第一题:给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，你不能重复利用这个数组中同样的元素。 示例: 给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 所以返回 [0, 1]解题思路 :使用
求解方法要求解优化问题，请执行以下步骤。选择求解器要找到求解此问题的合适求解器，请参考优化决策表。该表要求您根据目标函数的类型和约束的类型对问题进行分类。对于此问题，目标函数是线性的，约束也是线性的。决策表推荐使用 linprog 求解器。minxfTxsuch that{A⋅x≤b,Aeq⋅x=beq,lb≤x≤ub.(1)fTx 表示由常量组成的行向量 f 乘以由变量组成的列向量 x
# Java规划求解
Java是一种广泛应用于软件开发领域的编程语言，它具有高度的灵活性和可扩展性。在软件开发过程中，我们经常需要解决各种问题，其中包括求解规划问题。规划问题是一个数学优化问题，通过确定最佳决策方案来实现特定目标。在本文中，我们将介绍如何使用Java来求解规划问题，并提供一些代码示例。
## 规划问题的定义
在开始之前，让我们先来了解一下规划问题的定义。规划问题可以描述为在给
原创
2023-08-08 15:24:44
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# 规划求解java的实现过程
## 介绍
在软件开发中，规划求解是一个重要的问题求解技术。它可以用于解决一些复杂的优化问题，如路径规划、资源分配等。本文将介绍如何使用Java来实现规划求解。
## 流程概述
下面是实现规划求解的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|:----:|------|
| 1 | 定义问题模型 |
| 2 | 设计算法 |
| 3 | 实现算法
原创
2023-08-19 07:01:25
63阅读
package line;import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.IOException;public class TestLine { private static double A[][] = { { 1, 2, 1, 0, 0 }, { 2, 1
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2023-07-21 23:24:08
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首先我们来看看动态规划的四个步骤： 1. 找出最优解的性质，并且刻画其结构特性； 2. 递归的定义最优解； 3. 以自底向上的方式刻画最优值； 4. 根据计算最优值时候得到的信息，构造最优解其中改进的动态规划算法：备忘录法，是以自顶向下的方式刻画最优值，对于动态规划方法和备忘录方法，两者的使用情况如下： 一般来讲，当一个问题
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2023-09-06 15:00:02
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本文目录1.说明2.准备加载项步骤1步骤2步骤33.线性规划问题步骤4步骤5步骤6 1.说明使用Lingo程序也可以实现线性规划、非线性规划以及0-1规划，但是在缺少Lingo程序的情况下，我们使用Excel照样可以很容易地完成。在这里我给大家提供了解决此类问题的详细步骤以及需要做的所有准备工作。2.准备加载项规划求解并不在Excel的功能菜单中，而是在Excel的加载项中。在帮助搜索中搜索加载
Java实现规划求解
作为一名经验丰富的开发者，我来教你如何实现"java实现规划求解"。在开始之前，我们先来了解一下整个流程。
整体流程如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定问题的规划模型 |
| 2 | 收集问题所需的数据 |
| 3 | 编写Java代码实现规划求解 |
| 4 | 运行代码并对结果进行分析和优化 |
当我们需要求在有限预算下可以购买的商品数量时，我们就可以使用“规划求解”功能。如上图，在1000元的预算目标内，我们能购买左图中的各书籍多少本。而这些数量，就可以使用“规划求解”来获取答案。1、实际值：编写实际值的公式。2、点击“数据”-->规划求解。设置目标：就是设置实际值公式的单元格；可选择最大值或目标值为，1000。通过更改可变单元格为相关的数量列范围。添加遵守约束：1、数量大于0；2
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2023-07-24 18:01:33
745阅读
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基础入门示例可用的资源线性规划和混合整数线性规划是非常重要的主题。如果您想了解更多关于它们的知识，而且要比在这里看到的东西要学得多，那么您可以找到很多资源。以下是一些入门指南：Wikipedia Linear Programming ArticleWikipedia Integer Programming ArticleMIT Introduction to Mathematical Progra
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2023-07-30 17:56:06
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单纯形算法1947年，丹齐格提出了一种求解线性规划问题的方法，即今天所称的单纯形法，这是一种简洁且高效的算法，被誉为20世纪对科学发展和工程实践影响最大的十大算法之一。
上文提到线性规划问题的最优解一定是基本可行解，单纯形法的思路即在不同的基向量下求不同的基本可行解，然后找到最优的解。从几何的角度来看，也就是从一个极点转换到另一个极点，直至找到最优极点的过程。
那么这样的话可以把算法分成三个子
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2023-07-24 18:46:01
236阅读
运筹优化博士，只做原创博文。更多关于运筹学，优化理论，数据科学领域的内容，欢迎关注我的知乎账号：https://www.zhihu.com/people/wen-yu-zhi-37分支定界法(Branch and Bound)是整数规划领域最基本的一个算法。该算法的利用了两大最基本 最优性条件和分而治之 来解决整数规划问题。本节就从这个两大思路展开分支定界法的由来，并且给出具体的代码实现，帮助大家
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2023-09-05 14:41:36
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0 介绍前面介绍的割平面法和分支定界法都是求解整数规划的常用方法，但是面对大规模整数规划/混合整数规划，往往直接采用割平面法和分支定界法求解是不现实的，这时候就需要对大规模整数规划/混合整数规划问题先进行分解和松弛，然后再进一步采用割平面法和分支定界法来帮助求解。目前我个人总结整数规划问题的分解/松弛的主流的方法有如下三种： 1 Benders decomposition (主要思想是行生成+割平
# Java求解线性规划
## 1. 引言
线性规划是一种优化问题，目标是找到使得线性目标函数取得最大（或最小）值的一组变量的值，同时满足一系列线性约束条件。在实际应用中，线性规划广泛应用于资源分配、生产计划、投资组合和运输等领域。本文将介绍如何使用Java求解线性规划问题，并给出相应的代码示例。
## 2. 线性规划问题描述
线性规划问题可以用以下标准形式来描述：
**最大化问题：**
原创
2023-09-08 07:56:53
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线性规划问题的求解方法两种方法 1.图解法（两个变量使用直角坐标、三个变量使用立体坐标） 2.单纯形法（适用于任意变量，但需将一般形式编程标准形式）2图解法 建立直角坐标（x1，x2>=0），图中阴影部分及边界上的点均为其解，是由约束条件来反映的。 将约束条件画完，会形成一个区域，该区域即约束条件，所限定的可行域范围，目标函数在可行域范围内移动，找到相交的部分，找到最大值或最小值，有可能最值
【前言】本文简单的介绍了加密技术相关概念，最后总结了java中现有的加密技术以及使用方法和例子【最简单的加密】1.简单的概念明文：加密前的信息密文：机密后的信息算法：加密或解密的算法密钥：算法使用的钥匙（读作miyao，正确应该是miyue，但是大家都读miyao） 2.简单的例子将123456每位数字都加1后得到234567，其中123456就是明文，234567就是密文，加密密钥就是
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2023-08-27 23:13:07
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一、线性规划1、线性规划的概念线性规划(Linear Programming 简记 LP)是了运筹学中数学规划的一个重要分支。自从 1947 年 G. B. Dantzig 提出 求解线性规划的单纯形法以来，线性规划在理论上趋向成熟，在实用中由于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，线性规划现代管理中经常采用的基本方法之一。 在解决实际问题时，需要把问题归结成一个线性规划数学
引言算法题，无外乎两类：一类考对基本算法实现的掌握，另一类考运用算法解决实际问题。第一类：排序：快排、归并排序、堆排序怎么实现的？查找：有序数组的二分查找、二叉查找树怎么实现的、红黑树是什么？字符串：KMP会吗？鄙人不才，只能想到算法世界里的冰山一角。这些基本算法的实现过程中的思想，需要掌握！最好能用自己的话讲明白。第二类：运用数据结构解决实际问题。这种题目有两个考察点：1、找到一种解决问题的算法
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2023-09-10 15:30:27
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例子：对下面方程进行求解，1 先标准化#导入包
from scipy import optimize
import numpy as np
#确定c,A,b,Aeq,beq
c = np.array([2,3,-5])
A = np.array([[-2,5,-1],[1,3,1]])
b = np.array([-10,12)]
Aeq = np.array([[1,1,1]])
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2023-06-29 19:45:28
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目录前言多目标遗传算法多目标的优化结果Pareto曲线及分层处理拥挤距离代码实现优化结果最后的话前言在很多的工程实践问题中，往往是多输入多输出的。而且最有意思的事情在于：多个输出指标总是互相矛盾的。把其中一个提高了，另外一个就会受到影响，顾此失彼。基于这样一种应用需求，单目标的遗传算法很明显已经不能满足工程实践的要求了，所以需要开拓多目标的优化算法，多目标的遗传算法就是在这样的背景下，好吧，是我自
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2023-08-24 14:48:10
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