作者 | luanhz相信很多IT从业者程序员都或多或少的存在一些强迫症属性，可能的表现包括：对软件安装的位置选择、代码编写的变量命名规范、文件归档分类等，有时候不能按照自己的预期进行配置总会暗自不爽——我个人是有这种感觉的。最近，在重新组织自己个人电脑的Python开发环境时，因为原生Pip无法安装某个包，较为简单的解决办法是使用conda，于是便又重新折腾了一番，最终发现Miniconda或许
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2024-06-26 17:00:11
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01背包问题 ( 01 Knapsack problem)有10件货物要从甲地运送到乙地,每件货物的重量(单位:吨)和利润(单位:元)如下表所示: 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配送,要求确定运送哪些货物,使得运送这些货物的总利润最大。1.1 原问题和子问题原问题: 在满足重量约束的条件下,将这m件物品选择性的放入容量为W的背包中所能获得的最大利润.子问题:
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2023-10-03 20:54:05
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最优化算法python实现篇（1）——进退法算法简介算法适用问题python实现示例运行结果 算法简介进退法的用途是为一维极值优化问题寻找到一个包含极值的单峰区间，即从一点出发，试图搜索到使函数呈现“高-低-高”的三点，从而得到一个近似的单峰区间。算法适用问题凸优化问题，即目标函数为凸函数，若不是凸函数，则搜索到的单峰区间依赖初始值的选择，一般只能找到包含极值的单峰区间，而找不到包含最值的区间，
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2023-06-01 16:27:44
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快速寻找最优解 -基础知识通过上文, 我们知道了, 如果盲目使用随机算法或者遍历算法寻找最优解的话, 需要计算的空间将会太大. 为了能够让大家直观的感受一下实际应用的计算量, 我这里再举个例子, 1997年5月11日 IBM的深蓝AI战胜卡国际象棋名家斯帕罗夫. 我们知道 围棋的棋盘是19路总共361格, 如果计算机需要计算10步则需要计算的状态数量为361^10 = 37
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2023-11-17 21:05:15
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分析找到递推式存子问题【钢条切割问题】1、题目描述某公司出售钢条，出售价格与钢条长度之间对关系如下表：问题：现在有一段长度为n的钢条和上面的价格表，求切割钢条方案，使得总收益最大。长度为4的钢条的所有切割方案如下：（c方案最优）思考：长度为n的钢条的不同切割方案有几种？答：长度为n就有2^(n-1)次切割方法给出题目的最优表现在就是需要从小到大的最优解算出来即可，即当要计算长度为4的最优解，可以观
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2023-08-17 16:41:15
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最优化资源分配问题问题提出：现有三个发电厂A,B,C其生产成本和最大发电度数分别如下： 发电厂 生产成本T 最大发电度数 A P^2.2 1千万度 B 2p^1.8 1.5千万度 C 0.8p^2.0 1.8千万度 问：全年总发电量不少于3千万度，如何分配生产任务才能使公司的总发电成本最低。 问题分析：根据对发电厂发电量的要求，给A,B, C三个发电厂分配不同的发电量，生产成本是不一样的，所以，我
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2023-12-27 16:13:54
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文章目录多维最优化问题坐标轮换法原理代码实现坐标轮换法坐标轮换法优缺点 多维最优化问题此前介绍的黄金分割法和切线法都是针对一维最优化问题的解决方案。本文开始，我们将最优化问题从一维扩展到多维，暂时仍考虑无约束的优化场景。坐标轮换法原理问题维度扩展后，很容易想到的一个解决方案就是先将多维问题降维至一维，然后再使用之前的算法依次求解。坐标轮换法就是基于该思路所设计的一个算法，其实现流程（假设问题为2
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2024-02-26 18:55:34
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遗传算法的Python实现代码实现代码运行结果代码的生物学解释父代产生子代的机理子代的变异等位交换突变概率选择物竞天择背包问题举例说明最优解和近似最优解示例程序 看到CSDN问答区有这么一个问题**“请问如何通过遗传算法得出正确字符串？ 40C 比如我希望得到最终结果为"Hello World!"。请结合代码说明，最好是用python。”** 问题链接: 代码实现针对这个问题，自己写了一
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2023-08-23 16:24:51
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带约束的优化问题可被定义为： 在python中，可以使用scipy的optimize包进行求解，具体求解函数为linprog，下面举例说明求解方法：假设问题被定义为： 首先，求解最大值问题，我们可以通过取负转换为求解最小值问题，包括不等式约束也是如此，那么该问题的python求解代码如下：import numpy as np
from scipy.optimize import linprog
f
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2023-06-06 20:01:37
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第一题：设计一个有get_min(get_max)功能的栈：要求：实现栈的基本功能，并可以返回栈最小(大)元素的操作。并且pop，push，get_min(get_max)操作的时间复杂度都是O(1)。1.先用python实现基本的栈功能，包括push，pop，peek，is_empty功能# python栈class Stack(object):def __init__(self):self.s
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2023-06-02 15:48:42
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一、问题描述①在箱子装载问题中，有若干个容量为c的箱子和n个待装载入箱子中的物品。物品i需占是s[i]个单元（0<s[i]<=c）。所谓成功装载（feasible packing），是指能把所有物品都装入箱子而不溢出，而最优装载（optimal packing）是指使用了最少箱子的成功装载。对于箱子装载问题，有4种流行的求解算法。②基本要求：->n依次取100，200，500，1
目录指派问题（基础）： 指派系数矩阵：转化为线性规划问题： 找到目标函数： 增加约束条件：matlab求解线性规划问题：intlinprog：指派问题的函数? ： 使用实例：指派问题延伸 ： 指派问题（基础）：
优化算法通常用来处理问题最优解的求解--这个问题有多个变量共同决定的，举一个例子比如有这样一张 人员关系表，需要绘制一张SOSO华尔兹(一种socialnetwork， http://tag.soso.com/)，比如：绘制方法有很多种，我们希望能够最终展现给用户的绘制是比较好阅读的，比如交叉线比较少，每个人的点排的比较开等等。我们利用以下一个数据格式来描述最终的一个解，即一个向量包含每个人的坐标
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2024-03-06 00:01:03
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1、问题描述：设有n个任务由k个可并行工作的机器来完成，完成任务i需要时间为ti。试设计一个算法找出完成这个任务的最佳调度，使完成全部任务的时间最早。2、算法设计：对任意给定的整数n和k，以及完成任务i需要的时间为ti(i=1~n)。计算完成这n个任务的最佳调度。3、数据输入：由文件input.txt给出输入数据。第1行有2个正整数n和k。第2行的n个正整数是完成n个任务需要的时间。4、结果输出：
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2024-05-14 20:23:21
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1、使用模拟退火算法SA（Simulate Anneal）贪心算法是，在求最优解时，从a点开始试探，如果函数值继续减少，那么试探过程继续，到达b点时，试探过程结束（因为无论朝哪个方向努力，结果只会越来越大），因此找到了局部最优b点。模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解，因此有可能会跳出这个局部的最优解，达到全局的最优解。这个概率随着时间推移逐渐降低（逐渐降低才能趋向稳定）。过程：若f
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2023-11-18 09:39:05
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用Python解决优化难题 优化任务的一般表述 优化的目标是从广泛的可能的解中找到问题的最佳解。这里是一个典型的源头优化任务。假设一家航运公司使用船队向客户运送货物。每天公司必须将货物分配到各船，然后为每艘船选择运送货物的路线。每种可能的货物和航线目的都有自己的价值，基于船队的总移动距离，以及可能的其他因素。问题是要选择价值最低的货物和路线的分布。和所有的优化任务一样，这个任务也有以下内容。目标是
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2023-09-11 13:07:13
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一、登山搜索算法产生一个初始点；向领域最高的方向移动问题：依赖于初始状态，容易陷入局部最优改进：局部束搜索：随机产生多个初始点，并行搜索（多几个人从不同位置开始爬山，能到达最高点的概率就大大增加）；随机重启：在指定步以后，简单的随机选取一个状态重新开始登上搜索；二、模拟退火算法模拟退火算法是对登山算法的一种改进，以一定的概率接收更差的解，从而跳出局部最优的限制；采用传统的登山搜索策略，但是不时朝产
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2023-08-22 19:28:35
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一、 实验题目
有 n 个城市，用 1，2，…，n 表示，城 i,j 之间的距离为 dij，有一个货郎从城 1 出发到其他城市一次且仅一次，最后回到城市 1，怎样选择行走路线使总路程最短？二、 题目分析 在开始这个实验题目之前，我查找过很多这方面的资料，货郎担问题（TSP 问题）是一个组合优化问题。该问题可以被证明具有 NPC 计
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2024-01-26 07:47:20
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局部最优解是在问题的解空间中找到的满足一定条件的最佳解，而不必考虑全局最优解。一般来说，局部最优解对于一些实际问题来说已经足够好，尤其是问题的解空间很大或者复杂度很高的情况下。祝您好运！
原创
2024-04-18 13:59:17
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文章目录概述问题记录1、报错文件不存在，如何创建一个文件2、1号线/八通线的“苹果园”站点显示不出小结程序代码 概述这一节课程讲了函数以及问题拆分的思想，使用的一个“自动爬取网站的新通知，并发送到自己邮箱”的例子。（我并没有用过那个邮箱，不好调试代码，因此这部分没太清楚）问题记录1、报错文件不存在，如何创建一个文件在使用下面这段代码进行文件写入操作时，发生了报错：[Errno 2] No suc
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2024-07-09 21:06:35
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