问题标签 [maximum-profit-problem]

我在这个问题上挣扎了这么久。

在酒店有 n 个人想要同一个房间。每个人都想在自己方便的时候留在酒店，但一次只能住一个人。假设房间从早上 5 点到晚上 11 点有空。酒店经理从住在那个房间的每个人那里收取 500 卢比。一个人在那个房间里待多久并不重要。我们必须使经理的利润最大化。假设n = 4，即四个人想要同一个房间。假设第一个人从早上 6 点到早上 8 点想要房间，第二个人想要从早上 7 点到早上 8 点的房间，第三个人想要从早上 8 点到中午 12 点的房间，第四个人想要从早上 11 点到下午 1 点的房间。

通过观察上图，我们可以很容易地看出，经理最多只能允许两个人入住（1st and 3rd or 1st and 4th or 2nd and 3rd or 2nd and 4th）。所以他可以获得的最大利润是 500+500 = 1000 卢比。所以我们必须实现一个可以找到最大利润值的算法。假设人们只需要早上 5 点到晚上 11 点的房间，并且每个人都想要几个小时后的房间。

输入说明：

{<第一人开始时间>#<第一人结束时间>,<第二人开始时间>#<第二人结束时间>,…………,# }

输出说明：

输出应该是最大的利润值。
对于问题中考虑的示例，输出为 2000。

例子：

输入：
{6AM#8AM,11AM#1PM,7AM#3PM,7AM#10AM,10AM#12PM,2PM#4PM,1PM#4PM,8AM#9AM}

产量：
2000

给定 [ (02:00, 7.5), (03:30, 7.9), (04:00, 8.0), (05:30, 6.8), (10:00, 9.01)] 次和我们需要找到的售价买卖利润最大化的最佳时机。// 时间按递增顺序 // 示例输出：在 05:30 买入，在 10:00 卖出，获利 2.21

我已经写了找到最大利润的逻辑，但我还需要找到最佳的买卖时间，所以我有点卡在那里

因此，一家公司有 n 个可用项目和 k 名员工。每个项目都有一个与之相关的“小时数”。每个员工都有一个小时费率，如果他在一个项目中，母公司会得到报酬。并非所有员工都可以分配到任何项目，即每个员工都有他可以从事的 n 个项目的一个子集。我想将员工分配到项目中，以便我可以最大限度地利用公司从分配中获得的收益。每个项目只能分配给一名员工，每个员工只能从事一个项目。

我正在考虑使用动态编程，但无法达到可用于填充表格的递归。I 代表 amxn 矩阵，其中 m 是项目，n 是员工。Matrix[i][j]= 如果项目 i 分配给员工 j，公司获得的金额。我被困在如何最大化这一点上。

任何帮助将不胜感激！

我已经在这个问题上停留了一段时间，试图找出以下问题的递归关系。

问题描述：

假设在一个市场中，以下交易选项是可能的：

• 1 金属对 2 木材
• 1 木材到 0.2 玻璃
• 1 玻璃比 1.5 金属
• 1 木材到 0.4 火
• 1 火对 3 金属

确定是否可以仅通过交易从某个项目上获利。

例如，在上述场景中，我们可以通过以下操作从金属中获利：

1 金属 -> 2 木 -> 0.8 火 -> 2.4 金属

我坚持的部分是应该如何分解子问题。这个问题似乎对括号乘法问题很熟悉，我们试图通过一系列乘法来最大化最终结果，但有更多限制。

我不想要完整的答案，但是可以将我推向正确方向的提示将不胜感激！

谢谢！

有 4 种物品：A 重量 2LB 利润 40 美元，B 重量 5LB 利润 30 美元，C 重量 10LB 利润 50 美元，D 重量 5LB 利润 10 美元。计算你可以从 4 件背包重量为 16 磅的物品中获得的最大总利润。你不能拿一个项目的任何部分，只能拿整个。

请说明如何使用背包问题方法解决上述问题。

我根据情况研究了股票利润最大化算法。

对于您只有一只股票并且可以购买/出售一次或多次的情况的策略对我来说很清楚。您分别使用最大差异和最大子数组。

但是，当给定两只股票及其各自的波动价格时会发生什么？您不能同时持有两只股票，并且卖出一只并买入另一只会引入交易成本。

示例：在给定股票 A 和 B 的情况下最大化回报。股票价格在不同时期波动。因此，如果给定一个数组，每个数组中 A 和 B 的索引表示特定时间的股票价格。考虑到你不能同时持有两只股票，买 A 卖 B 会产生交易成本，最好的策略是什么？

所以首先，我已经完成了一个二元逻辑回归模型，并输出了几个表。我有一个“评分”数据集，其中包含客户的实际默认值（GOODBAD），它是二进制的。然后我有一个预测的违约概率 (p_1)，范围从 0 到 1。然后我必须确定一个截止值，生成一个新变量，它是现在是二元的预测违约。

我正在尝试做的是遍历潜在的截止值（假设从 0.1 到 0.5，步长为 0.1），然后从这 5 个步骤中的每一个计算“利润”。然后，我希望将截止值和“利润”值都放在一个单独的数据集中，以生成这种关系的图表，以便找到我的最大利润。

下面是我目前用于生成特定截止值及其相关利润的代码。（proc 报告根本不应该改变，因为这些是帐户/情况的预定值）

我遇到的并且似乎无法解决的问题是，我用 i 和 pper100 的最新值（或宏变量 ProfitAT）覆盖了先前的值。

我不知道如何强迫这被视为观察，如果我应该循环遍历我的宏变量，如果因为我将它们放在数据步骤中，我应该有一个单独的循环来检查N然后写观察随着N的增加，或者如果我还没有发现另一种选择，则进一步增加。

你好我有一个问题，我已经消除了一个结构

对于数组中的元素，这个结构体代表了从头到尾的元素以及它的收益。（可能是负数并且只能包含一个元素）
所有元素（或包含它们的子数组）必须包含在总和中。我首先尝试使用加权区间选择的修改版本，但以这种方式解决它，该解决方案会删除所有负面元素，因此它不包含所有元素。我可以涉及的任何其他已知问题？

我有一个任务列表，其中包含持续时间、完成利润和每周最小/最大频率（例如，每周至少阅读 X 本书 3 次）。如果某些任务的完成次数超过了最小频率，那么它们的利润将乘以某个因子（例如 1,5）。

一周中的每一天都有可用于这些任务的小时容量（例如，星期一 - 3 小时，星期二 - 5 小时等）。

我需要在几周内执行任务调度，以达到最大利润并满足所有给定的约束。

我一直在考虑使用一些启发式算法或多个背包问题的解决方案，但这里似乎没有什么真正合适的，我已经完全没有想法了。

您能否告诉我我可以在这里使用什么算法/方法，或者我可以阅读哪些资源来更好地理解问题并找到解决方案？

谢谢

设想：

我需要让用户有机会为服务预订不同的时间。需要注意的是，我没有提前预订，但我需要在他们进来时填写。

预订可以表示为键值对：

[startTime, duration]

因此，例如，[9,3]这意味着事件从 9 点开始，持续时间为 3 小时。

规则：

• 用户一个接一个进来，从来没有一批用户请求
• 没有预订可以重叠
• 24/7 全天候服务，因此无需担心“工作时间”</li>
• 用户duration自行选择
• 显然，一旦用户选择并确认他的预订，我们就不能再洗牌了
• 我们不希望差距小于某个时间。这是基于未来用户填补空白的概率。例如，如果durations超过用户预订的分布使得未来用户填补短于x小时的差距的概率小于，p那么我们需要一个规则，即差距不能短于x。（出于这个问题的目的，我们可以假设x是硬编码的，这里我只是解释一下原因）
• 目标是最大化服务忙碌持续时间

到目前为止我的想法...

1. 我保留了到目前为止的预订清单
2. 我还跟踪差距（因为它们是新用户预订的潜在位置）
3. 当新用户预订时，[startTime, duration]我首先检查理想情况gapLength = duration。如果没有这样的间隙，我会找到满足条件的所有插槽（间隙）并按该值gapLength - duration > minimumGapDuration降序排列它们gapLength - duration
4. 我将用户分配给最大值为的第一个空白，gapLength - duration因为这使我在此预订后剩余的空白也将在未来被填补的可能性最高

问题：

1. 我的方法是否存在一些我遗漏的问题？

2. 是否有一些算法可以解决这个特定问题？

3. 是否有一些我可以开始并稍后优化的常用方法（良好的起点）？（我实际上是在尝试获得足够的信息来开始，但没有犯一些严重的错误；优化可以/应该稍后进行）

PS。从目前的研究来看，这听起来可能是约束规划的情况。如果可能的话，我想避免它，因为我对此一无所知（也许它很简单，我只是不知道），但如果它产生了真正的影响，我会争取它的好处并实施它。

我通过stackoverflow解决了类似的问题，但没有找到未来事件未知的问题。如果有这样的，这是直接重复的，请参考它。