参考：Gurobi 官方资源设施选址（Facility Location）1.背景介绍设施选址问题在许多工业领域如物流，通信等都有应用，在本案例中展示如何解决设施选址问题，决策出仓库的数量和地点，为一些超市供应。求解思路：问题建模成混合整数规划问题，用python调用Gurobi求解器实现。设施选址问题也称为选址分析(location analysis)，是运筹优化领域的一个重要分支，要求选出设施
转载
2024-01-19 22:54:12
235阅读
题目描述 有N个村庄坐落在一条直线上，第i(i>1)个村庄距离第1个村庄的距离为Di。需要在这些村庄中建立不超过K个通讯基站，在第i个村庄建立基站的费用为Ci。如果在距离第i个村庄不超过Si的范围内建立了一个通讯基站，那么就村庄被基站覆盖了。如果第i个村庄没有被覆盖，则需要向他们补偿，费用为Wi。现
转载
2018-03-30 21:13:00
53阅读
2评论
题意 有N个村庄坐落在一条直线上，第i(i 1)个村庄距离第1个村庄的距离为$D_i$ 需要在这些村庄中建立不超过K个通讯基站，在第i个村庄建立基站的费用为$C_i$ 如果在距离第i个村庄不超过$S_i$的范围内建立了一个通讯基站，那么就成它被覆盖了 如果第i个村庄没有被覆盖，则需要向他们补偿，费用
转载
2018-09-05 21:37:00
223阅读
2评论
题目 题目链接：https://www.luogu.com.cn/problem/P2605 有 \(N\) 个村庄坐落在一条直线上，第 \(i(i>1)\) 个村庄距离第 \(1\) 个村庄的距离为 \(D_i\)。需要在这些村庄中建立不超过 \(K\) 个通讯基站，在第 \(i\) 个村庄建立基 ...
转载
2021-08-08 09:32:00
123阅读
2评论
Description 有N个村庄坐落在一条直线上，第i(i 1)个村庄距离第1个村庄的距离为Di。需要在这些村庄中建立不超过K个通讯基站，在第i个村庄建立基站的费用为Ci。如果在距离第i个村庄不超过Si的范围内建立了一个通讯基站，那么就成它被覆盖了。如果第i个村庄没有被覆盖，则需要向他们补偿，费用
转载
2017-08-25 15:38:00
37阅读
2评论
一、简介一、局部领域搜索 又称爬山启发式算法，从当前的节点开始，和周围的邻居节点的值进行比较。如果当前节点是最大的，那么返回当前节点，作为最大值(即山峰最高点)；反之就用最高的邻居节； ...
原创
2021-07-05 15:15:17
782阅读
1.算法描述人工免疫算法(Immune Algorithm)是一种具有生成+检测 (generate and test)的迭代过程的群智能搜索算法。从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，免疫算法是全局收敛的。算法主要包含以下几大模块： 1.抗原识别与初始抗体产生。根据待优化问题的特点设计合适的抗体编码规则，并在此编码规则下利用问题的先验知识产生初始抗体种群。2.抗体评价
转载
2023-09-16 13:22:05
159阅读
一、简介一、局部领域搜索又称爬山启发式算法，从当前的节点开始，和周围的邻居节点的值进行比较。如果当前节点是最大的，那么返回当前节点，作为最大值(即山峰最高点)；反之就用最高的邻居节点替换当前节点
原创
2021-11-08 14:39:31
69阅读
一、简介一、局部领域搜索又称爬山启发式算法，从当前的节点
原创
2022-04-08 13:35:15
1259阅读
题目描述 有N个村庄坐落在一条直线上，第i(i>1)个村庄距离第1个村庄的距离为Di。需要在这些村庄中建立不超过K个通讯基站，在第i个村庄建立基站的费用为Ci。如果在距离第i个村庄不超过Si的范围内建立了一个通讯基站，那么就村庄被基站覆盖了。如果第i个村庄没有被覆盖，则需要向他们补偿，费用为Wi。现
原创
2021-05-20 22:34:44
322阅读
题目描述 有N个村庄坐落在一条直线上，第i(i>1)个村庄距离第1个村庄的距离为Di。需要在这些村庄中建立不超过K个通讯基站，在第i个村庄建立基站的费用为Ci。如果在距离第i个村庄不超过Si的范围内建立了一个通讯基站，那么就村庄被基站覆盖了。如果第i个村庄没有被覆盖，则需要向他们补偿，费用为Wi。现
原创
2021-06-04 21:43:53
112阅读
目录1，算法原理以及形象解释2，参数编码3，算法框架4，代码 MATLAB1，算法原理以及形象解释 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是仿生物智能优化算法，是模拟达尔文生物进化论中自然选择，遗传变异，适者生存实现生物进化的优化模型。进化论解释了生物发展过程中，每一代种群在自然选择，遗传变异中不断朝更适应生
转载
2024-01-20 22:00:52
184阅读
一、简介一、局部领域搜索又称爬山启发式算法，从当前的节点开始，和周围的邻居节点的值进行比较。如果当前节点是最大的，那么返回当前节点，作为最大值(即山峰最高点)；反之就用最高的邻居节点替换当前节点，
原创
2021-11-08 15:15:27
201阅读
## Python 遗传算法选址实现指南
遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化算法。它可以用于解决选址问题，比如选择最优的仓库位置。本文将带你通过具体步骤来实现一个简单的遗传算法。
### 流程概述
以下是遗传算法选址问题的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|--------
# 使用Python实现遗传算法选址
遗传算法是一种通过模拟自然选择过程来解决优化问题的方法。在选址问题中，遗传算法可以帮助我们找到最佳的位置来最大化利益或最小化成本。接下来，我们将通过一个简化的流程和Python示例代码，教你如何实现这一过程。
## 流程概述
以下是实现遗传算法进行选址的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 初始化种群 | 随机生
粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种以群体智能为基础的优化算法，它模拟了鸟群捕食的行为，通过粒子之间的信息交流来寻找最优解。在实际应用中，粒子群算法能够有效处理多种复杂的选址问题，比如仓库、零售店、和服务点的选址。本文将详细探讨如何使用 Python 实现粒子群算法来解决选址问题，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析以及案例分析等多个方面。
一、背景介绍 最近论坛上有一些同学私信要遗传算法的代码，这两天整理了一下，希望对大家有帮助。 1.1 工厂选址问题 工厂选址问题是运筹学中的经典问题之一，它描述的是在综合考虑工厂的建造成本、生产量，产品的运输成本，各地的需求量等因素后，如何制定适当的选址方案和物流运输方案来完成企业的生产经营活动。该问题的研究模型具有相当的普适应，其不仅仅在物流领域，还在生产生活，甚至军事中都有着非常广泛的应用。
转载
2023-10-23 11:48:59
1090阅读
题目描述： 现有20个客户点，7个可供配送的配送中心以及一个发件网点，客户点有不同数量的货物要求，现需要发件网点向若干个配送中心提供货物，再由配送中心提供给客户，保证每个客户由一个配送中心完成配送工作并且满足配送要求。目标为在保证客户要求的前提下达到成本最小，并给出具体的配送方案。目标函数：
转载
2024-07-22 10:02:08
121阅读
http://www.elijahqi.win/archives/1046 Description有N个村庄坐落在一条直线上，第i(i>1)个村庄、
原创
2022-08-08 13:56:04
29阅读
"题目" 首先设$f_{i,j}$表示在第$i$个村庄修了$j$个基站的答案。 那么$f_{i,j}=c_i+\min\limits_{k\in[j 1,i)}(f_{k,j 1}+cost_{k,i})$。 其中$cost_{k,i}$表示只在$k,i$修基站的情况下$(k,i)$中未被覆盖的村庄
转载
2019-10-30 15:52:00
43阅读
2评论
