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
改写，改写的目标是约束条件中所有的基变量都用非基变量来表示。 目标函数，用非基变量来表示。 联立后的方程组的特点是，用非基变量表示了约束条件中的基变量。 典式的特点以下图中的式子为例： 我们选定了基B是P1,P2，即B=(P1,P2),此时基变量就是x1,x2，那么x3,x4就是非基变量。 下图右下 ...
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2021-08-21 13:08:00
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一、互补松弛定理作用、二、影子价格、三、影子价格示例、
原创
2022-03-08 14:28:02
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一、使用匈牙利法求解下面的指派问题、二、第一步 : 变换系数矩阵 ( 每行每列都出现 0 元素 )、三、第二步 : 试指派 ( 找独立 0 元素 )
原创
2022-03-08 14:21:54
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其实，在各种算法领域，动态规划的思想随处可见，用同事的话说，就是一种很朴素的方法，我之所以记录这么多文字，是今天看完动态规划，突然发现，有时候，静下心，好好理解理解最最基础的理论原理，你对这个算法的体会和理解会完全不一样。动态规则是运筹学的一个分支, 它是解决多阶段决策过程最优化的一种数学方法。 大约产生于20世纪50年代。1951年美国数学家贝尔曼(R .Bellman)等人,根据一类多阶段决策
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
线性规划的单纯形法的几何解释是什么？ - 滴水的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/24034254/answer/53391676很显然，用单纯形法求解线性规划问题，我们首先需要明白线性规划问题的可行域的边界实际上都是直线或者是平面，因此借用这位大神说的一句话“单纯形就是很多超平面围成的区域”，（超平面就是不止二维的线性空间）。书中讲到，单纯性方法的基本思
原创
2021-03-24 20:54:40
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本文是《最优化理论与算法（第2版）》的学习笔记小编以前学习单纯形法的时候只会套用公式求解问题，但一直没有深入理解单纯形法的几何解释究竟是什么，因此小编在知乎上找到一个很好的回答：线性规划的单纯形法的几何解释是什么？ - 滴水的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/24034254/answer/53391676很显然，用单纯形法求解线性规划问题，我们首
原创
2022-12-20 23:58:39
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前面我们聊过如何学习启发式算法。那么今天就聊聊如何学习运筹优化及精确解算法。
原创
2021-06-09 11:35:34
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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，
一、最优性定理、二、强对偶性
原创
2022-03-08 14:33:38
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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
前言： 运筹学在小白看来就是处理规划问题——优化。是参加数学建模竞赛的必备基础，达到人生巅峰的必学课程。但是从考试的角度讲，它真的好难啊！！！Very difficult ! 下面小白将梳理一下非线性规划、一位搜索和无约束问题的最优方法等知识点。参考教材是：《运筹学基础》何坚勇。下面所述可以作为检索知识点和复习查阅使用。一.非线性规
引入M，其中M是一个充分大的正数。由此，目标函数也改变为zM. 如此构造的线性规划问题我们记作LPM，称之为辅助线性规划问题，也即在原来的线性规划问题的基础上，改造了其等式约束条件，然后有对目标函数施加了惩罚项，Mx4,Mx5。 因为M是充分大的正数，所以即便x4,x5很小，只要x4,x5不等于0， ...
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2021-08-29 12:16:00
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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
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
说明遗传算法的简单应用到这里就告一段落，原理比较简单，上手也容易。在应用过程中发现几个问题：1 文档做的太粗糙，我很多参数是靠猜的（比如cv)2 调用的参数还是比较复杂3 用matplotlib画图的效果不好（特别是对中文的支持很差，应该改为前端展示）当然这个包的计算效果(效率）是很不错的，所以这里计划：1 进行封装，方便日后调用2 解读源码，参考性的进行重构（例如目前都是基于numpy计算，可以
