给我一个优化问题带有数据标签的数据集
时间: 2024-02-23 08:57:28 浏览: 48
一个常见的优化问题是目标函数最小化问题。下面是一个简单的例子,展示了一个带有数据标签的数据集:
特征数据:
| 特征1 | 特征2 |
| ----- | ----- |
| 1 | 2 |
| 2 | 3 |
| 3 | 4 |
| 4 | 5 |
目标数据:
| 目标 |
| ---- |
| 3 |
| 4 |
| 5 |
| 6 |
数据标签:
| 标签 |
| ---- |
| 1 |
| 2 |
| 3 |
| 4 |
在这个例子中,我们的目标是最小化一个二元函数 f(x,y),其中 x 和 y 是特征数据中的两列。目标数据是函数在数据标签处的取值。我们可以用这个数据集来训练一个机器学习模型,或者使用优化算法来寻找最小值。
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一个常见的优化问题是旅行商问题(TSP)。下面是一个带有数据标签的真实数据集,来自于 TSP 中的一个经典问题,称为“Berlin52”。
特征数据:
| ID | X | Y |
| ---- | ------ | ------ |
| 1 | 565 | 575 |
| 2 | 25 | 185 |
| 3 | 345 | 750 |
| ... | ... | ... |
| 52 | 945 | 685 |
目标数据:
| 目标 |
| ---- |
| 7542 |
数据标签:
这里的数据标签是每个城市的编号。例如,第一行的特征数据对应着一个编号为 1 的城市,它的坐标为 (565, 575)。目标数据是一条旅行路线的总长度,该路线需要依次经过所有的城市,最后回到起点城市。
这个数据集可以被用来训练机器学习模型,或者使用优化算法来寻找最短的旅行路线。
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特征数据:
| 客户编号 | X坐标 | Y坐标 | 需求量 | 车辆需求量 |
| -------- | ------ | ------ | ------ | ---------- |
| 1 | 40.000 | 50.000 | 19 | 0 |
| 2 | 45.000 | 68.000 | 30 | 1 |
| 3 | 45.000 | 70.000 | 16 | 2 |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 100 | 45.000 | 55.000 | 19 | 0 |
目标数据:
| 目标 |
| ----- |
| 21298 |
数据标签:
这个数据集中的数据标签是客户编号,特征数据包括客户的坐标、需求量和车辆需求量。目标数据是一条最优的配送路线的总长度,该路线需要依次经过所有的客户,并且满足每个客户的需求量不超过车辆的载重量。
这个数据集包含 100 个客户,可以用来训练机器学习模型,或者使用优化算法来寻找最优的配送路线。