摘要:线性规划是一组数学和计算工具,可让您找到该系统的特定解,该解对应于某些其他线性函数的最大值或最小值. 本文分享自华为云社区<实践线性规划:使用 Python 进行优化>,作者: Yuchuan. 线性规划说明 什么是线性规划? 想象一下,您有一个线性方程组和不等式系统.这样的系统通常有许多可能的解决方案.线性规划是一组数学和计算工具,可让您找到该系统的特定解,该解对应于某些其他线性函数的最大值或最小值. 什么是混合整数线性规划? 混合整数线性规划是线性规划的扩展.它处理至少一个变量采用离…

简洁是智慧的灵魂,冗长是肤浅的藻饰.--莎士比亚<哈姆雷特> 1 PuLP 库的安装 如果您使用的是 Anaconda[1] 的话(事实上我也更推荐这样做),需要先激活你想要安装的虚拟环境,之后在 Prompt 输入 pip install pulp 不出意外的话等一会就安装完毕. 2 线性规划简介 想必大家能点开这篇文章一定都知道线性规划是什么意思吧--那么我用两个例子再简单说一下. 2.1 线性规划 2.1.1 题目描述[2] 若变量 \(x, y\) 满足约束条件: \[\left\{…

python工具包scipy linprog 函数格式 scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=None, method='simplex', callback=None, options=None) 官方文档  https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.linprog.html 实例 mi…

scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=None, method='simplex', callback=None, options=None) from scipy import optimize as op import numpy as np c=np.array([2,3,-5]) A_ub=np.array([[-2,5,-1],[1,3,1]]) B_ub=np.arra…

1.线性规划模型: 2.使用python scipy.optimize linprog求解模型最优解: 在这里我们用到scipy中的linprog进行求解,linprog的用法见https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.linprog.html scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=Non…

关键词:Python.调包.线性规划.指派问题.运输问题.pulp.混合整数线性规划(MILP) 注:此文章是线性规划的调包实现,具体步骤原理请搜索具体解法.   本文章的各个问题可能会采用多种调用方法,为什么?因为这些包各有特点,有些语法特别像matlab,只要稍稍改变即可达成代码交换:而有些包利用了python本身的特性,在灵活度与代码的可读性上更高.我认为这些包各有优劣,各位各持所需吧.   看了本文章能做到什么?你可以在本文章内学到线性规划的几个问题的求解方式,并学会如何用pulp包解决…

目录 相关知识点 LP线性规划问题 MIP混合整数规划 MIP的Python实现(Ortool库) assert MIP的Python实现(docplex库) 相关知识点 LP线性规划问题 Linear Problem [百度百科]:研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法. 学过运筹学的小伙伴,可以看这个LP问题的标准型来回顾一下: 不太熟悉的朋友可以看这个例题,再结合上面的标准型,来感受一下: MIP混合整数规划 Mixed Integar Planing 混合整数规划是LP…

本节以一个实际数学建模案例,讲解 PuLP 求解线性规划问题的建模与编程. 1.问题描述 某厂生产甲乙两种饮料,每百箱甲饮料需用原料6千克.工人10名,获利10万元:每百箱乙饮料需用原料5千克.工人20名,获利9万元. 今工厂共有原料60千克.工人150名,又由于其他条件所限甲饮料产量不超过8百箱. (1)问如何安排生产计划,即两种饮料各生产多少使获利最大? (2)若投资0.8万元可增加原料1千克,是否应作这项投资?投资多少合理? (3)若每百箱甲饮料获利可增加1万元,是否应否改变生产计划? (…

1.什么是线性规划 线性规划(Linear programming),在线性等式或不等式约束条件下求解线性目标函数的极值问题,常用于解决资源分配.生产调度和混合问题.例如: max fx = 2*x1 + 3*x2 - 5*x3 s.t. x1 + 3*x2 + x3 <= 12 2*x1 - 5*x2 + x3 >= 10 x1 + x2 + x3 = 7 x1, x2, x3 >=0 线性规划问题的建模和求解,通常按照以下步骤进行: (1)问题定义,确定决策变量.目标函数和约束条件:…

1.基于字典的创建规划问题 上篇中介绍了使用 LpVariable 对逐一定义每个决策变量,设定名称.类型和上下界,类似地对约束条件也需要逐一设置模型参数.在大规模的规划问题中,这样逐个定义变量和设置模型参数非常繁琐,效率很低.Pulp 库提供了一种快捷方式,可以结合 Python语言的循环和容器,使用字典来创建问题. (1)使用快捷方法建立一个规划问题,可以用字典类型(dict) 建立多个变量,例如: name = ['废料1', '废料2', '废料3', '废料4', '镍', '铬',…

1.最优化问题建模 最优化问题的三要素是决策变量.目标函数和约束条件. (1)分析影响结果的因素是什么,确定决策变量 (2)决策变量与优化目标的关系是什么,确定目标函数 (3)决策变量所受的限制条件是什么,确定约束条件 最优化问题的建模,通常按照以下步骤进行: (1)问题定义,确定决策变量.目标函数和约束条件: (2)模型构建,由问题描述建立数学方程,并转化为标准形式的数学模型: (3)模型求解,用标准模型的优化算法对模型求解,得到优化结果: (4)模型检验,统计检验和灵敏度分析. 欢迎关注 Y…

线性规划是很多数模培训讲的第一个算法,算法很简单,思想很深刻. 要通过线性规划问题,理解如何学习数学建模.如何选择编程算法. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 求解方法.算法和编程方案 线性规划 (Linear Programming,LP) 是很多数模培训讲的第一个算法,算法很简单,思想很深刻. 线性规划问题是中学数学的内容,鸡兔同笼就是一个线性规划问题.数学规划的题目在高考中也经常出现,有直接给出线性约束条件求线性目标函数极值,有间接给出…

@ 目录 前言 线性规划 样例1:求解下列线性规划问题 scipy库求解 样例2:求解下列线性规划问题 pulp库求解 样例3.运输问题 说明 结语 前言 Hello!小伙伴! 非常感谢您阅读海轰的文章,倘若文中有错误的地方,欢迎您指出-   自我介绍 ଘ(੭ˊᵕˋ)੭ 昵称:海轰 标签:程序猿|C++选手|学生 简介:因C语言结识编程,随后转入计算机专业,有幸拿过一些国奖.省奖...已保研.目前正在学习C++/Linux/Python 学习经验:扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考…

声明 本文为本人原创,转载请注明出处.本文仅发表在博客园,作者LightningStar. 问题描述 所有的线性规划问题都可以归约到标准型的问题,规约过程比较简单且已经超出本文范围,不再描述,可以参考拓展阅读部分.下面直接给出线性规划标准型描述. 标准型描述 线性规划问题标准型的矩阵描述[1]: 目标: \[maximize \quad z = \mathbf{c^Tx} \] 约束: \[\mathbf{Ax} \leq \mathbf{b} \\ \mathbf{x} \geq \mathb…

函数格式 scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=None, method='simplex', callback=None, options=None) 今天阅读数据建模第一章线性规划问题,问题描述如下: 通过介绍我们知道了线性规划,就是目标函数及约束条件均为线性函数. 通过画图我们可知,X1,X2的最优解为2,6,目标值为26. 我们如何时候这个scipy的公式来计算这个值呢:…

今天做作业,要实现整数线性规划的分枝定界法算法.找了一些网上的博客,发现都很屎,感觉自己写的这个比较清楚.规范,所以在此记录.如有错误,请指正. from scipy.optimize import linprog import numpy as np import math import sys from queue import Queue class ILP(): def __init__(self, c, A_ub, b_ub, A_eq, b_eq, bounds): # 全局参数 s…

pulp http://pythonhosted.org/PuLP/main/basic_python_coding.html 供水问题 1问题 供水公司有三个水库分别为A,B,C向四个小区甲乙丙丁供水,A和B向所有小区供水,C仅向甲乙丙供水,水库最大供水量(千吨) 水库 A B C 最大供水量(千吨) 50 60 50 小区用水情况为 小区 甲 乙 丙 丁 基本用水量(千吨) 30 70 10 10 额外用水量(千吨) 50 70 20 40 水库供水收入900元/千吨,支出费用为:其他费用4…

from cvxopt import matrix, solvers ######################################################################## ## mimimize 2 x1 + x2 ## subject to ## -x1 +x2 <= 1 ## x1 + x2 >= 2 ## x2 >= 0 ## x1 - 2 x2 <= 4 ######################################…

通过学习斯坦福公开课的线性规划和梯度下降,参考他人代码自己做了测试,写了个类以后有时间再去扩展,代码注释以后再加,作业好多: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random class dataMinning: datasets = [] labelsets = [] addressD = '' #Data folder addressL = '' #Label folder npDatasets = np.zer…

Chardet,字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. colorama,主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable,主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib,Python标准库,计算文本差异 Levenshtein,快速计算字符串相似度. fuzzywuzzy,字符串模糊匹配. esmre,正则表达式的加速器. shortuuid,一组简洁URL/UUID函数库. ftfy,Unicode文本工具 unidecode,ascii和U…

  Python中支持Convex Optimization(凸规划)的模块为CVXOPT,其安装方式为: 卸载原Pyhon中的Numpy 安装CVXOPT的whl文件,链接为:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 安装Numpy+mkl的whl文件,链接为:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 之所以选择这种安装方式,是因为Python的whl和pip直接install的不兼容性.   CVXO…

-----------------------------2017.8.9--------------------------------- 先占个坑 在接下来的一个半月里(即从现在到十一) 我将结合本次数学建模培训 把Python的科学计算算法做一个汇总 并以此整理出一套Python数据挖掘/机器学习学习的路线和方法 敬请期待... ------------------------------2017.8.10------------------------------ 建模方法: 1.微分方…

Python的第三方库多的超出我的想象. python 第三方模块 转 https://github.com/masterpy/zwpy_lst   Chardet,字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. colorama,主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable,主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib,Python标准库,计算文本差异 Levenshtein,快速计算字符串相似度. fuzzywuzzy,字符串模糊匹配. esm…

库名称简介 Chardet字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. colorama主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. 学习Python中有不明白推荐加入交流群                 号:516107834                 群里有志同道合的小伙伴,互帮互助,                 群里有不错的学习教程! difflib,[Python]标准库,计算文本差异 Levens…

LFD,非官方的Windows二进制文件的Python扩展包 LFD,非官方版本.32和64位.Windows.二进制文件.科学开源.Python扩展包 克里斯托夫·戈尔克(by Christoph Gohlke),LFD(荧光动力学实验室),加利福尼亚大学,Irvine, 网址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ ------------------------------ A APSW,另一个Python Sqlite封装. Aspell-p…

一.Introduction Perceptron can represent AND,OR,NOT 用初中的线性规划问题理解 异或的里程碑意义 想学的通透,先学历史! 据说在人工神经网络(artificial neural network, ANN)发展初期,由于无法实现对多层神经网络(包括异或逻辑)的训练而造成了一场ANN危机,到最后BP算法的出现,才让训练带有隐藏层的多层神经网络成为可能.因此异或的实现在ANN的发展史是也是具有里程碑意义的.异或之所以重要,是因为它相对于其他逻辑关系,例如…

一.简介 KNN(k-nearst neighbors,KNN)作为机器学习算法中的一种非常基本的算法,也正是因为其原理简单,被广泛应用于电影/音乐推荐等方面,即有些时候我们很难去建立确切的模型来描述几种类别的具体表征特点,就可以利用天然的临近关系来进行分类: 二.原理 KNN算法主要用于分类任务中,用于基于新样本与已有样本的距离来为其赋以所属的类别,即使用一个新样本k个近邻的信息来对该无标记的样本进行分类,k是KNN中最基本的参数,表示任意数目的近邻,在k确定后,KNN算法还依赖于一个带标注的…

第一章 Python基础——Python介绍&循环语句 1.1 编程语言介绍 1.2 Python介绍 1.3 Python安装 1.4 第一个Python程序 1.5 变量 1.6 程序交互 1.7 基本数据类型 1.8 格式化输出 1.9 基本数据类型 1.10 流程控制之 if...else 1.11 流程控制之循环 1.12 开发工具IDE 1.13 本章小结 第二章 Python基础—-Python数据类型 2.1 变量及身份运算补充 2.2 二进制 2.3 字符编码 2.4 基本数据…

工作中需要用到cvxopt,cvxopt安装有坑,大家注意下.1.首先一定要卸载numpy,无论是直接安装的,还是anaconda安装的,主要是必须用whl安装numpy才不会有包的冲突2.二次规划包的使用二次规划的标准形式如下 Python 代码如下 from cvxopt import matrix import cvxopt.solvers as sol result = sol.qp(P, Q, G, h, A, b) 问题描述:    在实际生活中,我们经常会遇到一些优化问题,简单的线…

库名称简介 Chardet 字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码.colorama 主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用.Prettytable 主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出.difflib,[Python]标准库,计算文本差异Levenshtein,快速计算字符串相似度.fuzzywuzzy 字符串模糊匹配.esmre 正则表达式的加速器.shortuuid 一组简洁URL/UUID函数库.ftfy,Unicode文本工具7unidecode,ascii和U…