导读在前期推文Python中的时序分析工具包推荐（1）中介绍了时序分析的三个工具包，分别侧重于时序特征工程、基于sklearn的时序建模和更为高级的时序建模工具。今天，本篇再来介绍4个时序分析好用的工具包：Prophet、Merlion、Darts和GluonTS。延续前篇推文的风格，本文主要对四个时序工具包进行简要介绍，包括工具包的功能定位、主要特色及优劣势等，并列出了相关的论文、文档和gith
MATLAB和Python相关代码，以帮助大家利用工具快速求解整数规划问题，做到事半功倍。由于篇幅有限，小编接下来只展示部分代码一、基础知识1、隐枚举法★0-1变量或二进制变量。例如：当问题含有多项限制要素,,…,，其中每项都有两种选择时，可令个变量,则可以产生个可能的变量组合。当n较大时,采用完全枚举法解题几乎是不可能的。已有的求解0-1型整数规划的方法一般都属于隐枚举法。★ &nbs
Python解运筹学问题PuLP一般线性规划问题构造并求解混合0-1整数规划问题numpy和scipy标准问题（最小值，约束为<=）非标准形式运输问题指派问题（*scipy的linear_sum_assignment*）networkx 解图论问题最小支撑树问题最短路问题最大流问题 PuLP一般线性规划问题例题：from pulp import *
#构建问题
my_LpProblem
转载
2023-08-22 13:59:54
212阅读
管理运筹学解决实际问题的步骤及内容管理运筹学解决实际问题的步骤及内容管理运筹学是管理科学、近代应用数学和计算机技术的一个交叉学科，主要是将生产、管理等过程中出现的一些带有普遍性的资源运筹问题加以提炼，然后综合利用数学、统计学和电子计算机技术进行分析、运算，得出各种各样的结果，最后提出综合性的合理安排，探求最有效的工作方法或最优决策，以在最短的时间内，以最少的资源投入取得最大的产出效果。管理运筹学作
1、什么是动态规划动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解，创立了解决这类过程优化问题的新方法——动态规划。使用动态规划特征： 1. 求一个问题的最优解 2. 大问题可以分解为子问题，子问题还有重叠的更小的子问题
文章目录线性规划整数规划一般的整数线性规划问题0-1整数规划广义指派问题非线性规划二次规划 线性规划 运筹学对于线性规划问题直接使用图解法，单纯形法利用求解。在python中可以直接使用scipy.optimize模块的linprog函数求解。 linprog函数的调用方式：scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b
在本节，可以通过如何开始用Python调用or tools：* 什么是优化问题* 怎么用Python解决优化问题* 更多Python 案例* 定义优化问题的类型什么是优化问题？优化问题目标是在一个问题的解空间里找到一个最优解。典型的案例就是车辆运输问题，解决打包及路径成本最小的问题。对于优化问题是通用的两个部分如下，* 目标。目标包含两个部分，① 目标的名称 ② 目标函数。目标名称名称必
转载
2023-09-30 11:44:09
155阅读
说明上篇介绍了基本的例子，这篇做一个实践。这里再推荐一篇文章，排版更好一些。内容1 业务问题假设存在这样一个业务问题：1 在爬虫服务器上起k个同样的爬虫，爬取目标网站2 对于某个爬虫来说，每次爬取时需要使用一个ip发起请求3 某一时刻，爬虫服务器需要根据爬虫的数量向代理请求ip， ip有每分钟和每天最大数量两种限制假设1 不同机器起的爬虫，处理速度一样2 目标主机的响应稳定3 同一个代理，ip的性
运筹学(OR)和优化模型包括线性规划(LP)、混合整数线性规划(MILP)和二次规划(QP)。一般我们使用LP/MILP包来单独建模一个实际的优化问题，例如GAMS、AMPL、OPL或其他，然后使用优化求解器(例如CPLEX、gu、Mosek、Xpress等)来解决它，并将最优结果提供给经理和决策者。在OR和数据科学社区中，许多人推荐使用Python这种优秀且流行的编程语言。它简单、
运筹学 — 概述概述概述
主要研究人类对各种资源的运用及筹划，在满足一定约束的条件下，以期发挥有限资源的最大效益，达到总体最优的目标－－所谓运筹帷幄最初由钱学森老先生引入中国，据说最开始的用途是优化航空／军工等领域。别名
数学规划 (math programming)、优化 (optimization)、最优化理论、决策科学(Decision Science)等。历史An Annota
动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。简单的理解为：是将一个棘手的问题，分成一个个小问题，先着手解决这些小问题，最后找到解决最优解的优化过程。动态规划一般可分为线性动规，区域动规，树形动规，背包动规四类。在这里，我们主要解决背包动态规划问题。用一个示例展开：假如你要去野营。你有一个容量为6磅的背包，
西北角法不考虑运价，从西北角的格子开始分配运量，按尽可能满足一方取小的原则，第一行和第一列的格子分配完后，依次向东南角方向的格子进行运量分配。 例如： 第一步：列出产售平衡表 第二步：利用西北角法进行运量分配：首先在产售平衡表的x11处尽可能取最小值：min{50,100}=50x11为50后，由表可知x21，x31只能为0，划去第一列，在剩下的方格中，找出x12x12=min{70，100-50
最优化问题是运筹学与数学需要解决的主要问题之一，它既是运筹学的分支之一也是数学的分支之一，那么它在运筹学中与在数学中有什么区别呢？在数学中，我们主要关注问题的数学模型以及解决问题的方法；而在运筹学中，我们不仅仅要关注模型本身，还需要关注如何从社会经济现象中总结事物的一般规律，并将这种规律总结成具体的数学模型，从现象到模型，是优化在运筹学与数学中的主要区别之一。最优化问题的目的是在一定的约束条件下，
文章目录一、网络最大流问题二、Ford-Fulkerson 算法（最坏时间复杂度：O(f×m)）2.1 残存网络2.2 增广路径2.3 算法介绍2.4 完整代码三、Edmons-Karp 算法（最坏时间复杂度：O(m×m×n)）3.1 算法介绍3.2 完整代码四、Dinic 算法（最坏时间复杂度：O(m×n×n)）4.1 Level Graph4.2 算法介绍4.3 完整代码五、三种算法的性能测
整数规划对比线性规划是连续变量的线性优化问题，整数规划其实就是整数变量的优化问题，研究比较多的是纯整数线性规划或者混合整数线性规划（MILP），区别于线性规划，整数规划强调的是决策变量的取值必须是整数。解线性规划的方法不能保证求出的解满足整数条件，因此引出来求解整数规划的对应方法，比较常见的是分支定界与割平面法。另外一些方法先留一下，随后再总结。分支定界法分支定界：Branch and bound
一、 MATLAB中的优工具箱利用Matlab的优化工具箱，可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。具体而言，包括线性、非线性最小化，最大最小化，二次规划，半无限问题，线性、非线性方程(组)的求解，线性、非线性的最小二乘问题。另外，该工具箱还提供了线性、非线性最小化，方程求解，曲线拟合，二次规划等问题中大型课题的求解方法，为优化方法在工程中的实际应用提供了更方便快捷的途径。1.1 优化工具箱
说明爹有娘有，不如自个有成熟的包稍微参考一下，或者在某些场景下对付一下即可。核心的部件还是要自己研发。本篇从0.1开始（因为以前已经写过一篇)，构造一个新的可迭代版本。目标：1 完成连通性测试。2 可以使用GPU运算。3 厘清算法的要素和要点。4 使用PM规范搭建（既能测试脚手架方法的便利程度，又能使得算法过程足以服务化）内容先对遗传算法进行一些梳理（和增强）遗传算法的灵感来自与遗传学与进化论。首
一、运筹学介绍运筹学就是近代应用数学的一个分支，主要就是研究如何将生产、管理等事件中出现的运筹问题加以提炼，然后利用数学方法进行解决的学科。运筹学就是应用数学与形式科学的跨领域研究，利用像时统计学、数学模型与算法等方法去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的答案。运筹学不仅在科技、管理、农业、军事、国防、建筑方面有重要的运用，而且经常用于解决现实生活中的复杂问题，特别就是改善或优化现有系统的效率，在我们
1.基本概念（1）解决的问题常见的现象： 上、下班搭乘公共汽车;顾客到商店购买物品;病员到医院看病;旅客到售票处购买车票;学生去食堂就餐等就常常出现排队和等待现象，排队的不一定是人也可以是物。解决： 面对拥挤现象，人们总是希望尽.量设法减少排队，通常的做法是增加服务设施。但是增加的数量越多，人力、物力的支出就越大，甚至会出现空闲浪费，如果服务设施太少，顾客排队等待的时间就会很长，这样对
排队过程的一般表示下图1就是排队过程的一般模型。各个顾客由顾客源(总体)出发,到达服务机构 (服务台、服务员)前排队等候接受服务, 服务完成后就离开。排队结构指队列的数目和排列方式 , 排队规则和服务规则是说明顾客在排队系统中按怎样的规 则、次序接受服务的。我们所说的排队系统就指图中虚线所包括的部分。排队系统的组成和特征一般的排队系统都有三个基本组成部分 : 1输入过程 ; 2排队规则 ; 3服务
