Google Optimization Tools(OR-Tools)是一款专门快速而便携地解决组合优化问题的套件.它包含了: 约束编程求解器. 简单而统一的接口,用于多种线性规划和混合整数规划求解,包括 CBC.CLP.GLOP.GLPK.Gurobi.CPLEX和SCIP. 图算法 (最短路径.最小成本.最大流量.线性求和分配). 经典旅行推销员问题和车辆路径问题的算法. 经典装箱和背包算法. Google使用C++开发了OR-Tools库,但支持Python,C#,或Java语言调用. 安…

上一篇说完<Google Optimization Tools介绍>,让大家初步了解了Google Optimization Tools是一款约束求解(CP)的高效套件.那么我们用.NET Core与Google Optimization Tools来实现一个有关员工排班计划的场景感受一下. 众所周知,现实生活中有些工作是7X24工作制的,如呼叫中心或医院护士,最常见的问题就是如何安排多名员工进行倒班,制定好日程时间表,使每班配备足够的人员来维持运营.时间表有各种不同的约束要求,例如:员工不允…

上一篇介绍了<使用.NET Core与Google Optimization Tools实现加工车间任务规划>,这次将Google官方文档python实现的版本的完整源码献出来,以满足喜爱python的朋友. from __future__ import print_function # Import Python wrapper for or-tools constraint solver. from ortools.constraint_solver import pywrapcp def…

前一篇文章<使用.NET Core与Google Optimization Tools实现员工排班计划Scheduling>算是一种针对内容的规划,而针对时间顺序任务规划,加工车间的工活儿是一个典型的场景.在加工车间有不同的工活儿,一般称为作业,每种作业都有多道工序,每道工序只能在特定的机器上完成.工序有不同的时长,而且是不能更改先后的.这些作业正是制造车间大规模生产线的任务,比如汽车零件制造.问题就是,工厂需要做一个最优的规划,使得作业严格按工序进行的前提下,消耗的时间最短,这样就保证了生产…

上一篇介绍了<使用.Net Core与Google Optimization Tools实现员工排班计划Scheduling>,这次将Google官方文档python实现的版本的完整源码献出来,以满足喜爱python的朋友. 顺便可以多展开一下话题,到现在为止的这一套用法,可以应对在线教育中的排班.排课场景, 本质上就是如何合理地设计变量与约束,欢迎交流各种踩坑经历,分享巧妙的应用场景. from __future__ import print_function import sys from…

今天给大家介绍下一个工具:Google PageSpeed Tools,根据官方的介绍,简单梳理如下: Page Speed Insights能针对移动设备和电脑设备衡量网页的性能.该工具会抓取网址两次,一次是通过移动设备进行分析,另一次是通过桌面设备进行分析. PageSpeed得分范围是从0到100分.分数越高,代表性能越好.85分或更高分表明网页性能良好. PageSpeed Insights能根据以下内容衡量网页如何提升其性能: 首屏加载时间:从用户请求新页面到浏览器呈现首屏内容所用的时…

Google performance Tools (gperftools) 使用心得 gperftools是google开发的一款非常实用的工具集,主要包括:性能优异的malloc free内存分配器tcmalloc:基于tcmalloc的堆内存检测和内存泄漏分析工具heap-profiler,heap-checker:基于tcmalloc实现的程序CPU性能监测工具cpu-profiler. 上述所说的三种工具在我们服务器进程的性能分析监控,定位内存泄漏,寻找性能热点,提高malloc fre…

随着网络带宽的日益增加和便携式设备,如智能手机或平板电脑处理能力的增强,基于互联网的实时通信已经成为热点. 虽然视频会议已商用了多年,特别是SKYPE这样的视频应用在互联网上已有10年时间,但针对实时音视流高效传输的内部控制标准却是空白.所以标准化组织IETF和W3C准备解决这个问题(2011-2013年). IETF的RTCWeb 想法是把用于实时媒体流的网络拥塞控制算法标准化成协议. W3C的WebRTC想法是标准化一套HTML5的API用于网络浏览器的实时流媒体. CISCO向IETF提出…

作为支持向量机系列的基本篇的最后一篇文章,我在这里打算简单地介绍一下用于优化 dual 问题的 Sequential Minimal Optimization (SMO) 方法.确确实实只是简单介绍一下,原因主要有两个:第一这类优化算法,特别是牵涉到实现细节的时候,干巴巴地讲算法不太好玩,有时候讲出来每个人实现得结果还不一样,提一下方法,再结合实际的实现代码的话,应该会更加明了,而且也能看出理论和实践之间的差别:另外(其实这个是主要原因)我自己对这一块也确实不太懂. . 先回忆一下我们之前得出的…

转载自“前端笔记”  http://www.cnblogs.com/milly/archive/2013/05/10/google-fonts.html Google Fonts 是什么?(以下翻译为谷歌字体) 加载谷歌字体的标准方式: 关于谷歌字体 使用在线字体的页面将更加漂亮,更具可读性.可访问性与开放性. 谷歌字体让所有人,包括专业的设计师与开发者可以快速.简便的使用在线字体,我们相信每个人都可以在他们的网页与应用中使用高质量的字体. 我们的目标是创建一个可以为世界各地的人所使用的在线字体…