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
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2024-01-16 20:48:41
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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
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2023-12-31 21:17:49
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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
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2023-08-22 13:59:54
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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
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2024-02-27 10:35:30
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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
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2023-12-13 01:02:19
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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
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2023-12-28 05:25:18
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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
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2023-09-30 11:44:09
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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、
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2023-11-29 19:26:33
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# 如何实现 Python 的运筹学库
运筹学在很多领域都有广泛应用，尤其是在优化和决策分析方面。Python 提供了多个运筹学库，其中最常用的是 `PuLP` 和 `SciPy`。以下是实现一个简单运筹学模型的基本流程，适合刚入行的开发者参考。
## 流程概述
为了方便理解，下面是实现运筹学模型的基本步骤概述：
| 步骤 | 描述
## Python运筹学库：优化问题的解决利器
### 引言
随着人工智能的飞速发展，优化问题在各个领域中变得越来越重要。优化问题是指在给定的约束条件下，寻找使目标函数取得最大或最小值的一组决策变量的问题。在实际生活中，我们经常会遇到这样的问题，比如制定最佳产能安排、寻找最短路径、优化投资组合等等。而Python作为一门功能强大且易于上手的编程语言，为我们提供了多个运筹学库，方便我们解决各类优
原创
2023-12-29 11:09:51
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一、简简单单介绍一下AHP AHP（层次分析）算法作为数学建模中评价问题中求解的“万金油”，以方便构建且思路简单而受到大部分数模小白的青睐以及使用。下面简单介绍一下AHP算法的基本信息： AHP是一种定性与定量相结合的系统化、层次化的分析方法，由美国的运筹学加Satty于20世纪70年代提出。AHP自20世纪80年代初引入到我国以来，国内外相关研究者对其进行了大量的改进和完
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，
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2024-01-17 06:05:07
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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
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2023-11-25 13:26:00
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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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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，
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2023-12-18 20:47:51
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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
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2024-04-08 08:57:26
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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
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2023-10-28 12:20:34
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# Python运筹学：车辆路径问题的实现指南
车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，VRP）是运筹学中一个经典的优化问题，目的是优化车辆的行驶路径，以最小化总运输成本。在这篇文章中，我将逐步引导你完成用Python来实现车辆路径问题的过程。
## 实现车辆路径问题的流程
以下是实现车辆路径问题的基本步骤：
| 步骤 | 描述
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
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2024-02-04 21:13:56
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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
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2024-06-18 16:29:19
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