最优化模型的概述:从某种程度上说,我们的世界是由最优化问题组成的。每一天,我们的生活都面临无数的最优化问题:上班怎么选择乘车路线,才能舒服又快速地到达公司;旅游如何选择航班和宾馆,既省钱又能玩地开心;跳槽应该选择哪家公司,钱多、事少、离家近;买房子应该选在哪里,交通发达有学区,生活便利升值快。可以看出,上面所有的问题都面临无数的选择,我们会根据自己的偏好对每个选择打一个不同的分数,再从所有的选择中            
                
         
            
            
            
            货位优化是一个在物流仓储管理中极其重要的课题,旨在通过合理安排和优化货物在仓库中的存放位置,以提高仓库空间利用率及物流效率。在此过程中,Python作为一种强大的编程语言,被广泛应用于算法设计与数据处理,以实现高效的货位优化解决方案。
### 问题背景
在我们的仓库管理系统里,货位分配并不是一个简单的任务。随着货物种类的增加以及进出库频率的提升,在货位分配上出现了以下问题:
- 货物存储不够            
                
         
            
            
            
            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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            //控制器(Controller)  class Order_OrderController extends Zend_Controller_Action {//截单&生成反架单
 public function draftStopAction() {
      $code = trim($this->_request->getParam('code', ''));
                
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            /* 
 * 控制器 (Controller) 
 */ 
 class Order_OrderController extends Zend_Controller_Action {//截单&生成反架单
 public function draftStopAction() {
      $code = trim($this->_request->getParam('code'            
                
         
            
            
            
            目录介绍01.常见布局优化方法02.使用include标签03.ViewStub深度解析04.视图层级<merge/>05.其他一些小建议 01.常见布局优化方法布局优化的核心就是尽量减少布局文件的层级,常见的方式有:多嵌套情况下可使用RelativeLayout减少嵌套。布局层级相同的情况下使用LinearLayout,它比RelativeLayout更高效。使用<i            
                
         
            
            
            
            1 简介随着现代工业的快速发展,传统的仓储方式已不能满足生产和流通的需要,而自动化立体仓库已得到越来越多的应用.当前许多仓储作业管理仍在沿袭多年的习惯及经验来放置货品,既浪费了存储间,又使得仓库的工作效率低下.因而仓储货位优化这一概念便在这种背景下应运而生.面对成千上万的货位,立体仓库仓储系统的货位优化已成为提高仓库存取效率,降低仓储成本的关键因素. 本文以第三方物流A公司仓储中心的立体仓库为研究            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-09-07 11:27:06
                            
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                 在仓库中,货物形形色色,款式品种各异,因此,货物如何合理摆放,才能既节省空间又便于进出是一个不小的考验。以下是仓库货物摆放的五种方法与十二条原则,能有效管理库房空间。仓库货物摆放的五种方法定位存储每一储存货品都有固定储位,货品不能互用储位。选用定位储放的原因在于:1、 储区安排有考虑物品尺寸及重量(不适随机储放)。2、 储存条件对货品储存非常重要时。例如,有些商品必须控制温度。3、易燃物            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录1 概述2 Matlab代码3 运行结果1 概述在1959年,Dantzing 和 Ramser在经过实验和思考后,首次提出配送车辆路径优化问题。在物流运输中配送是重要的环节,准确选择配送车辆路径能有效缩短运输时间、降低运输成本、满足顾客需求等目的。关于寻找最优配送线路问题已经成为研究的热点之一2。最初蚁群算法是研究旅行商的问题⒆,现在已经广泛应用到许多寻找最优解的问题中。例如:郑娟毅等利用蚁            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            selectt.*,rowidfromjc_zcqzdtwherezcqbhlike'%中药机动%';加入相应机动货位注意ZCQID,HWID为最大1ZCQI002785HWI00090246中药机动2中药机动26销售出库0.000是00配送ZDA0AAARdJAAKAAABIsAAx2ZCQI002786HWI00090247中药机动3中药机动36销售出库0.000是00配送ZD            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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    浅谈网络共享之NFS服务 
  1️⃣NFS服务介绍2️⃣NFS配置文件3️⃣NFS工具rpcinfoexportfsmount.nfs4️⃣自动挂载autofs服务简介autofs配置 1️⃣NFS服务介绍NFS简介NFS(Network File System):网络文件系统,用户和程序可以像访问本地文件一样访问远端系统上的文件NFS基于RPC(Remote Procedure C            
                
         
            
            
            
            遗传算法求解立体仓库货位优化 货位优化是仓库布局研究的一个主要分支,随着现代计算机技术以及控制技术的不断发展,生产企业和物流仓储企业仓库管理呈现出控制最优化、运行智能化的发展趋势,对仓库的货位优化已成为物流技术发展的一个重要标志。国外对仓储货位优化研究相对较早。Hesket研究了货物存储所需要的存储空间以及货物的订单数量对仓储效率的影响。Goetschalckx等证明了N类货物分配下最低C            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-09-07 11:09:31
                            
                                2004阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # 使用Python抓取Bilibili弹幕的科普文章
Bilibili是一个知名的在线视频平台,因其丰富的动画、游戏和偶像文化以及活跃的用户社区而受到广大年轻人的喜爱。在Bilibili中,用户可以为视频发送弹幕评论,增强了观看体验。本文将介绍如何使用Python爬取Bilibili弹幕,并展示弹幕数据的分析与可视化。
## 1. 了解弹幕数据的结构
在进行数据采集之前,了解弹幕的基本结构            
                
         
            
            
            
            # 如何使用Python实现Bilibili评论自动获取?
在当今信息化的社会中,获取和分析网络评论变得越来越重要。今天,我们将介绍如何使用Python来获取Bilibili上的评论。以下是我们将要完成的任务流程。
## 流程概述
我们将遵循以下步骤来实现我们的目标:
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1    | 理解Bilibili的API和评论结构 |
|            
                
         
            
            
            
             文章目录学习链接效果图后台建表评论表(重要)用户表实体类CommentUserCommentDTO(重要)WebConfig配置配置跨域和静态资源文件夹Mybatisplus相关类MyBatisPlusConfig 配置分页插件CommentMapperCommentMapper.xml(非常重要,含分析)CommentServiceImpl评论接口CommentControllerPageUt            
                
         
            
            
            
            树莓派烧录遇到的问题: 下载了镜像文件然后制作了系统SD卡后用  pi   raspberry 登陆失败搜集资料原来是   最新版的系统 中删除了 pi用户,所以登陆失败解决办法:通过国内的镜像网站,下载 树莓派官方的系统SD卡制作工具,这玩意叫做imager我使用清华大学的开源镜像站下载了imagerimager              
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-03-15 23:04:45
                            
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            1.  概述            Infobright是一款基于独特的专利知识网格技术的列式数据库。Infobright简单易用,快速安装部署,使用中无需复杂操作,能大幅度减少管理工作;在应对50TB甚至更多数据量进行多并发复杂查询时,更能够显示出令人惊叹的速度。相比于MySQL,其查询速度提升了数倍甚至数十倍,在同类产品中单机性能处于领先地位。            
                
         
            
            
            
            用户在使用 win10系统 过程中,经常会使用到其自带的搜索功能。不过,近来有些用户却发现电脑左下角的搜索框突然无法输入字符。那这该怎么办呢?我们最常用的方法是重启电脑,让win10的搜索服务重新运行。下面,小编将给大家介绍既不重启电脑又能让搜索服务重新启动、重新可用的方法。方法一:1、在电脑桌面选中”此电脑“图标,鼠标右击在弹出来的列表中选择”管理(G)“,如下图所示。2、进入到”计算机管理?“            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-07-04 22:06:54
                            
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