一 几个概念：最优化问题：有n个输入，它的解由这n个输入的一个子集组成，这个子集必须满足某些事先给定的条件，这些条件称为约束条件，满足约束条件的解称为问题的可行解。满足约束条件的可行解可能不止一个，为了衡量这些可行解的优劣，事先给出一定的标准，这些标准通常以函数的形式给出，这些标准函数称为目标函数，使目标函数取得极值的可行解成为最优解，这类问题称为最优化问题。二 最优性原理：对于一个具有n个输入的
介绍原理karatsuba 算法要求乘数与被乘数要满足以下几个条件，第一，乘数与被乘数的位数相同；第二，乘数与被乘数的位数应为 2 次幂，即为 2 ^ 2, 2 ^ 3, 2 ^ 4， 2 ^ n 等数值。下面我们先来看几个简单的例子，并以此来了解 karatsuba 算法的使用方法。两位数相乘我们设被乘数 A = 85，乘数 B = 41。下面来看我们的操作步骤：将 A,
转载
2024-09-26 19:52:09
54阅读
# Python Pulp: 二次规划的实现
在优化问题中，二次规划（Quadratic Programming, QP）是一个非常重要的领域。本文将介绍如何使用Python中的Pulp库实现二次规划模型，帮助读者更好地理解这一概念。
## 什么是二次规划？
二次规划是指目标函数为二次函数，而约束条件为线性函数的优化问题。它可以形式化为以下形式：
\[
\text{minimize } \
原创
2024-10-24 06:50:16
238阅读
PULP库简介PULP是用Python写的一个线性规划(Linear Programming, LP)问题求解库。它的主要作用是将优化问题描述为数学模型，生成MPS或者LP文件，然后调用LP求解器，如CBC、GLPK、CPLEX、Gurobi等来进行求解。PULP库安装作为python的库，PULP的安装非常简单了，打开command window，输入以下指令，等待安装完成即可： pip in
转载
2023-11-13 23:28:33
533阅读
Python内部对整数的处理Python是一种灵活而强大的编程语言，由于其易于学习和功能丰富的特点，已经成为许多程序员的首选语言。在这篇文章中，我们将关注Python内部对整数的处理，并探讨一些有关该主题的重要概念。什么是整数？在Python中，整数是一种基本数据类型，用来表示没有小数的数字。整数可以是正数、负数或零。在Python中，你可以使用数字字面量来定义整数，例如：x = 3
y = -7
转载
2023-09-21 00:01:00
138阅读
# Python Pulp求解非线性整数规划的入门指南
在进行非线性整数规划时，Python 的 Pulp 库通常用于求解线性问题。虽然 Pulp 自身不直接支持非线性优化，但我们可以通过结合其他库，如SciPy，来实现我们的目标。下面我们将详细介绍如何使用 Pulp 和 SciPy 来求解非线性整数规划。
## 流程概述
为了更清晰地展示整个解决过程，下面是一个简化的流程图，显示了我们需要
Python的PuLP求解线性规划问题，小白级教程手把手教学。
简洁是智慧的灵魂，冗长是肤浅的藻饰。——莎士比亚《哈姆雷特》1 PuLP 库的安装如果您使用的是 Anaconda[1]pip install pulp不出意外的话等一会就安装完毕。2 线性规划简介想必大家能点开这篇文章一定都知道线性规划是什么意思吧……那么我用两个例子再简单说一下。2.1
转载
2023-07-10 17:53:23
695阅读
点赞
1评论
# 用 Python PuLP 进行线性规划
线性规划（Linear Programming）是一种数学优化方法，用于在一定的约束条件下寻找最佳解决方案。其应用领域广泛，例如物流、生产、金融等。在Python中，PuLP是一个强大且易于使用的库，帮助开发者和研究者解决线性规划问题。
## 什么是 PuLP？
PuLP是一个基于Python的线性编程库，可以用来简化模型的构建和求解。它的简洁语
原创
2024-09-03 07:07:40
136阅读
Java Pulp线性规划是一种常用的优化技术，应用于资源分配、调度、运载等多个领域。在本文中，我将分享如何在Java中使用Pulp来解决线性规划问题的具体过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧与排错指南。
## 环境准备
在使用Java Pulp线性规划前，我需要确保我的开发环境和工具准备完毕。以下是我所需的软硬件要求和版本兼容性矩阵。
### 软硬件要求
| 软件/
正在学习书上的内容，书上有部分代码没有给全，注解不详细，且随着版本原因出现的问题有所调整，所以写下学习笔记供大家参考。 目录1、环境搭建2、出现的问题3、线性模型与非线性特征4、核技巧5、理解SVM6、关于SVM常用参数的调整7、SVM的预处理数据 1、环境搭建python版本最好是3.6.x及以上，我这里用的是3.7.1版本 安装有机器学习库sklearn、mglearn、matplotlib、
转载
2023-09-03 13:37:57
172阅读
# 使用Python Pulp进行非线性规划的实践指南
在运用Python Pulp进行非线性规划之前，我们首先明确一件事：Pulp是一个用于线性和整数规划的库，然而，对于非线性规划，Pulp的能力是有限的。为了实现非线性规划，我们通常需要使用其他库，如SciPy或CVXPY。但是，为了保持连贯性，本文将指导你如何使用Pulp处理线性规划，并介绍如何转向使用SciPy进行非线性规划。
下面是实
一、python pipPython Pip是Python的软件包管理器，用于在Python环境中安装和管理软件包。它可以自动下载、安装、升级和卸载Python包，帮助Python程序员轻松地管理依赖项。Pip可以从PyPI（Python Package Index）中下载并安装Python软件包，也可以从本地文件系统、git、Mercurial、Subversion等源安装软件包。通过pip，您
转载
2023-12-27 12:46:42
254阅读
学会了前面两篇遗传算法，但是那都是针对抽象的数学问题求解的，那么应用到现实中的实际问题中，我们又该怎样把遗传算法套进去呢，然后我第一个接触到的问题就是车辆路径优化问题VRP，当然也是找到了一篇比较好的文章，物流管理论文实现：基于遗传算法的带时间窗和载重约束的车辆路径优化 这位博主的代码写的非常不错，因为我复制过来运行的时候没有报错，但是，看的时候也比较费劲，因为这个博主比较厉害，他在里面定义了一个
转载
2023-09-04 17:08:50
173阅读
1、什么是线性规划 线性规划（Linear programming），在线性等式或不等式约束条件下求解线性目标函数的极值问题，常用于解决资源分配、生产调度和混合问题。例如：max fx = 2*x1 + 3*x2 - 5*x3
s.t. x1 + 3*x2 + x3 = 10
x1 + x2 + x3 = 7
x1, x2, x3 >=0 线性规划问题的建模和求解，通常
转载
2021-04-29 14:46:04
2719阅读
2评论
1、minimize() 函数介绍在 python 里用非线性规划求极值，最常用的就是 scipy.optimize.minimize()。 [官方介绍点这里](Constrained minimization of multivariate scalar functions)使用格式是：scipy.optimize.minimize(fun, x0, args=(), method=None,
转载
2023-11-07 01:22:13
374阅读
# Python与PuLP的二次规划支持
在优化问题中，通常可以分为线性规划和非线性规划。线性规划是用于线性目标函数和约束条件的优化问题，而非线性规划则涉及到二次目标函数或者约束条件。PuLP 是一个用于线性规划的 Python 库，广泛应用于运筹学和决策分析。然而，PuLP 本身不支持二次规划。因此，本文将探讨 PuLP 的限制，并提供替代方案。
## PuLP 简介
PuLP 是一个用户
关于背包问题的话，其实百度百科已经讲得很详尽了：https://baike.baidu.com/item/%E8%83%8C%E5%8C%85%E9%97%AE%E9%A2%98/2416931?fr=aladdin但是太详尽了，而且太自顶向下，符号一多更容易搞蒙头。那么我就从自底向上，来得出动态规划的状态转移方程吧。来看一个0-1背包的例子：weight=[2,2,6,5,4]
value=[3
转载
2023-11-25 17:21:24
138阅读
线性预测：通过一组yi'zhi已知输入和输出可以构建出一个简单的线性方程，这样可以把预测输入带入线性方程从而求得预测输出，达到数据预测的目的。Numpy提供的求解线性方程组模型参数的API为np.linalg.lstsq(A,B)[0]示例代码： import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
import datetime as dt
imp
转载
2023-11-09 10:33:54
88阅读
# Python Pulp库入门指南
Python Pulp库是一个强大的线性和整数规划求解工具。它允许用户构建线性规划（LP）和整数规划（IP）模型，并使用多种求解器来寻找最优解。无论是用于资源分配问题、优化物流，还是在财务、统计学中，它都是一个不可或缺的工具。本文将带您了解如何使用Pulp库，以及一些基本的代码示例和应用场景。
## Pulp库的安装
要使用Pulp库，首先需要安装它。可
原创
2024-09-02 04:34:01
391阅读
# 使用Pulp库解决优化问题
在现代软件开发中，解决优化问题变得越来越普遍，尤其是在运筹学、供应链管理和资源分配等领域。Python中的Pulp库为我们提供了一个强大且易用的线性规划模型来解决这些问题。在这篇文章中，我将引导你使用Pulp库来实现优化问题的求解，并细致讲解每一步的实现。
## 整体流程
在使用Pulp库之前，我们先来明确一下实现的整体流程。以下是我们将要遵循的步骤：
|
