问题标签 [stochastic]
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mathematical-optimization - OptaPlanner 是否能够对随机程序进行建模？
在工作中，我们正在努力优化生产的商品数量以满足不确定的需求。我们通过分析之前发生的需求来知道需求的概率分布。
用数学术语来说，这个问题是一个多阶段随机整数规划。我们现在正在研究 OptaPlanner 来解决它。但是，OptaPlanner 似乎不提供建模和解决此类问题的能力。一种可能性是将程序转换为确定性问题，这可能是可以解决的，但这需要很多时间来转换和解决。
所以我们的问题是：OptaPlanner 能否对这类问题进行建模并有效地解决它们？
machine-learning - theano - 如何拥有许多相同的功能
输入是一个可变大小的数组。我只能在 train_model 中一次处理一个给定的示例。我想累积批次中元素的目标总和，然后应用正则化和梯度下降。
目前，这是对每个元素 xi 进行更新的训练阶段。
如何从 train_model(xi) 获取批次中元素数量的结果，然后进行更新？
matlab - 使用 Fmincon 函数求解随机线性规划
我希望使用 fmincon 来解决线性优化问题，公式如下：
我想知道如何设置模型，尤其是目标函数？（参数 p 和 a 由脚本在其他地方定义）。我将问题的确定性表述为：
随机版本也一样吗？
谢谢。
matlab - 使用神经网络处理有趋势的数据
我有一个范围从 0 到 1 的信号。它总是在这些范围之间，但是，信号会随着时间而变化（它有一个趋势）。因此它的平均变化和标准偏差变化。
我的目标是确定信号在未来保持在该范围内的可能性有多大。所以我会将信号分解成几个特征（比如它增加或减少的速度等），并将所有这些数据放入一个神经网络中。信号本身必须是输入，因为如果信号真的接近 1，并且信号正在快速下降，那么它很可能会继续下降。
问题是，我可以使用神经网络来完成此任务而不会去趋势数据吗？还是我必须消除它才能使其成为输入？
matlab - 从分布创建一个矩阵，其中行加起来为 1
我想知道如何创建一个由 n 个列组成的矩阵，其中每一列是方式的分布0:0.01:1
我理想地想要的是一种ndgrid形式
我的约束是行应该加起来为 1。也就是说，我只会保留上面网格中加起来为 1 的那些行的索引。但是你可以理解，这太大而无法计算。因此，我正在寻找实现这一目标的简短/有效的方法。我将不胜感激任何帮助。
r - 如何测试R中的趋势是随机的还是确定的
在尝试了解我的数据是否具有随机或确定性趋势时，我遇到了一些困难。据我了解 RI 需要使用 adf.test，但我应该如何解释结果？
如果 adf.test 接受零假设，则意味着存在单位根。后来我使用函数 diff() 并再次检查 adf.test 结果。如果做出差异后 adf.test 拒绝零假设是否意味着我的数据具有随机趋势？
任何帮助都会非常有用，谢谢！
r - R中梯度下降实现的随机梯度下降
我在 R 中有一个使用梯度下降的多变量线性回归的工作实现。我想看看我是否可以使用我必须运行的随机梯度下降。我不确定这是否真的效率低下。例如，对于每个 α 值，我想执行 500 次 SGD 迭代，并且能够指定每次迭代中随机选取的样本数。这样做会很好，这样我就可以看到样本数量如何影响结果。我在使用小批量时遇到了麻烦，我希望能够轻松绘制结果。
这是我到目前为止所拥有的：
找到使用方法更实用sgd()吗？我似乎无法弄清楚如何使用sgd包来获得我正在寻找的控制级别
matlab - ode45 用于朗之万方程
我有一个关于使用 Matlab 计算随机微分方程解的问题。方程是本文(PDF)中第 3 页的 2.2a,b 。
我的教授建议使用ode45小时间步长，但结果与文章中的不符。特别是时间序列和pdf。我对函数中白噪声的定义也有疑问。
这里是集成函数的代码：
主脚本：
如果您有任何建议，我将不胜感激。
这里是面对我的 EM 方法和“sde_euler”的新代码。
再次感谢您的帮助 ！
r - 如何在 DiceKriging 中拟合具有个体测量误差的模型，或者可以吗？
我有一组 5 个数据点（x=10,20,30,40,50及其相应的响应值y和noisesd of y）。这些数据是从随机计算机实验中获得的。
如何在 R 中使用 DiceKriging 为这些数据拟合克里金模型？
具有异质噪声的在线示例预先指定了coef.var和。我不太可能对这些有先验性。coef.trendcoef.theta
我在这里提到了答案。但是，其他参考资料表明添加块金参数 lambda 类似于添加均匀噪声，这不太可能是“个别错误”。
r - 防止 Gillespie SSA 随机模型运行为负
我使用 Gillespie SSA 制作了一个随机感染模型（寄生虫）。该模型使用“GillespieSSA”包（https://cran.r-project.org/web/packages/GillespieSSA/index.html）。简而言之，代码模拟了一组离散的隔间。隔间之间的移动取决于用户定义的速率方程。SSA 算法用于计算给定时间步长 (tau) 的每个速率方程产生的事件数量，并相应地更新总体，过程重复到给定时间点。问题是，假设事件的数量是泊松分布的 (Poisson(rate[i]*tau))，因此当比率为负数时会产生错误，包括当人口数变为负数时。
因此，计算速率并且模型更新每个时间步的总体值，将数据存储在数据框中，然后与之前的运行一起附加。但是，当人口水平变得非常低时，可能会发生事件，使得减少人口的事件数量大于隔间中的数量。一种方法是使时间步长非常小，但这会大大增加模拟的长度。
我的问题是有没有一种方法来增加代码，以便在每个时间步创建/计算数据时，任何负数的人口数值都转换为 0？
我已经尝试解决这个问题，但似乎只能想出在模拟完成后改变值的方法，而负值仍然会导致运行本身出现问题。例如
，如果 (sir.out$L < 0) sir.out$L == 0
任何帮助，将不胜感激