目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 首先介绍MATLAB部分的遗传算法的优化算法介绍： 遗传算法的原理 遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”，在算法中也即是以二进制编码的串。并且，在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”，也即是假设
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2024-06-07 10:07:42
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-运算符 计算机的最基本用途之一就是执行数学运算，作为一门计算机语言，Java也提供了一套丰富的运算符来操纵变量。我们可以把运算符分成以下几组：算术运算符 、 关系运算符、位运算符、逻辑运算符、 赋值运算符、其他运算符（三元运算符、instanceOf 运算符 ）1.算术运算符 +：加法 - 相加运算符两侧的值 -：减法 - 左操作数减去右操作数 *：乘法 - 相乘操作符两侧的值 /：
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2023-06-24 18:58:33
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在知识导学的上一期内容中，我们一起学习了运输问题的数学模型及其特点，不知道大家是否了解清楚了呢？接下来小编将继续向大家介绍我们运输问题的解决方法：表上作业法。一、初始调运方案1.西北角法（1）方法思路 （2）案例展示 2.最小元素法（1）方法思路（2）计算步骤（3）案例展示 3.沃格尔法（1）方法思路 （
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2023-12-19 19:52:03
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在以前的文章（简单遗传算法MATLAB实现）中已经介绍过，遗传算法是一种基于达尔文生物进化论的启发式算法，它的核心思想就是优胜劣汰，适应性好的个体将在生存竞争中获得更大的生存机会，而适应差的将更有可能在竞争中失败，从而遭到淘汰。
1. 生物进化 图1用了一个非常形象的实例，来表现进化机制对生物繁衍的作用
运输问题是针对生产与需求之间的关系，如何使供应链可以高效率低成本地进行与控制的问题。说到底这也是一个求最优解的问题，即如何在多种方案之中找到最优的一种方案。通过前面的学习，我们了解到运输问题是一类特殊的线性规划问题，将单纯型法的思想用到运输问题的求解里，便得到了运输问题的表上作业法。首先确定初始方案，可选用西北角法、最小元素法或伏格尔法；其次进行解的最优性检验，有闭回路法和位势法两种基本方法；最后
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2023-12-14 22:48:43
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# Java 运输问题的探讨与示例
运输问题是运筹学中的经典问题之一，广泛应用于物流管理、供应链管理等领域。它主要涉及如何在多个供应点向多个需求点运输货物，以使运输成本最低。本文将探讨如何使用Java编程语言来解决这一问题，并展示相关代码示例。
## 运输问题模型
在运输问题中，我们有若干个供应点（如工厂）和若干个需求点（如仓库或商店）。每个供应点有一定的供应量，而每个需求点有一定的需求量。
原创
2024-09-09 03:26:25
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# 解决JAVA运输路线问题
## 背景介绍
在日常生活中，我们经常会面临运输路线优化的问题。比如，一家物流公司需要将货物从多个仓库送往不同的目的地，如何找到最短的路径以节省时间和成本就成为一个重要的问题。在计算机科学中，我们可以利用图论算法来解决这类问题。下面我们就以JAVA语言为例，介绍如何使用图论算法来解决运输路线问题。
## JAVA中的图论算法
在JAVA中，我们可以使用图的数据结构
原创
2024-06-11 04:33:14
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在运筹学中，运输问题 (Transportation Problem, TP) 的表上作业法通常包含3个步骤：在已知运输表的基础上寻找初始基可行解。通常采用下列3种方法： 1）西北角法（简便但求解效率低）； 2）最小元素法（整体效率适中）； 3）伏格尔（Vogel）法（效率最高，但求解过程繁琐）。通过计算初始基可行解的检验数来判断当前解的最优性。若已为最优解，则直接输出当前解；若非最优解，则转入下
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2023-09-07 07:56:52
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【动态规划】MATLAB和Python实现-Part04零、回顾一、0-1背包问题1.1 题目描述1.2 题目分析1.3 题目求解1.4 得到选择物品的编号二、硬币兑换的方案2.1 题目描述2.2 题目分析2.3 题目求解 零、回顾前面三篇文章，我们从递归开始，了解了动态规划，并从实际例子中体会动态规划的过程。本篇文章我们继续以实际例子体会动态规划。 我们再回想一下动态规划的基本思路：定义原问题
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2024-01-26 09:29:30
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# 成本最低运输算法实现指南
## 一、流程概述
在开发成本最低运输算法之前，我们需要明确整个流程。下面是实现这个算法的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------------|------------------------------------|
| 1. 确定需求 | 收集并定义运输的问题，比如需求量、
今天学习了JAVA的基本运算符： 一、JAVA的运算符，大概可以分为四类： 1）算数运算符(9)：+ - * / % ++ – 2）关系运算符(6)：== != > >= < <= 3）逻辑运算符(6)：&& || ! ^ & | 4）位运算符(7)：& | ~ ^ >> << >>>二、J
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2023-08-19 23:06:50
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看书看到迭代器和生成器了,一般的使用是没什么问题的,不过很多时候并不能用的很习惯书中例举了经典的八皇后问题,作为一个程序员怎么能够放过做题的机会呢,于是乎先自己来一遍,于是有了下面这个ugly的代码def table(m, lst):
'''绘制m列的棋盘,每行有个皇后旗子'''
head = '┌' + '─┬' * (m-1) + '─┐'
row = lambda x
# Python 中的运输问题：优化物流的智能选择
运输问题是线性规划中的一个经典问题。通常描述为在给定的供应地点和需求地点之间，以最小的运输成本进行有效资源分配。在现代物流与供应链管理中，这一问题备受关注，因此了解并掌握运输问题的解决方法，对相关领域的专业人士尤为重要。
## 运输问题的基本概念
运输问题可以简单描述为：有若干个供应点和需求点需要满足，其中每个供应点有一定数量的商品能够运输
原创
2024-10-27 03:52:32
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运输问题，有生产和需求平衡，不平衡，实际模型，没有多大意义，只是变个符号而已。下面的是平衡的，如果不平衡，约束变一下就可以了。
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2013-08-08 21:31:00
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上期周赛因为最后一题出现bug，再加上都是经典的模板题，问哥就懒得写题解了。本期也是有两道考过的题目，不过最后一题因为考到了背包问题的特殊类型，还是值得拿出来记个笔记。第一题：传奇霸业传奇霸业，是兄弟就来干。小春(HP == a)遇到了一只黄金哥布林(HP == x)。小春每次能对哥布林造成b点伤害，哥布林每次能对小春造成y点伤害。作为玩家的小春怎么可能随便让哥布林打死呢！他有治疗神药，每次能恢复
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2023-11-23 12:40:06
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# Python 运输推荐算法科普
在现代物流与运输行业中，优化运输路径和推荐合适的运输方案成为一项至关重要的任务。运输推荐算法旨在根据多种因素（如运输成本、时间、货物类型等）为用户提供最优的运输方案。本文将通过简单明了的示例介绍 Python 中的运输推荐算法，并使用可视化工具阐明其工作原理。
## 1. 运输推荐算法概述
运输推荐算法的核心任务是根据用户需求，分析运输选项并推荐最佳方案。
原创
2024-09-19 05:03:23
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一、运输规划涉及内容、二、运输规划问题的数学模型、
原创
2022-03-08 14:33:34
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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
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2023-12-24 00:38:09
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运输问题 费用流
原创
2023-04-24 23:59:08
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一、运输问题的数学模型运输问题的建模有点类似于初高中的解方程组问题，以清华大学出版社的《运筹学（第四版）》P82页中的表格为例图源:清华大学出版社的《运筹学（第四版）》P82运输问题的建模就是一个解决运输问题的建模，这里的变量设的是从各个产地运往哥哥销售地的物资量Xij(即为表3-1中未显示内容的方框内应填入的变量）。在产销平衡的条件下， 表3-1代表产量和销量间的关系。竖着看这张表，各个产地i(
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2024-09-28 19:01:04
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