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cky1666

新虫 (小有名气)
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基于大数据的优化方法
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最近在写一个申报书，想基于大数据来建立一个调度优化模型，之前大多数论文研究的是利用静态数据来获取决策方案，想咨询一下各位大神，有没有一边收集数据一边优化的方法呢？也就是说大数据对调度模型会有影响，随着数据量不断更新，相应的优化理念和思路也在变化。

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1楼 2020-02-19 10:50:30
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dyp8848

金虫 (正式写手)
★
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你要是更新训练数量来训练模型还好，要是动态调整模型参数比较困难，常见的网格搜索代价太大，对算力要求很高的。

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cky1666
37楼2020-02-19 11:32:55
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A焦焦

新虫 (正式写手)
★
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这个想法挺好，我是刚接触大数据，希望以后能看到你的进展，学习一下。

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36楼2020-02-19 11:03:10
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kudofaye

铁杆木虫 (职业作家)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
有点像流式数据处理，不过不清楚你这里面的具体问题。什么调度模型？要做决策么？
祝福～
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38楼2020-02-19 13:43:26
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cky1666

新虫 (小有名气)
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引用回帖:
37楼: Originally posted by dyp8848 at 2020-02-19 11:32:55
你要是更新训练数量来训练模型还好，要是动态调整模型参数比较困难，常见的网格搜索代价太大，对算力要求很高的。

谢谢您的答复！我们团队实时搜集了模型相关参数，但我们想根据这些已有的数据来预测下一期的数据量，我们把这个周期缩短到分钟，就近似看作是一个随数据变动的动态模型，但这些实时更新的数据肯定存在一个可用模型来实时预测，总的原则还是使得真实值和预测值误差最小。常见的应用有车辆流量，人流量预测。而我们用传统的模型处理方法是模型不变，数据更新，我现在想法是数据更新，模型也更新，使得最终决策值是当前数据下的最优。

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39楼2020-02-19 16:00:40
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你可以的泽2楼
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ysgj8楼
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