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供应链与贸易网络的存在保障了生产资料与商品的流转,促进了社会经济的发展与繁荣。然而,近几年因地缘政治、战争、疫情等极端情形的冲击,供应链网络和国际贸易网络的正常运转受到了极大的挑战,如何衡量和应对极端冲击对两者的影响成为吸引学者关注的重点,本报告将从最优化模型构建与分析的角度出发对该问题进行探索。
2021年11月6日-7日,国家天元数学西北中心在线上腾讯会议成功举办“最优化方法与人工智能”主题年活动——“图论与网络优化研讨会”。会议邀请了十八位图论与网络优化领域的知名专家做学术报告,来自清华大学、南京大学、南开大学、厦门大学、北京交通大学、华中师范大学、西安交通大学、西北工业大学、西安电子科技大学等单位的百余位专家学者和在校研究生参加了会议。
长沙学院运筹学课件 图与网络优化
Abstract提出一种用于支持向量回归的网络优化策略.学习策略分为两个阶段:首先训练支持向量机, 得到支持向量回归的初始结构和参数,构造一个无阈值的支持向量回归网络;然后通过带有遗忘因子的递归最小二乘算法, 优化计算支持向量回归网络的权值, 以达到更好的函数拟合精度.与支持向量回归相比, 这种策略可以得到最优的权值和阈值.仿真结果表明, 该网络性能优良, 具有在线应用的潜力.

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