假设你是一个城市交通管理者，要在以下两个目标中做决策: 目标 A：最小化出行时间 目标 B：最小化建设成本 什么是 Pareto 前沿 我们同时想把时间和成本都压低。 在坐标图里，越靠左下越好（左=更快，下=更省钱）。 Pareto 前
题目:请比较下列两个优化问题，说明为什么“凸性"决定了它们的可解性差异: 1.最小化 f(x)=x^2+2x+1 (凸函数)。 2.最小化 g(x)=sin(x)+0.1x (非凸函数)。 图像就是一个单口大碗。只有一个谷底， x=−1
范式判断 云资源优化问题，具体来说，它是一个约束优化问题（Constrained Optimization Problem），其目标是优化资源分配，以最小化响应时间和成本，同时满足服务质量（SLA）要求。 类型分析： 云资源分配：我们要决定如何在云端资源（如服务器、计算能力等）之间进行分配。 加权响
范式判断 黑箱优化问题。我们没有模型的明确结构和参数，所以我们只能基于实际结果（黑箱反馈）进行评估和优化。通过反馈信息来推断最佳决策。 类型分析： 黑箱模型（Black-box model）：我们只能通过实验数据和反馈来优化决策，而不能直接对模型的内部参数进行访问或修改。 贝叶斯优化（Bayesia
范式判断 “带时间窗的车辆路径规划（Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRP-TW）”，属于组合优化问题，通常用整数规划/启发式算法来求近似最优解，而不是黑盒深度学习。 问题特征 多辆车（班车）同时服务。 每辆车容量有限，不能无限装学生（容量约束）
发布于 2025-10-29
