线性规划scipy.optimize.linprogfrom scipy.optimize import linprog一般形式 官方文档:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.linprog.html例一:c = [-5, -4, -6] # 目标函数系数 A = [[1, -1, 1], #
转载 2023-07-12 22:01:15
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一、线性规划模型 1.模型结构①决策变量,x =(x1,x2,x3…,xn)。②目标函数,f(x) ③可行域,,常用一组不等式(约束条件)表示:当目标函数和约束条件对于决策变量而言都是线性的时,称为线性规划2.模型特征①比例性,决策变量对目标函数和约束条件的“贡献”,与决策变量的取值成正比②可加性,决策变量对目标函数和约束条件的“贡献”,与决策变量的取值无关③连续性,决策变量的
转载 2023-08-14 22:41:53
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目录一、模块介绍二、模块源分析与参数解释三、实例求解四、参考一、模块介绍1.1模块功能        Scipy.optimize是Scipy中一个用于解决数学模型中优化类模型的子包,该子包中又包含了多个子功能模块见下表,不同方法不同条件求解最优化模型。本节介绍minimize对一般规划问题的模型建立与求解。问题类型模
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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
题目1. 最长递增序列-动态规划(即,找出一个给定序列中最长的递增序列?)# 动态规划 ''' 一般思路: 1. 穷举法/暴力搜索; 2. 记忆化搜索,剪枝 ''' # TODO 1. 暴力破解 def find_max_len1(nums, i): ''' 暴力破解:找出最长递增序列: L(i) 从i开始的子序列
转载 2023-05-24 17:25:23
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动态规划是一种通过将复杂问题分解为更简单的子问题来求解问题的方法。在路径规划的问题中,我们常常需要找出在一个网络(如图、矩阵等)中从起点到终点的最优路径。在本博文中,我将以“动态规划 路径规划 python”为核心,详细记录这个过程。 ### 环境预检 在进行路径规划时,首先能够通过思维导图梳理出该项目的主要思路,我们可以将问题转化为“动态规划”过程。为此,我扩展了项目的硬件配置表格以确保环境
最近利用业余时间开始学习Python,制定简单计划如下: 终极目标: 用Python写一个Web Framework(Open Source)! 近期学习计划: Python入门:主要是阅读入门教程,学习Python基础编程知识;目标:可以阅读简单代码;时间:2周(进度:50%)。Pylons入门:了解Pylons的基本操作和使用,了解网站的服务
转载 2023-12-25 20:48:13
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MazeProblem简单介绍一下该项目不过是一个平平无奇的小作业,基于python3.8开发,目前提供两种迷宫生成算法与三种迷宫求解算法,希望对大家的学习有所帮助。效果图如下所示:环境介绍刚刚说了,这是python3.8,同时我们还包含了两个第三方库,这些我将会放在requirement.txt中。是的,我现在意识到它非常重要,因为跑别人代码没有它真的很容易环境冲突。文件介绍项目很简单,一共只有
前言找不到完整的学习路线?本文分享2022年Python学习路线及学习目标规划拿走不谢,Python作为今年来特别受欢迎的编程语言,是AI时代头牌语言AI领域的敲门砖,Python已经入驻小学生教材,将来不学Python不仅知识会脱节与朋友都没共同话题了,作为程序员的我们,必须给自己增加一项技能,提高职场竞争力,掌握一定的Python技能。第一阶段、Python基础1、学习目标:能够熟练使用Pyt
车辆路径规划问题的研究一般较常遇到需要画出车辆路径示意图,已知有每辆车的真实坐标序列,那么如何利用在一个空白的坐标轴上画出路径呢?1.准备1.1 matplotlib引入一般情况下只引入plt就行了,但是我这里因为要修改图例的字体,直接将matplotlib也引入进来:import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt1.2 数据形式我的数据形式是一
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'''动态规划算法 动态规划(Dynamic Programming,DP) 是运筹学的一个分支, 是求解决策过程最优化 的过程。我们后面说动态规划就可以简称为 DP 算法。 这个算法是在20世纪50年代初,美国数学家贝尔曼(R.Bellman)等人在研究多阶段决 策过程的优化问题时,提出了著名的最优化原理,从而创立出来的。 动态规划的应用极其广泛,包括工程技术、 经济、工业生产、军事以及
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参考:http://www.banbeichadexiaojiubei.com/index.php/2020/02/26/%e8%87%aa%e5%8a%a8%e9%a9%be%e9%a9%b6%e8%b7%af%e5%be%84%e8%a7%84%e5%88%92-dijkstra%e7%ae%97%e6%b3%95/ 一. DJKSTRA算法概述我们可以将地图抽象为Graph的数据结
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应该很多人都还记得微信的小程序游戏:跳一跳。那时候很多人都是用Python来玩,羡慕他们能够得高分的同时,也产生了一波 对Python产生了浓厚的兴趣伙伴,包括我身边朋友也是,好几个从此也开始学习Python。 但对于刚开始学习Python的伙伴来说,都不知道如何开始,也不知道该如何定制学习路线,今天就给大家分享对于零基础Python初学者该如何规划学习路径,但每个人情况不一样,制定的
最近在做移动机器人路径规划相关的topic,打算对路径规划算法做一个调研,并写下这篇记录。本博文的大部分内容来源于网络的博客或者论文,相关的参考也会给出来。本博文仅作本人学习记录用。 目录引言什么是路径规划?路径规划发展趋势多传感器融合路径规划多机器人协作路径规划多算法融合路径规划 路径规划算法分类机器人传统路径规划方法可视图法 栅格法 人工虚拟势场法机器人
爬楼问题方法一递归方法实现爬10阶楼梯的问题def F(n): if n==1: return 1 if n==2: return 2 return F(n-2)+F(n-1) print(F(10)) >>>89方法二10阶楼梯运用单纯递归的方法轻松得到结果,可是当阶数变成100的时候或者更多的时候,想要得出结果可就没
运筹学运筹学是一种科学的决策方法,它通常是在需要分配稀缺资源的条件下,寻求系统的最佳设计。科学的决策方法需要使用一个或多个数学模型(优化模型)来做出最优决策。优化模型试图在满足给定约束的决策变量的所有值的集合中,找到优化(最大化或最小化)目标函数的决策变量的值。 它的三个主要组成部分是:目标函数:要优化的函数(最大化或最小化)。决策变量:影响系统性能的可控变量。约束:决策变量的一组约束(即线性不等
Python的scipy库中提供了解简单线性或非线性规划问题,但是不能求解如背包问题的0-1规划问题,或整数规划问题,混合整数规划问题,CVXPY库可以求解以上类型的问题。本文将使用cvxpy库求解整数规划问题。如果你需要使用cvxpy求解背包 问题或混合整数规划问题可以直接在cvxpy的官方文档上查询相关的例子。
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一. DJKSTRA算法概述我们可以将地图抽象为Graph的数据结构,然后利用Graph的广度优先遍历算法(Breadth-First Search, BFS)解决无权重的High-Level的地图级别的规划。但是实际应用场景中,地图中各个路径所代表的Graph的边的权重都是不同的,比如距离长的Edge权重就应该比较低;交通拥堵的Edge权重就应该低等等。对于有权重的Graph如何进行最短路径规划
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
ROS入门 7.2.4 导航实现04_路径规划《ROS入门-理论与实践》视频教程镇楼 毋庸置疑的,路径规划是导航中的核心功能之一,在ROS的导航功能包集navigation中提供了 move_base 功能包,用于实现此功能。1.move_base简介move_base 功能包提供了基于动作(action)的路径规划实现,move_base 可以根据给定的目标点,控制机器人底盘运动至目标位置,并且
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