matlab中实现用wagner-whitin算法

Wagner-Whitin算法是一种用于确定生产批量计划的经典动态规划算法。它可以在满足供应约束的情况下，使得生产成本最小化。

在MATLAB中实现Wagner-Whitin算法，通常需要执行以下步骤：

1.首先，根据模型的需求，定义模型的输入变量和输出变量。

例如，定义输入变量为每个时间周期的需求量、每次生产订单的固定成本、每个时间周期的存贮成本和生产容量限制等。定义输出变量为最小化生产成本时所需的生产计划和总成本。

2.接下来，根据Wagner-Whitin算法的思路，建立动态规划模型。

动态规划模型通常包括状态空间、决策变量、状态转移方程和收敛准则等。在Wagner-Whitin算法中，状态空间通常为每个时间周期的库存水平，决策变量包括生产批量，状态转移方程根据库存水平的变化情况，更新每个时间周期的成本和库存水平，收敛准则则通常为生产成本的变化值。

3.在MATLAB中实现动态规划模型。

可以采用函数编程的方式，编写一个主函数，将输入变量传递给子函数，在子函数中完成状态转移和收敛等功能，并将输出结果返还给主函数。

4.对生产计划进行评估和优化。

根据评估结果，可以对生产计划进行修改和优化，以进一步降低生产成本和提高生产效率。

在整个实现过程中，需要注意参数的定义和数据的准确性，以及算法的收敛和优化效果的评估等问题。

相关问题

给我写一个用Python实现的最小割算法

以下是用Python实现的最小割算法，基于 Stoer-Wagner 算法：

import random

def min_cut(graph):
    n = len(graph)
    # 初始化点集和边集
    vertices = [i for i in range(n)]
    edges = []
    for i in range(n):
        for j in range(i+1, n):
            if graph[i][j] > 0:
                edges.append((i, j))

    while len(vertices) > 1:
        # 随机选择一个点作为源点
        s = random.choice(vertices)
        # 初始化两个集合
        A = [s]
        B = [v for v in vertices if v != s]
        # 初始化两个集合的权值和
        wA = [0] * n
        wB = [0] * n

        while len(B) > 0:
            # 找到连接A和B的最小横切边
            min_cut_edge = (-1, -1)
            min_cut_weight = float('inf')
            for i, j in edges:
                if i in A and j in B and graph[i][j] < min_cut_weight:
                    min_cut_edge = (i, j)
                    min_cut_weight = graph[i][j]
                elif j in A and i in B and graph[j][i] < min_cut_weight:
                    min_cut_edge = (j, i)
                    min_cut_weight = graph[j][i]

            # 将该边的两个端点合并到同一个集合中
            if min_cut_edge[0] in A:
                A.append(min_cut_edge[1])
                B.remove(min_cut_edge[1])
                for i in range(n):
                    wA[i] += graph[min_cut_edge[1]][i]
                    wB[i] -= graph[min_cut_edge[1]][i]
            else:
                B.append(min_cut_edge[0])
                A.remove(min_cut_edge[0])
                for i in range(n):
                    wB[i] += graph[min_cut_edge[0]][i]
                    wA[i] -= graph[min_cut_edge[0]][i]

        # 计算剩余边的权值
        cut_weight = 0
        for i in range(n):
            if i in B:
                cut_weight += wB[i]

        # 删除该点和与该点相连的所有边
        vertices.remove(s)
        new_graph = [[0] * (len(vertices)) for _ in range(len(vertices))]
        for i in range(len(vertices)):
            for j in range(i+1, len(vertices)):
                new_graph[i][j] = graph[vertices[i]][vertices[j]]
                new_graph[j][i] = graph[vertices[j]][vertices[i]]

        # 更新边集
        edges = []
        for i in range(len(vertices)):
            for j in range(i+1, len(vertices)):
                if new_graph[i][j] > 0:
                    edges.append((i, j))

        # 更新图
        graph = new_graph

    # 返回最小割的权值
    return cut_weight

使用方法：

graph = [[0, 2, 3, 4],
         [2, 0, 1, 0],
         [3, 1, 0, 5],
         [4, 0, 5, 0]]

min_cut_weight = min_cut(graph)
print(min_cut_weight)

其中，graph为邻接矩阵表示的图，min_cut_weight为最小割的权值。

关于Carlini-Wagner (CW)攻 击的代码

Carlini-Wagner (CW)攻击是一种针对深度神经网络的白盒攻击方法，它可以生成对抗样本，以欺骗神经网络模型。下面是一个使用TensorFlow实现CW攻击的代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np

def cw_loss(logits, target, c=1, kappa=0):
    target_one_hot = tf.one_hot(target, logits.shape[-1])
    max_logits = tf.reduce_max((1 - target_one_hot) * logits, axis=-1)
    other_logits = tf.reduce_max(target_one_hot * logits - (1 - target_one_hot) * 10000, axis=-1)
    loss = tf.maximum(max_logits - other_logits + kappa, 0)
    return loss

def cw_attack(model, x, y, num_classes=10, c=1, kappa=0, lr=0.01, num_iterations=1000):
    x_adv = tf.Variable(x, dtype=tf.float32)
    y_one_hot = tf.one_hot(y, num_classes)
    for i in range(num_iterations):
        with tf.GradientTape() as tape:
            tape.watch(x_adv)
            logits = model(x_adv)
            loss = tf.reduce_mean(cw_loss(logits, y, c, kappa))
        grad, = tape.gradient(loss, x_adv)
        grad_norm = tf.norm(grad, ord=np.inf)
        grad = tf.clip_by_value(grad, -lr, lr) / grad_norm
        x_adv.assign_add(grad)
        x_adv = tf.clip_by_value(x_adv, 0, 1)
    return x_adv.numpy()

在上面的代码中，`cw_loss`函数定义了CW攻击的损失函数，它是根据目标类别和模型预测结果计算的。`cw_attack`函数用于生成对抗样本，它根据原始输入、目标类别和模型来进行攻击，并返回生成的对抗样本。这个函数使用梯度下降来最小化CW损失函数，并对生成的对抗样本进行剪枝和裁剪，以确保其像素值介于0和1之间。

这里使用了TensorFlow 2.0的API，如果你使用的是TensorFlow 1.x，你需要将代码中的`GradientTape`替换为`tf.GradientTape()`，并将`assign_add`替换为`assign_add()`。另外，代码中的`model`是一个TensorFlow模型对象，你需要根据自己的需要进行替换。