#-*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import os
#打印二维数组的函数，用以显示计算过程
def printTable(Data):
for i in range(len(Data[0])):
for y in range(len(Data)):
if y == len(Data) -1 :
⛄一、遗传算法仓库货位简介（仅供参考）1 引言 随着电力企业生产规模的不断扩大，传统模式下的仓库管理模式由于利用率较低等问题已经不能很好地胜任电力企业仓储管理的需要。自动化立体仓库又称为自动仓储，极大地提高了物流整体运行效率，在物流活动中有着举足轻重的地位。对货位进行有效分配至关重要，合理的拣选路径可以节约时间、提高效率、同时降低拣选过程中设备所消耗的能量，进而降低成本。货位分配就是考虑货物货架的
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2023-08-24 14:09:25
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匈牙利法第一步：（1）写出工作效率矩阵 先找出行最小值，并用每个数减掉，再找出列最小值，并进一步减去（2）需要找出N个独立的“0元素”，满足 从行上看，只有1个0，从列上看，也只有1个0，此时令这些独立的0取1，其余元素取0，得
# Python遗传算法解决指派问题
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，可以解决很多复杂的问题。指派问题（Assignment Problem）是一种经典的优化问题，通常用于解决资源分配的最佳化问题。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python编写遗传算法来解决指派问题。
## 什么是指派问题？
指派问题是在一个N x N的矩阵中找到最小成本的N个元素，使得每行和每列各有一个元
原创
2024-05-29 04:50:06
290阅读
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目录指派问题（基础）： 指派系数矩阵：转化为线性规划问题： 找到目标函数： 增加约束条件：matlab求解线性规划问题：intlinprog：指派问题的函数? ： 使用实例：指派问题延伸 ： 指派问题（基础）：
匈牙利算法 指派问题 Java
在解决优化指派问题时，匈牙利算法是一种经典而高效的解决方案。指派问题主要涉及将一组任务分配给一组代理，以最小化总成本或最大化总效益。此问题广泛应用于运输、分配和资源调配等领域。
我们首先从背景描述入手，深入了解匈牙利算法的应用与特点。
背景描述
匈牙利算法也被称为Munkres算法，主要用于解决二分图匹配问题，尤其是指派问题。其基本思想是在加权二分图中找到一
在生活中经常遇到这样的问题，某单位需完成n项任务，恰好有n个人可承担这些任务。由于每人的专长不同，各人完成任务不同(或所费时间)，效率也不同。于是产生应指派哪个人去完成哪项任务，使完成n项任务的总效率最高(或所需总时间最小)，这类问题称为指派问题或分派问题。一、指派问题的数学模型最优指派问题也称为最优匹配问题，它是运输问题的特殊情况。例:有一份中文说明书，需译成英、日、德、俄、法5种文字，分别记作
```mermaid
erDiagram
ENTITY1 {
attribute1
attribute2
...
attributeN
}
ENTITY2 {
attribute1
attribute2
...
attributeN
}
原创
2023-10-25 07:01:12
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# Python指派问题及其解决方法
在实际的工作和生活中，我们经常遇到需要对某些任务或资源进行指派的情况。在团队协作或项目管理中，合理的任务分配是至关重要的。Python作为一种强大的编程语言，可以帮助我们解决这类问题。本文将介绍Python中常见的指派问题，并给出相应的解决方法。
## 什么是指派问题？
指派问题是一种优化问题，其目标是将一组任务或资源分配给一组执行者或接收者，以最大化或
原创
2024-06-20 03:37:24
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实验四：矩阵算法一、实验目的问题描述：N个人分配N项任务，一个人只能分配一项任务，一项任务只能分配给一个人，将一项任务分配给一个人是需要支付报酬，如何分配任务，保证支付的报酬总数最小。假设N=5，每个人工作和报酬之间的关系如下表所示，求解该问题的最优解 表1.1 任务分配 work1 work2 work3 work4 work5
person1 90 75 75 80 60
person2
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2023-09-04 15:14:45
159阅读
# 教你解决 Python 指派问题
在这篇文章中，我将详细介绍如何使用 Python 处理指派问题（Assignment Problem）。指派问题是一种优化问题，其目标是将一组任务分配给一组资源，以使得总成本最小（或总效益最大）。可以用匈牙利算法或线性规划等方法来解决。我们会选择使用 `scipy` 库中的线性规划方法。
## 整个流程
下面是解决指派问题的基本流程：
| 步骤 | 描
匈牙利算法--过程图解 以下算法可把G中任一匹配M扩充为最大匹配，此算法是Edmonds于1965年提出的，被称为匈牙利算法，其步骤如下： （1）首先用（*）标记X中所有的非M-顶点，然后交替进行步骤（2），（3）。 （2）选取一个刚标记（用（*）或在步骤（3）中用（yi）标记）过的X中顶点，例如顶点xi
学号:S201625005
姓名：梁勋
联系电话：13126734215
运行环境：MacOS serria 10.12.4 Beta (16E163f)
程序语言：Python3 分析设计：
有n份作业分配给n个人去完成，每人完成一份作业。
假定第i个人完成第j份作业需要花费cij时间，cij>0,1≦i,j≦n。试设计一个回溯算法，将n份作业分配给n个人完成，使得总花费时间最少。
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2024-09-18 20:22:59
50阅读
很多人会把能力规划与制造过程联系在一起，实际上，能力规划是规划和安排涉及有限资源利用的各个部门的可行选择和工具。有限容量规划和无限容量规划各有优缺点，对任何特定方法或情况最有效的最佳方法的确定取决于资源的可用性和规划范围的大小。在实现有限容量调度和无限容量负载之前，必须了解这两种方法在生产中的不同之处。所以，我们这里是了解有限容量调度和无限容量负载之间的区别。aps高级排程有限产能排程与无限产能排
前言本文是关于函数的习题整理和讲解5.2如果函数中没有return语句或者return语句，但不带任何返回值，那么该函数的返回值是None5.7para 是一个列表，而不是一个变量。在函数 func 中修改 para[0] 时，实际上是在修改列表中的元素5.8value = 3
def func(para=value):
print(para)
value = 5
func()
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2024-09-20 09:10:00
89阅读
介绍 分配问题是基本的优化问题之一。 简单来说，要问的问题是这样的：
有斧头工人数和y个工作。
可以为任何工人分配任何工作，但是每个工人和工作的组合都具有相关的成本。
应该以使分配的总成本最小化的方式分配所有工人的工作。
可以概括术语“工人，工作和成本”。
他们不一定必须适合那种确切的情况。
任何时候您需要以最佳方式将一件事分配给另一件事都被视为分配问题
# Python 最优分配算法
在现实生活中，我们会遇到各种分配资源的问题，比如如何将有限的资源高效地分配给多个需求者。为了找到最佳分配方案，最优分配算法应运而生。本文将探讨 Python 中的一种常见的最优分配算法，并提供实际的代码示例。
## 什么是最优分配算法？
最优分配算法旨在通过一定的规则和目标，在各种选项中找到最好的解决方案。常见的应用场景包括任务分配、资源调度以及项目管理等。
指派问题指派问题数学模型指派问题的一般形式如下：KaTeX parse error: No such environment: align* at position 8: \begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲*̲}̲ \min\ &z=\sum_… 特别地，当时，简化为如下形式：KaTeX parse error: No such environment: align* at positi
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2023-08-20 13:11:59
353阅读
随着社会和经济的不断进步，现代物流业蓬勃发展，如何充分利用时间、信息、仓储、配送和联运体系创造更多的价值，是物流运作必须解决的问题。日益复杂的运输活动使得运输问题变得越来越庞杂，但是其核心思想仍然是实现现有资源的最优化配置。运输问题经常出现在计划货物配送和从某些供给地区到达需求地区之间的服务中，特别是每个供给地区(起点)的货物可获得量是有限的，每个需求地区(目的地)的货物需求量是已知的，运输问题中
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2024-01-03 22:03:06
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0 前言因个人之前遇到过多目标货位分配问题，采用的是NSGAⅡ算法进行求解，在找资料时发现代码大多用的matlab或者python，用C++的比较少，而当时自己用的是C++语言，参考了Github上面的一些代码，算是大体搞定，现在贴出来方便后续自己查看，也供大家参考和交流1 算法流程多目标货位分配问题是以货架稳定性、库区分配优化以及物料搬运距离作为优化目标，在获取现在库存信息的基础上做出货位分配决
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2023-12-18 22:28:48
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