层次分析法（ Analytic Hierarchy Process，简称 AHP）是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。

特别是在计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后，线性规划的适用领域更为广泛了，已成为现代管理中经常采用的基本方法之一。线性规划(Linear programming,简称LP),是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,是辅助人们进行科学管理的一种数学方法,是研究线性约来条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。考虑到投资越分散， 总的风险越小，公司

多目标规划是数学规划的一个分支。研究多于一个的目标函数在给定区域上的最优化。又称多目标最优化。通常记为 MOP(multi-objective programming)。多目标规划的概念是 1961年由美国数学家查尔斯和库柏首先提出的。多目标最优化思想，最早是在1896年由法国经济学家V.帕雷托提出来的。他从政治经济学的角度考虑把本质上是不可比较的许多目标化成单个目标的最优化问题，从而涉及了多目标

主成分分析是对于原先提出的所有变量,将重复的变量(关系紧密的变量)删去多余,建立尽可能少的新变量,使得这些新变量是两两不相关的,且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。因此,人们会很自然地想到,能否在相关分析的基础上,用较少的新变量代替原来较多的旧变量,而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来变量所反映的信息?我们可以把多种指标中综合成几个少数的综合指标,做为分类的型号,将十几项指标

所谓关联分析，就是系统地分析因素。回答的问题是：某个包含多种因素的系统中，哪些因素是主要的，哪些是次要的；哪些因素影响大，哪些因素影响小；哪些因素是明显，哪些因素是潜在的。哪些是需要发展的；哪些需要抑制。要求大量数据,数据量少难以找到统计规律要求分布是典型的(线性的、指数的或对数的),即使是典型的并非都能处理计算工作量大,一般需要计算机帮助有时可能出现反常情况,如正相关则断为负相关,以至正确现象受

在规划问题中，有些最优解可能是分数或小数，但对于某些具体问题,常要求某些变量(全部或部分)的解必须是整数。例如,当变量代表的是机器的台数，工作的人数或装货的车数等。由于只有一辆最大载重为30t的货车能用来运送货物，所以只能选择部分货物进行运送，要求觉得运送哪些货物，使得这些货物的总利润最大。特殊的整数规划，matlab中也只能求解线性0-1规划，对于非线性0-1规划也只能求近似解。matlab可进

在统计学中，回归分析( regression analysis)指的是确定俩种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器

熵权法,物理学名词,按照信息论基本原理的解释,信息是系统有序程度的一个度量,熵是系统无序程度的一个度量;根据信息熵的定义,对于某项指标,可以用熵值来判断某个指标的离散程度,其信息熵值越小,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响(即权重)就越大,如果某项指标的值全部相等,则该指标在综合评价中不起作用。因此,可利用信息熵这个工具,计算出各个指标的权重,为多指标综合评价提供依据。另一种表述：越有可能

本文分享了一款基于 Wails v3 + Go + React 构建的开源桌面应用——AI-ViewNote。该项目直击网课学习和长会议记笔记效率低的痛点，通过打通“本地 FFmpeg 音频提取 -> 自定义 ASR 语音转写 -> LLM 大模型智能提炼”的完整工作流，能将音视频一键转化为结构化、多风格的文本笔记。文章详细介绍了其核心架构与使用体验，并分享了 Wails 桌面端开发的踩坑经验。项