浅谈01分数规划所谓01分数规划，看到这个名字，可能会想到01背包，其实长得差不多。
这个算法就是要求“性价比”最高的解。sum(v)/sum(w)最高的解。定义我们给定两个数组，a[i]表示选取i的收益，b[i]表示选取i的代价。如果选取i，定义x[i]=1否则x[i]=0。每个物品只有选和不选的两种方案，求一个选择的方案使得R=sigma(a[i]x[i])/sigma(b[i]x[i])，也
转载
2023-08-07 15:51:15
138阅读
# 01规划Python — 打造高效的旅行计划
在现代社会，旅行已经成为人们生活中不可或缺的一部分。然而，如何高效地规划一次旅行，让它不仅令人愉快，还能节省时间和精力，是每个旅行者都想要解决的问题。今天，我们将使用Python编程语言来帮助规划旅行，展示如何通过代码来获取旅行信息，并最终形成一份完整的旅行计划。
## 旅程规划流程
首先，我们需要确定旅行的基本流程：
```mermaid
原创
2024-10-24 05:05:34
35阅读
##一：线性规划与非线性规划区别 1.1.约束条件不同 线性规划主要是由确定的等式构成方程组，去求解目标函数的极值问题，全是线性成分（一次式）而非线性规划构成的方程组并不是等式，而是不等式，通过不等式的约束条件，去求解目标函数的极值。（有非线性成分，例如平方） 1.2.最优解范围不同 如果最优解存在，线性规划只能存在可行域的边界上找到（一般还是在顶点处），而非线性规划的最优解可能存在于可行域的任意
转载
2023-09-22 17:11:31
82阅读
0-1规划是决策变量仅取值0或1的一类特殊的整数规划。这种规划的决策变量仅取值 0或1 ，故称为 0-1 变量或二进制变量 ，因为一个非负整数都可以用二进制计数法用若干个 0-1 变量表示 。 0-1 变量可以数量化地描述诸如开与关、取与弃、有与无等现象所反映的离散变量间的逻辑关系、顺序关系以及互斥的约束条件，因此 0-1 规划非常适合描述和解决如线路设计 、工厂选址 、生产计划安排、旅行购物、背
转载
2023-07-07 21:45:19
449阅读
# Python与整数规划：解决优化问题的利器
在许多实际应用中，我们需要做出决策，优化资源的使用，以达到最佳效果。整数规划是一种重要的运筹学方法，通常用来解决带有整数约束的优化问题。今天，我们将用Python来探讨整数规划的基本概念，并通过一个实例来说明如何使用Python进行整数规划。
## 什么是整数规划？
整数规划（Integer Programming, IP）是一种线性规划的变种
### Python Scipy 01 规划入门指南
#### 介绍
在操作研究和优化领域，线性规划（Linear Programming）是一个重要的工具。使用Python和Scipy库，你可以高效地解决线性规划问题。对于刚入行的小白来说，这可能会显得复杂，但只要掌握流程和基本的代码，便能完成任务。
#### 整体流程
以下是解决线性规划的一般步骤，具体步骤如下表所示：
| 步骤
Python3教程Python是一种高层次，解释，互动性和面向对象的脚本语言。Python 被设计成具有很强的可读性语言。它采用英语关键字，而其他语言一般使用标点符号，并且具有比其他语言有较少的句法结构。· Python是解释型的语言：Python 是在运行时被解释处理。你不需要在执行前编译程序。这类似于Perl和PHP。· Python是交互式的： 实际上，可以在 Python 提示和解释直接交
# Python求解01规划：一种有效的优化方法
## 什么是01规划
01规划（0-1 Knapsack Problem）是一种经典的组合优化问题。在这个问题中，有一组物品，每个物品都有相应的重量和价值。我们需要在背包的最大承重限制内，选择物品，使得背包中的物品总价值最大化。最重要的一点是每种物品只能选择一次（0或1）。
### 问题定义
设有 `n` 个物品，分别表示为 `(v1, w
原创
2024-10-24 04:03:40
81阅读
# Python 01 规划问题：一个简单的旅行规划模型
在我们的日常生活中，规划似乎是一个无处不在的任务。例如，假设你想要在一个城市内旅行，如何选择最优的路线以节省时间和成本呢？这便是一个典型的规划问题。在这篇文章中，我们将借助 Python 来解决这一问题，并通过可视化手段来理解结果。
## 旅行规划问题
我们假设某城市有5个著名的旅游景点，我们需要规划一条最优的旅行路线，使得游客能够尽
# Python 混合 0-1 规划：一种高效的优化方法
在现代数据分析与决策制定中，混合 0-1 规划（Mixed Integer Programming, MIP）是一种强有力的数学工具。它用于在给定约束条件下，优化目标函数，广泛应用于运输、生产计划、金融投资等领域。本文将介绍如何在 Python 中实现混合 0-1 规划，并展示一些实际例子。
## 什么是混合 0-1 规划？
混合 0
一、 导言 参考了一下网上写的各种学习路线的文章，再思考并综合了一下自己的需求，结合自己的实际情况写下本文。我的需求说简单也简单，但做好其实没那么容易。1、方便自己更好的用计算机做工作，可以用Python写一些简单的任务文件管理、文本处理方面的小程序。需要学习操作系统管理、Python的数据类型和正则表达式方
转载
2023-10-17 08:08:01
72阅读
# Python 01 规划求解器的实现指南
在很多实际应用中，我们常常需要解决“决策问题”，而 0-1 规划（也称为 0-1 背包问题）就是一个典型的优化问题。本文将手把手教你如何用 Python 实现一个简单的 0-1 规划求解器。本文会详细结构化流程，让你一步一步跟随，也加入必要的代码示例。
## 整体流程
在开始实现之前，首先需要了解整个流程。以下是实现 0-1 规划求解器的步骤：
# Python 01规划 向量形式实现教程
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(开始) --> B(导入numpy库);
B --> C(创建向量);
C --> D(输出向量);
D --> E(结束);
```
## 2. 类图
```mermaid
classDiagram
class Vector {
原创
2024-03-29 05:45:31
44阅读
# Python求解01规划问题的入门指南
## 流程概述
在求解01规划问题时，可以遵循以下步骤。下面的表格展示了从理解问题到实现代码的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|----------|-----------------------------------------------|
| 第1
原创
2024-10-24 04:38:05
50阅读
# Python 规划问题入门指南
在数据分析和优化中，规划问题（又称线性规划）是一种用于寻找最佳解决方案的数学模型。而在Python中，我们可以使用多个库来帮助解决这类问题。本文将为新手提供一个详细的指南，教你如何在Python中实现一个简单的规划问题。
## 一、整体流程
在我们实现规划问题之前，首先需要了解整个过程的大致步骤。下面的表格展示了我们将要完成的主要步骤：
| 步骤 | 描
原创
2024-10-24 06:48:42
10阅读
（1）Pulp库实现import numpy as np
import pulp as pl
def main():
ProbLp=pl.LpProblem(“ProbLp”,sense=pl.LpMaximize)
print(ProbLp.name)
x1=pl.LpVariable(‘x1’,lowBound=0,upBound=None,cat=‘Integer’)
x2=pl.LpVar
1.实验内容 0-1背包问题：若有物品n个，每个物品的价值Value，用vi表示，每个物品的重量weight用wi表示，其中vi和wi均为非负数。设背包的总容量为W，且W为非负数。现需要考虑的问题是：如何选择装入背包的物品，使装入背包的物品总价值最大。【动态规划解步骤】 第一步，刻画问题的最优解子结构。可以将背包问题的求解过程看作是进行一系列的决策过程，即决定哪些物品应该放入背包，哪些物品不放入背
# Python解决0-1整数规划问题
0-1整数规划是一种特殊的整数规划问题，在这种问题中，决策变量只能取0或1的值。通常用于选择问题，比如选择项目、投资或资源分配等。在实际应用中，这种模型能帮助我们在满足约束的情况下，优化目标函数。
## 问题描述
假设我们有一组物品，每个物品都有其价值和重量，我们希望在给定的总重量限制下，选择物品使得总价值最大化。可以定义如下：
- 物品数量：n
-
本地创建数据库，将 excel 数据存储到 city 表中，再取 | 湖北省 | 的所有地级市和县、县级市、区数据作为样表数据记录在样表中。利用 python 的 xlrd 包，定义 process_data 包来存放操作 excel 数据，生成 sql 语句的类，定义 op_postgresql 包来存放数据库的操作对象，定义各种方法PS::另外很多人在学习Python的过程中，往往因为没有好的
转载
2024-03-13 22:05:08
43阅读
01背包问题背包问题是经典的动态规划问题，而01背包基本算得上是其他背包问题的基础，01背包问题即有一个有固定容量的背包，用这个背包去装有固定大小和固定价值的一些物品，问怎么装（装哪些物品）能让背包内价值总和最大。因为每个物品要么装要么不装，对应1和0，所以又叫01背包问题。二维dp首先01背包可以用最普通的动态规划解决，首先dp[i] [j]代表在容量为j的情况下，在0~i个物品中选择使得背包价
转载
2023-12-13 00:04:03
43阅读
