整数规划对比线性规划是连续变量的线性优化问题，整数规划其实就是整数变量的优化问题，研究比较多的是纯整数线性规划或者混合整数线性规划（MILP），区别于线性规划，整数规划强调的是决策变量的取值必须是整数。解线性规划的方法不能保证求出的解满足整数条件，因此引出来求解整数规划的对应方法，比较常见的是分支定界与割平面法。另外一些方法先留一下，随后再总结。分支定界法分支定界：Branch and bound
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2023-11-25 13:26:00
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最优化问题是运筹学与数学需要解决的主要问题之一，它既是运筹学的分支之一也是数学的分支之一，那么它在运筹学中与在数学中有什么区别呢？在数学中，我们主要关注问题的数学模型以及解决问题的方法；而在运筹学中，我们不仅仅要关注模型本身，还需要关注如何从社会经济现象中总结事物的一般规律，并将这种规律总结成具体的数学模型，从现象到模型，是优化在运筹学与数学中的主要区别之一。最优化问题的目的是在一定的约束条件下，
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2024-01-17 06:05:07
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说明遗传算法的简单应用到这里就告一段落，原理比较简单，上手也容易。在应用过程中发现几个问题：1 文档做的太粗糙，我很多参数是靠猜的（比如cv)2 调用的参数还是比较复杂3 用matplotlib画图的效果不好（特别是对中文的支持很差，应该改为前端展示）当然这个包的计算效果(效率）是很不错的，所以这里计划：1 进行封装，方便日后调用2 解读源码，参考性的进行重构（例如目前都是基于numpy计算，可以
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2023-10-28 12:20:34
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随着机器学习的逐日升温，各种相关开源包也是层出不群，面对如此多种类的工具包，该如何选择，有的甚至还知之甚少或者不知呢，本文简单汇总了一下当下使用比较多的Python版本机器学习工具包，供大家参看，还很不全不详尽，会持续更新，也欢迎大家补充，多谢多谢！~~~scikit-learn:基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007 年发起
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2024-03-08 14:28:51
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运筹学 — 概述概述概述
主要研究人类对各种资源的运用及筹划，在满足一定约束的条件下，以期发挥有限资源的最大效益，达到总体最优的目标－－所谓运筹帷幄最初由钱学森老先生引入中国，据说最开始的用途是优化航空／军工等领域。别名
数学规划 (math programming)、优化 (optimization)、最优化理论、决策科学(Decision Science)等。历史An Annota
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2024-04-08 08:57:26
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运筹学(OR)和优化模型包括线性规划(LP)、混合整数线性规划(MILP)和二次规划(QP)。一般我们使用LP/MILP包来单独建模一个实际的优化问题，例如GAMS、AMPL、OPL或其他，然后使用优化求解器(例如CPLEX、gu、Mosek、Xpress等)来解决它，并将最优结果提供给经理和决策者。在OR和数据科学社区中，许多人推荐使用Python这种优秀且流行的编程语言。它简单、
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2023-11-29 19:26:33
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一、运筹学介绍运筹学就是近代应用数学的一个分支，主要就是研究如何将生产、管理等事件中出现的运筹问题加以提炼，然后利用数学方法进行解决的学科。运筹学就是应用数学与形式科学的跨领域研究，利用像时统计学、数学模型与算法等方法去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的答案。运筹学不仅在科技、管理、农业、军事、国防、建筑方面有重要的运用，而且经常用于解决现实生活中的复杂问题，特别就是改善或优化现有系统的效率，在我们
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2023-11-26 19:43:39
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一、 MATLAB中的优工具箱利用Matlab的优化工具箱，可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。具体而言，包括线性、非线性最小化，最大最小化，二次规划，半无限问题，线性、非线性方程(组)的求解，线性、非线性的最小二乘问题。另外，该工具箱还提供了线性、非线性最小化，方程求解，曲线拟合，二次规划等问题中大型课题的求解方法，为优化方法在工程中的实际应用提供了更方便快捷的途径。1.1 优化工具箱
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2024-06-17 13:56:13
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在本节，可以通过如何开始用Python调用or tools：* 什么是优化问题* 怎么用Python解决优化问题* 更多Python 案例* 定义优化问题的类型什么是优化问题？优化问题目标是在一个问题的解空间里找到一个最优解。典型的案例就是车辆运输问题，解决打包及路径成本最小的问题。对于优化问题是通用的两个部分如下，* 目标。目标包含两个部分，① 目标的名称 ② 目标函数。目标名称名称必
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2023-09-30 11:44:09
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导读在前期推文Python中的时序分析工具包推荐（1）中介绍了时序分析的三个工具包，分别侧重于时序特征工程、基于sklearn的时序建模和更为高级的时序建模工具。今天，本篇再来介绍4个时序分析好用的工具包：Prophet、Merlion、Darts和GluonTS。延续前篇推文的风格，本文主要对四个时序工具包进行简要介绍，包括工具包的功能定位、主要特色及优劣势等，并列出了相关的论文、文档和gith
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2024-02-27 10:35:30
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说明爹有娘有，不如自个有成熟的包稍微参考一下，或者在某些场景下对付一下即可。核心的部件还是要自己研发。本篇从0.1开始（因为以前已经写过一篇)，构造一个新的可迭代版本。目标：1 完成连通性测试。2 可以使用GPU运算。3 厘清算法的要素和要点。4 使用PM规范搭建（既能测试脚手架方法的便利程度，又能使得算法过程足以服务化）内容先对遗传算法进行一些梳理（和增强）遗传算法的灵感来自与遗传学与进化论。首
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2024-06-18 16:29:19
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1. cplex介绍Cplex是IBM出的一款科学计算软件，从IBM官网可以下到最新版。最近惊奇的发现python竟然能直接安装使用cplex了！ 安装方法如下：pip install cplex
pip install docplex这个版本是限制变量数量的，如果要使用无限制版，请购买正版cplex或申请学术版，然后将python/cplex文件夹整体复制到anaconda的site-packa
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2023-11-09 21:15:43
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MATLAB和Python相关代码，以帮助大家利用工具快速求解整数规划问题，做到事半功倍。由于篇幅有限，小编接下来只展示部分代码一、基础知识1、隐枚举法★0-1变量或二进制变量。例如：当问题含有多项限制要素,,…,，其中每项都有两种选择时，可令个变量,则可以产生个可能的变量组合。当n较大时,采用完全枚举法解题几乎是不可能的。已有的求解0-1型整数规划的方法一般都属于隐枚举法。★ &nbs
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2024-01-16 20:48:41
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提示：本文参考了scipy的linprog源码，对源码感兴趣的小伙伴可以直接去读源码，注释真的是非常详尽了，比代码都长。1. 补充问题上一节中的代码在运行时还有很多细节没有处理，这里补充两个比较重要的情况：存在等式约束 如果有等式约束，那么就没法通过添加松弛变量直接给出初始可行解，需要用大M法或者两阶段法求解。计算机求解一般使用二阶段法，即首先给等式约束条件添加人工变量，使得问题有一个初始可行解。
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2023-11-26 11:01:48
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# Python管理运筹学：高效的决策工具
运筹学（Operations Research，OR）是一门通过数学和统计方法进行决策分析的学科，它帮助管理者通过科学的方法来优化资源配置和流程管理。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python这一强大的编程语言来进行运筹学的应用，并通过实例代码来演示如何实现优化模型。
## 运筹学基础
运筹学主要包括线性规划、整数规划、网络流、排队论等多个领域。
原创
2024-09-05 04:12:35
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## Python运筹学库：优化问题的解决利器
### 引言
随着人工智能的飞速发展，优化问题在各个领域中变得越来越重要。优化问题是指在给定的约束条件下，寻找使目标函数取得最大或最小值的一组决策变量的问题。在实际生活中，我们经常会遇到这样的问题，比如制定最佳产能安排、寻找最短路径、优化投资组合等等。而Python作为一门功能强大且易于上手的编程语言，为我们提供了多个运筹学库，方便我们解决各类优
原创
2023-12-29 11:09:51
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一、简简单单介绍一下AHP AHP（层次分析）算法作为数学建模中评价问题中求解的“万金油”，以方便构建且思路简单而受到大部分数模小白的青睐以及使用。下面简单介绍一下AHP算法的基本信息： AHP是一种定性与定量相结合的系统化、层次化的分析方法，由美国的运筹学加Satty于20世纪70年代提出。AHP自20世纪80年代初引入到我国以来，国内外相关研究者对其进行了大量的改进和完
Python解运筹学问题PuLP一般线性规划问题构造并求解混合0-1整数规划问题numpy和scipy标准问题（最小值，约束为<=）非标准形式运输问题指派问题（*scipy的linear_sum_assignment*）networkx 解图论问题最小支撑树问题最短路问题最大流问题 PuLP一般线性规划问题例题：from pulp import *
#构建问题
my_LpProblem
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2023-08-22 13:59:54
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# 如何实现 Python 的运筹学库
运筹学在很多领域都有广泛应用，尤其是在优化和决策分析方面。Python 提供了多个运筹学库，其中最常用的是 `PuLP` 和 `SciPy`。以下是实现一个简单运筹学模型的基本流程，适合刚入行的开发者参考。
## 流程概述
为了方便理解，下面是实现运筹学模型的基本步骤概述：
| 步骤 | 描述
运筹学简介运筹学概念 运筹学，是现代管理学的一门重要专业基础课。它是20世纪30年代初发展起来的一门新兴学科，其主要目的是在决策时为管理人员提供科学依据，是实现有效管理、正确决策和现代化管理的重要方法之一。该学科应用于数学和形式科学的跨领域研究，利用统计学、数学模型和算法等方法，去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答。 运筹学经常用于解决现实生活中的复杂问题，特别是改善或优化现有系统的效率。 研究
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2023-09-08 23:58:32
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