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最佳运输算法的OptimalTransport.jl（Julia）

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简介：
OptimalTransport.jl是一款专为Julia语言设计的最佳传输算法库，提供高效的计算方法来解决领域内的各种最优传输问题。 Julia的最佳运输算法软件包提供了多种最佳传输算法的实现，包括Sinkhorn缩放算法及其变体或扩展。支持的具体算法有：地球移动者的距离（emd、emd2）、Sinkhorn算法（sinkhorn、sinkhorn2）、对数稳定的Sinkhorn算法（sinkhorn_stabilized）、Epsilon缩放稳定的Sinkhorn算法（sinkhorn_stabilized_epsscaling）、不平衡的Sinkhorn算法（sinkhorn_unbalanced）以及Sinkhorn重心算法（sinkhorn_barycenter）。

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  • 最佳运输算法的OptimalTransport.jl（Julia）
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    OptimalTransport.jl是一款专为Julia语言设计的最佳传输算法库，提供高效的计算方法来解决领域内的各种最优传输问题。 Julia的最佳运输算法软件包提供了多种最佳传输算法的实现，包括Sinkhorn缩放算法及其变体或扩展。支持的具体算法有：地球移动者的距离（emd、emd2）、Sinkhorn算法（sinkhorn、sinkhorn2）、对数稳定的Sinkhorn算法（sinkhorn_stabilized）、Epsilon缩放稳定的Sinkhorn算法（sinkhorn_stabilized_epsscaling）、不平衡的Sinkhorn算法（sinkhorn_unbalanced）以及Sinkhorn重心算法（sinkhorn_barycenter）。
     
  • 最佳运输路径求解代码
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    本代码旨在解决最优运输路径问题，通过算法优化实现成本最小化或时间最短化目标，适用于物流、交通规划等领域的效率提升。 本段落探讨了基于CVaR的危险品多式联运风险评价问题，并考虑到了不同运输方式的道路运输风险以及在转换运输方式过程中产生的中转风险。为此设计了一种启发式算法以简化CPLEX12.0对模型求解的过程，通过大小不同的算例验证了该模型和算法的有效性。此研究所得的模型能够为政府及危险品运输商提供基于CVaR最优方案的多式联运路径规划，并且可以作为现实生活中路径选择的重要参考依据。
     
  • 素数最佳算法
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    《素数最佳算法》一书深入探讨了寻找和验证素数的各种高效方法，涵盖了从基础筛法到现代复杂算法的技术进展。 最简单的算法求素数可以免去繁杂的运算，节约时间。
     
  • 最佳空间插值算法（Optimal）
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    最佳空间插值算法(Optimal)探讨了地理信息系统中如何选取和应用最有效的空间数据插值技术，以提高预测精度和分析可靠性。 六、最优插值（Optimal） 最优插值最初由Gandin提出，并在气象领域的“对象分析(Objective Analysis)”中得到应用。随后，该方法被世界气象组织(World Meteorological Organization)推荐使用。此法假设观测变量域是二维随机过程的实现，并认为未知变量测点的数值是由其周围n个已知测点数值进行线性组合得出的结果（Creutin,1982）。
     
  • Java-马踏棋盘（最佳算法）
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    Java-马踏棋盘（最佳算法）介绍了如何使用Java编程语言实现骑士覆盖整个国际象棋盘的问题解决方案，采用优化过的回溯算法确保高效寻找可行路径。 可以直接提交的马踏棋盘设计报告，输入是通过控制台进行的。
     
  • Matlab中的最佳阈值分割算法
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    本篇文章探讨了在MATLAB环境下实现的最佳阈值分割算法，旨在优化图像处理和分析过程中的目标识别与背景分离。 使用迭代方法寻找最佳分割点的算法运行速度较快，并且该算法是用Matlab编写的，可以直接执行。
     
  • MinMaxMin：用Julia语言求解最小-最大-最小鲁棒组合优化问题的算法
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    MinMaxMin是一款基于Julia编程语言开发的软件包，专注于解决复杂环境下的最小-最大-最小鲁棒组合优化问题，为用户提供高效的算法解决方案。 该存储库包含用于解决本段落研究的最小-最大-最小鲁棒优化问题的各种算法。这些算法由AyşeNur Arslan、Michael Poss 和 Marco Silva提出，并详细描述在他们的论文中，名为“几乎没有追索权解决方案”的最小-最大-最小鲁棒组合优化方法。 四种可用的算法如下： 1. 单石版重新实现HKW15，请参见函数exact_dualization()。 2. 来自本地搜索启发式的算法，请参见函数heuristic_dualization()。 3. 根据本段落中的算法1描述场景生成的方法，请查看函数scenario_generation()。 4. 作为本段落中算法3的启发式变体，详情请参考函数heuristic_scenario_generation()。 此代码目前包含两个应用案例：最短路径问题（SP）和带冲突的背包问题（KP）。其他应用程序可以通过创建相应的文件来添加。要测试这两个应用程序之一，请解压缩对应的资料文件，并使用Julia运行相关的命令。
     
  • 最佳HTTP、最佳WebSocket、最佳MQTT
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    本项目旨在提供三种主流网络通信协议的最佳实践，包括高效稳定的HTTP框架、实时双向通信的WebSocket库及适用于物联网设备低功耗连接的MQTT客户端。 仅供学习使用，请勿用于商业目的，商用请前往Unity商城购买。
     
  • 最佳赛马问题（贪心算法）
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    《最佳赛马问题》探讨如何运用贪心算法优化赛马比赛中的策略选择。通过逐步构建最优解，该问题展示了在有限资源下追求最大效益的方法。 古时候，国王 A 和国王 B 都十分热爱赛马运动。他们分别有 N 匹马，并且他们都清楚自己每匹马的速度以及对手的每匹马速度。两人进行 N 场比赛，每次各出一匹马参赛，而且每一场比赛中双方只能使用一次该匹马。 国王 A 通过某种途径已经提前得知了国王 B 的赛马顺序。比赛中，如果国王 A 的马比国王 B 的快，则国王 A 获胜；若两匹马速度相同则为平局；反之，若国王 A 的马慢于对手的，则他失败。比赛规则是：胜利者可以从败者那里获得 200 元奖金，输的一方需支付给对方 200 元，而平局时双方不进行金钱交易。 请分析并提出一种策略供国王 A 使用，在这种情况下能够使自己的收益最大化（或损失最小化）。
     
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    本书由Packt出版社编写，专注于使用Julia编程语言进行设计模式与最佳实践的应用。书中通过具体示例，深入浅出地解释了如何利用Julia的特点来提高软件开发效率和代码质量。适合具有一定编程基础并想深入了解Julia的读者阅读。 《Julia的动手设计模式与最佳实践》是Packt出版社出版的一本书籍代码存储库。 这本书旨在解决在使用验证过的Julia 1.x软件设计中常见的问题，并提供了经过检验的设计方案，帮助开发者快速有效地解决问题。书中通过实际应用案例展示如何利用设计模式来开发可重用和易于维护的高质量程序。 该书涵盖以下内容： - 掌握关键的语言特性以构建大型应用程序； - 发现并运用有助于改进软件架构和设计的设计模式； - 开发模块化、扩展性强且性能高的代码，同时保证其易维护性； - 分析不同设计模式在特定场景下的优缺点，并做出合适的选择。 如果您对该书感兴趣，请立即购买。所有相关源码都按照章节进行分类存放于文件夹中，例如Chapter02。