/sockjs-node/541/yhlwu41b/websocket

时间: 2023-08-23 19:06:36 浏览: 66
/sockjs-node/541/yhlwu41b/websocket 是一个路径,通常用于创建WebSocket连接。它不是一个版本号。因此,不能与引用、引用和引用中的版本号相关联。若要了解更多关于WebSocket和路径的信息,可以参考相关的网络编程文档或教程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [admin-vue/package-lock.json at d1232746aa28bccd6a43653bde81953b5df3c41e · FreedGo/admin-vue · ...](https://blog.csdn.net/weixin_39854440/article/details/117682813)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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From Proposition 1, we plug ri,O = li(μ)τi into (39) and rewrite problem (38) as maximize ri,O 􏰗ai − μ li (μ) − Yi(t)g [li(μ)]􏰘 ri,O li (μ)hi (41a) March 2, 2021 DRAFT maximize ˆr O subject to 0 ≤ ri,O ≤ Qi(t), (41b) 0, ifa − μ −Y(t)g[li(μ)] <0, subject to where the optimal solution is r∗ i,O Accordingly, we have τ∗ = r∗ ii,Oi i1 of μ in (32) as 1−􏰀i∈M1 τi∗. Then, we obtain the optimal dual variable μ∗ through the ellipsoid method (bi-section search in this case) over the range [0,∆], where ∆ is a sufficiently large value, until a prescribed precision requirement is met. Given the optimal μ∗, we denote the optimal ratio obtained from (40) as li (μ∗) 􏰝 r∗ /τ∗, i,O i ∀i ∈ M1. Notice that the optimal solution 􏰕τi∗, r∗ , ∀i ∈ M1􏰖 of the dual problem may not be i,O primal feasible. Therefore, to find a primal optimal solution to (31), we substitute τi = ri,O/li (μ∗) into (31) and simplify the problem as = i li(μ) i li(μ)hi (42) otherwise. Qi (t), /l (μ). After obtaining τ∗, ∀i ∈ M , we calculate the subgradient 􏰁 􏰗ai − Yi(t)g [li(μ∗)]􏰘 ri,O (43a) i ∈ M 1 h i l i ( μ ∗ ) 􏰁 ri,O ≤ 1, ri,O ≤ Qi(t), ∀i ∈ M1. (43b) i∈M1 li(μ∗) The above problem is a simple linear programming (LP) that can be easily solved. With a bit abuse of notation, we denote the optimal solution of (43) as ˆr∗ = 􏰕r∗ , ∀i ∈ M 􏰖 and retrieve 20 the optimal solution to (31) as τ∗=r∗ /l(μ∗),e∗ =τi∗g[li(μ∗)],∀i∈M. (44) i i,O i i,O hili(μ∗) 1 Denote τˆ∗ = {τi∗,∀i ∈ M1} and ˆe∗O = 􏰕e∗i,O,∀i ∈ M1􏰖. As {τˆ∗,ˆe∗O,ˆr∗O,μ∗} satisfies the KKT conditions, {τˆ∗,ˆe∗O,ˆr∗O} is an optimal solution to (31). By combining the optimal solutions in (30) and (44), we obtain an optimal solution of (P4). We summarize the pseudo-code of the O i,O 1 algorithm to solve (P4) in Algorithm 2.,翻译并解释li和hi是什么

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