arr2[1] << arr2[2] << arr2[3] << endl; cout << "arr3:" << arr3[0] << arr3[1] << arr3[2] << arr3[3] << endl; cout << "arr4:" << arr4[0] << arr4[1] << arr4[2] << arr4[3] << endl;
### C++ 中数组的初始化与未初始化元素的默认值行为
在 C++ 中，数组的初始化行为取决于其类型（如内置数组、`std::array` 或 `std::vector`）以及使用的初始化语法。以下是对不同情况的详细分析。
#### 内置数组的初始化与默认值
对于内置数组（如 `int arr[10];`），如果未显式初始化，则其元素的值是未定义的。这意味着这些元素可能包含任意的垃圾值，具体取决于编译器和运行环境。例如：
```cpp
int arr[10]; // 未初始化，元素值未定义
```
如果希望所有元素初始化为零，可以使用值初始化语法：
```cpp
int arr[
基于Lerna和Module Federation的Micro前端架构
### 知识点一：微前端架构（microfrontend）
微前端是一种架构设计风格，它将一个大型前端应用拆分成多个较小的独立前端应用，每个独立的前端应用可以被单独开发、部署和扩展。微前端架构有助于团队的独立工作，降低了大规模项目的技术债务，提高了系统的可维护性和可扩展性。
#### 关键概念：
1. **独立自治：** 每个微前端都可以独立于整体应用进行开发、测试和部署。
2. **技术多样性：** 不同的微前端可以使用不同的前端技术栈。
3. **共享基础设施：** 为了保持一致性，微前端之间可以共享工具、框架和库。
4. **通信机制：** 微前端之间需要有通信机制来协调它们的行为。
### 知识点二：Lerna
Lerna 是一个优化了多包管理的 JavaScript 库，专用于维护具有多个包的大型JavaScript项目。Lerna 可以帮助开发者在一个仓库中管理多个包，减少重复的构建步骤，并且在包之间共享依赖。
#### 核心功能：
1. **作用域包管理：** Lerna 可以帮助开发者创建和管理仓库中的本地作用域包。
2. **自动链接：** 自动链接内部依赖，减少开发中的配置复杂性。
3. **版本管理：** 方便地处理多包项目的版本发布和变更。
4. **并行构建：** 加速构建过程，因为可以并行地构建多个包。
### 知识点三：Module Federation
Module Federation 是 Webpack 5 引入的一个实验性功能，它允许运行时从多个构建中动态加载代码。这使得在不同的前端应用之间共享模块成为可能，这是实现微前端架构的关键技术。
#### 关键特性：
1. **远程和本地模块共享：** 它不仅可以在应用程序之间共享模块，还可以在应用程序内部进行模块共享。
2. **代码分割：** 可以实现更好的代码分割和懒加载。
3. **独立部署：** 允许独立部署，由于模块是动态加载的，对应用程序的更改不需要重新部署整个应用。
4. **热模块替换：** 可以在不刷新页面的情况下替换模块。
### 知识点四：Yarn 和 npm 包管理器
Yarn 和 npm 是 JavaScript 社区中最流行的两个包管理器，它们用于安装、更新和管理项目依赖。
#### Yarn：
1. **速度：** Yarn 在安装依赖时具有更快的速度。
2. **确定性：** 通过使用 lock 文件确保依赖安装的一致性。
3. **离线缓存：** Yarn 缓存了安装的每个包，以便在离线模式下工作。
#### npm：
1. **广泛性：** npm 是 JavaScript 社区中最广泛使用的包管理器。
2. **生态系统：** npm 拥有一个庞大且活跃的生态系统，提供了大量可用的包。
### 知识点五：monorepo
Monorepo 是一种源代码管理策略，其中所有项目代码都位于同一个仓库中。与多仓库（每个项目一个仓库）相反，monorepo 管理方式可以在整个项目的上下文中共享和管理代码。
#### monorepo 的优势：
1. **代码共享：** 项目之间可以共享代码库，便于代码复用。
2. **集中管理：** 统一的依赖管理和版本控制。
3. **项目间依赖清晰：** 项目间依赖关系透明，便于维护和开发。
### 知识点六：工作区（Workspaces）
工作区是 monorepo 的一个重要组成部分，它允许一个仓库中包含多个包或项目。每个工作区可以有自己的 `package.json` 和依赖项，并且可以互相引用，简化了复杂项目的依赖管理。
#### 工作区特点：
1. **依赖管理：** 允许工作区依赖于仓库中的其他包。
2. **扁平化依赖：** 可以确保依赖项只被安装一次，节省了空间并减少了重复。
3. **开发流程简化：** 工作区设置简化了开发流程，允许同时工作在多个项目或包上。
### 实际操作指令解读
1. **初始化项目：**
- `yarn install` 或 `npm install`：安装依赖，根据仓库设置的不同可能包括 Lerna 或其他依赖。
2. **开发模式：**
- `yarn develop` 或 `npm run develop`：启动开发服务器，对于带有预览的情况，可以使用 `WITH_PREVIEWS=1 yarn develop`。
3. **构建和启动单个远程生产版本：**
- `yarn clean` 清除之前的构建。
- `yarn single:build` 单独构建生产版本。
- `yarn single:start` 启动生产服务器。
4. **构建和启动多个远程生产版本：**
- `yarn multi:build` 构建多个生产版本。
- `yarn multi:start` 启动多版本生产服务器。
5. **构建镜像：**
- `yarn docker:build` 使用 Yarn 构建 Docker 镜像。
以上操作指令展示了如何在使用 Lerna 和 Module Federation 的微前端 monorepo 环境下进行项目的初始化、开发、构建和部署，使用 Yarn 和 npm 工作区来优化多项目依赖管理与构建流程。
RHCSA实践考试及相关知识汇总
# RHCSA 实践考试及相关知识汇总
## 一、实践考试说明
### （一）通用注意事项
为确保考试在干净的环境中开始，需遵循以下提示：
- 无需任何外部服务器或资源。
- 不要注册或连接任何外部存储库。
- 根据每个实践考试的说明安装新的虚拟机。
- 这些实践考试不提供示例解决方案，在实际考试中，你需要能够自行验证解决方案。
- 应能在两小时内完成每个考试。
### （二）实践考试 C 内容
1. **安装虚拟机**：安装一个 RHEL 8 或 CentOS 8 虚拟机，要求如下：
- 2GB 内存。
- 使用默认分区，20GB 磁盘空间。
- 一个额外的 20