一、“0-1背包”问题描述： 给定n中物品，物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为c.问应如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中的物品的总价值最大？ 形式化描述：给定c>0,wi>0,vi>0,1≤i≤n，要求找一个n元0-1向量（x1,x2,...,xn)，xi∈{0,1}，1≤i≤n，使得∑wixi≤c，而且∑vixi达到最大
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2023-07-02 14:56:56
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文章目录[python学习之路 - 从入门到精通到大师]()一、你好世界二、数据入门2.1、列表2.2、字符串2.3、元组2.4、集合2.5、字典三、输入和输出四、控制结构五、处理异常六、定义函数七、面向对象编程：定义类7.1、一个分数类7.2、逻辑门和电路八、总结推荐阅读参考文章 一、你好世界来通过一些详细的例子回顾一下 Python 编程语言。 这里的目标是重新认识下 Python 语言，并
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2024-02-23 09:22:43
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## 选址问题 Python 求解指南
选址问题是一种经典的优化问题，常见于物流、商铺选址、设施布局等场景。通过一定的算法，我们可以找到最优的地点来服务一群需求点。本文将带你一步步了解如何用 Python 来求解选址问题。
### 流程概述
首先，让我们了解求解此问题的整体流程。以下是步骤的概述：
| 步骤 | 说明
# Python求解最优问题
## 介绍
最优问题是指在给定一定的约束条件下，寻找使得某个目标函数取得最大或最小值的解。Python是一种功能强大的编程语言，提供了许多工具和库来解决最优化问题。本文将介绍如何使用Python求解最优问题，并给出一些代码示例。
## 什么是最优问题
最优问题可以分为线性最优问题和非线性最优问题。线性最优问题是指目标函数和约束条件都是线性的问题，而非线性最优问
原创
2023-09-07 13:19:05
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在一个快速发展的科技时代，解决优化问题的需求越来越迫切，特别是涉及到半正定规划（SDP）问题时。SDP问题广泛应用于机器学习、控制理论及组合优化等领域。在Python中，有许多工具和库可以高效地求解SDP问题，然而，许多开发者在实现过程中面临着一些挑战和技术痛点。
我们可以回顾一下这一领域的演进历程，特别是如何选择合适的库和方法，来构建一个高效、可靠的解决方案。以下我们将一起探讨这一过程。
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一、随机梯度上升算法原来： 我们使用的数据集一共有100个样本。那么，dataMatrix就是一个1003的矩阵。每次计算h的时候，都要计算dataMatrixweights这个矩阵乘法运算，要进行1003次乘法运算和1002次加法运算。同理，更新回归系数(最优参数)weights时，也需要用到整个数据集，要进行矩阵乘法运算。总而言之，该方法处理100个左右的数据集时尚可，但如果有数十亿样本和成千
上一篇博客讲到支持向量机分类，而本文将介绍支持向量机分类最常用的学习算法序列最小最优化(SMO)。SMO算法是分解方法(decomposition method)的一种极端情况，即每次迭代的工作子集(working set)只含有两个变量。SMO算法存在多种不同的WSS(working set selection)启发式搜索准则。本文主要讲Platt(1999)年首次提出的SMO算法以及Fan(2
# TSP问题求解Python指南
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是组合优化中的经典问题，要求找到一条最短路径，使旅行商能够访问每一个城市一次并最终返回到起点。这个问题在计算机科学和运筹学中非常重要，对于新手开发者而言，是一个很好的练手项目。接下来，我将引导你一步步实现TSP问题的求解，并且提供代码示例和详细注释。
## 整体流程
我们将按以下步骤
数据结构与算法：python语言描述第一章：绪论1.1 计算机问题求解区分问题和实例问题是需求，是总，实例是问题的具体体现，是分编写程序是为了解决问题，程序的每次执行能处理该问题的一个实例程序开发过程分析阶段：需求分析，弄清问题，将含糊的需求转化为详细的问题描述设计阶段：经过分析阶段得到的严格的问题描述，仅仅只是描述，不具有操作性，计算机不能实际操作。这一阶段就是设计出一个解决问题的抽象计算模型编
贪心算法的基本思想是找出整体当中每个小的局部的最优解，并且将所有的这些局部最优解合起来形成整体上的一个最优解。因此能够使用贪心算法的问题必须满足下面的两个性质：1.整体的最优解可以通过局部的最优解来求出；2.一个整体能够被分为多个局部，并且这些局部都能够求出最优解。3.局部最优解不一定能得到整体最优解。 贪心算法之装箱问题：有若干个体积为V的箱子，有n个物品体积为v1，v2，v3，v4。
# 使用Python求解旅行商问题（TSP）的步骤指南
旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是在给定的一组城市中找到一条最短负载回路，使得旅行商可以访问每座城市一次并且返回到出发城市。这个问题的复杂性在于城市数量的增加会显著增加可能的路径数量。因此，理解如何使用Python实现TSP问题的求解对于任何开发者来说都是一次重要的学
# Python求解KKT问题
## 引言
KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件是数学优化理论中的一组约束条件，用于求解带约束的非线性优化问题。在机器学习领域，特别是支持向量机（SVM）中，KKT条件被广泛应用于求解支持向量分类问题。本文将介绍如何使用Python求解KKT问题的步骤和相应的代码实现。
## KKT问题求解流程
为了更好地理解和学习KKT问题的求解过程，我们可以
原创
2023-08-16 17:20:13
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421443160730094203.jpg背包问题(0—1背包)有N件物品，背包的最大承重为M，每件物品的数量均为1，价值集合为V，重量集合为W，计算该背包可以承载的物品的最大价值。动态规划思想：状态当前背包还可以承受的最大重量，当然初始状态就是M；子问题对于某件物品i而言，子问题可理解为选择这件物品，或者是不选择这件物品。状态转移方程 image其中V(W)表示背包已装物品重量为M时的最大价
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2023-10-22 08:28:04
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python方程求解1. 方程求解2. 导入模块3. 线性方程组3.1 方形方程组3.1.1 符号计算3.1.2 数值计算3.2 矩形方程组3.2.1欠定方程组3.2.2 超定方程组4. 特征值问题4.1 符号计算4.2 数值计算5. 非线性方程5.1 单变量非线性方程5.1.1 二分法5.1.2 牛顿法5.2 非线性方程组5.3 超定非线性方程组 1. 方程求解环境要求：需要基本的python
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2023-08-30 20:53:19
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前言最近由于换了工作，期间也有反思和总结上家公司的得失，总觉得有什么事情当初可以完成或者完成得更好，其中TSP问题就是其中之一。当初在开发一个仓配系统的时候，有一个线路排程的需求，当时自己简单在纸上画了思路，发现求精确解算法复杂度是N!，所以去百度，发现了NPC问题的概念，但是一直以来都没有对这个问题好好研究过，最终只是选择了贪心算法这一求近似解的方案，正好这是我的第一篇，就拿这个“遗憾”开刀
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2023-09-15 20:11:19
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目录前言问题及思路1.问题概述2.设计思路源码及测试1.输入2.代码 前言算法大作业，综合应用8种算法解决TSP问题，分别是： 蛮力法（顺序查找） 分治法（快速排序）贪心法（求上界）近似算法（贪心+寻找最优贪心值）分支限界法（多城市）动态规划法（少城市）回溯法（中等规模城市数量） Sherwood概率算法改进版（随机第一个城市） 共8种算法（加粗的用于求解问题） 第一次发博客，如有错误，希望大佬
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2023-10-28 13:44:34
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动态规划动态规划是用来求最优解问题的解决策略之一一个最典型例子 ：用最少的硬币找零比如：一美元购买37美分商品，用来找零的硬币最小数量是多少（一般有1,5,10和25美分的硬币）首先我们使用最大面值的硬币（25美分），也是尽可能多的使用，接着再使用下一个面值最大的这种方法被称为贪心算法 但如果有21美元时，贪心算法依然会首先选择25美分的，答案也仍然没有变化，而最优解是三个21美分的硬币
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2024-08-12 17:36:57
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什么是牛顿法在第９章中介绍了一维搜索的牛顿法,什么是一维搜索的牛顿法？首先介绍一下一维搜索一维搜索一维搜索其实也很简单，在许多迭代下降算法中，具有一个共同的特点，就是得到点x(k)后，需要按照某种规则确定一个方向d(k)，再从x(k)出发，沿着d(k)的方向上求目标函数的极小点。从而得到x(k+1)，重复以上做法，知道求得问题的解。这就是一维搜索。上面提到的d可以称作为步长因子。一维搜索的方法有很
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2024-06-06 12:04:17
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一、求解TSP问题 1、问题描述 TSP问题是指旅行家要旅行n个城市然后回到出发城市，要求各个城市经历且仅经历一次，并要求所走的路程最短。该问题又称为货郎担问题、邮递员问题、售货员问题，是图问题中最广为人知的问题。 2、最近邻点策略 （1）思想： 从某城市出发，每次在没有到过的城市中选择最近的一个，直到经过了所有的城市，最后回到出发城市。 （2）算法设计 设图G有n个顶点，边上的代价存储在二维数组
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2023-12-21 13:38:46
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【建模算法】Python调用scikit-opt工具箱中的遗传算法求解TSP问题TSP (traveling salesman problem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。本文探讨了Python调用scikit-opt工具箱中的遗传算法求解TSP问题。一、问题描述 本案例以31个城市为例，
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2023-10-26 17:20:30
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