顺序相关调整时间和机器上工序的顺序有关，数值实验时需要数据较多，如何设定

顺序相关调整的数据设定需要考虑以下几点：

1. 工序数量：需要确定有多少个工序需要进行调整。

2. 工序时间：每个工序需要多长时间完成，这个时间可以是实际测量得到的时间或者根据经验估计得到的时间。

3. 机器数量：如果涉及到多个机器，需要确定每个机器的处理能力以及可用时间。

4. 任务之间的依赖关系：如果某个任务必须在另一个任务完成之后才能开始，需要考虑这种依赖关系。

5. 目标函数：需要确定优化的目标函数，例如最小化总工期、最小化总成本等。

6. 算法选择：需要根据实际情况选择合适的算法进行求解，例如贪心算法、遗传算法、模拟退火算法等。

在进行数值实验时，需要根据实际情况合理设定以上参数，并对不同参数组合进行测试，以找到最优的调整方案。

相关问题

分析线性表在实现删除某个数据元素时，顺序存储和链式存储在时间复杂度方面的效率

对于顺序存储结构，如果需要删除某个数据元素，需要将这个元素之后的所有元素向前移动一位，时间复杂度为$O(n)$，其中$n$为元素个数。而对于链式存储结构，删除某个数据元素只需要修改前一个节点的指针指向下一个节点即可，时间复杂度为$O(1)$。因此，从时间复杂度方面来看，链式存储结构在删除操作上明显优于顺序存储结构。

但是，链式存储结构在存储空间上相对于顺序存储结构来说会存在一定的空间开销。每一个节点都需要保存数据本身以及指向下一个节点的指针，因此需要额外的空间来存储这些指针信息。而顺序存储结构则只需要连续的存储空间即可。

综上所述，如果删除操作比较频繁，可以选择链式存储结构；如果对存储空间有一定的要求，可以选择顺序存储结构。

时间序列使用机器学习算法时，将多个df表转化成需要输入的数据格式

在使用机器学习算法对时间序列进行预测时，需要将多个DataFrame转化为适合机器学习算法输入的数据格式，一般可以采用以下方法：

1. 将多个DataFrame按时间顺序合并成一个大的DataFrame，其中每一行代表一个时间点，每一列代表一个特征。

2. 对于每一个时间点，将所有特征值作为一个向量输入到机器学习算法中，即将多个DataFrame转化为多个向量。

3. 如果特征之间存在一定的相关性，可以采用时间滑窗的方法，将前面若干个时间点的特征值作为一个向量输入到机器学习算法中，来预测后面的时间点。

4. 对于时间序列的预测问题，可以采用监督学习的方法，将当前时间点的特征值作为输入，将下一个时间点的特征值作为输出，来训练机器学习模型。

需要注意的是，不同的机器学习算法对输入数据格式的要求是不同的，因此在具体实现中需要根据算法的要求来进行相应的数据处理。