凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/  某糖果厂用原料A.B和C按不向比率混合加工而成甲.乙.丙三种糖果(假设混合加工中不损耗原料).原料A.B.C在糖果甲.乙.丙中的含量.原料成本.加工成本.原料限量及糖果售价如表所示.   问该厂对这三种糖果各生产多少公斤,使得到的利润最大? 含量(%) j号糖果 原料供应量 ai(公斤)   成本(元/公斤)  甲(1号)  乙(2号)  丙(3号) i号原料     A(1号)   ≥60%    ≥1

整数规划与线性规划的差别只是变量的整数约束. 问题区别一点点,难度相差千万里. 选择简单通用的编程方案,让求解器去处理吧. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 从线性规划到整数规划 1.1 为什么会有整数规划? 线性规划问题的最优解可能是分数或小数.整数规划是指变量的取值只能是整数的规划. 这在实际问题中很常见,例如车间人数.设备台数.行驶次数,这些变量显然必须取整数解. 整数规划并不一定是线性规划问题的变量取整限制,对于二次规划.非线性规划问

学习了祁连山老师讲的光与色的基础知识,觉得收获颇多,所以记下来光与色的知识点. 首先提问大家一个问题:照片中物体的颜色就是它的固有色么?(请从色光和物体固有色的角度回答) 这个问题在看完下面的总结后相信大家能够给出自己的见解: 牛顿通过三棱镜将光折射出(红.橙.黄.绿.青.蓝.紫)七种颜色的可见光. 人们对这其中色光进行研究发现:不能再分解的色光叫做--单色光:由单色光混合而成的光又叫做--复色光. 最终人们通过实验得知:红.绿.蓝这三种色光为单色光. 所以我们现在看到得多姿多彩得图象其实是由

Python 实例介绍固定费用问题的建模与求解. 学习 PuLP工具包中处理复杂问题的快捷使用方式. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 前文讲到几种典型的 0-1 规划问题,给出了 PuLP 求解的案例.由于 0-1 规划问题种类很多,又是数模竞赛热点,有必要再结合几个实例进行介绍. 1. 固定费用问题案例解析 1.1 固定费用问题(Fixed cost problem) 固定费用问题,是指求解生产成本最小问题时,总成本包括固定成本和变动成本,而选

个部门(A.B.C.D.E)组成.现要将它的几个部门迁出甲市,迁至乙市或丙市. (每个城市最多接纳三个部门) 除去因政府鼓励这样做以外,还有用房便宜,招工方便等好处.对这些好处已作出数量估计,其值如下表所示. 迁市 部门A 部门B 部门C 部门D 部门E 乙 10 15 10 20 5 丙 10 20 15 15 15 所示. 部门 B C D E A 0 1000 1500 0 B   1400 1200 0 C     0 2000 D       700 所示(单位:元). 市 甲 乙 丙

最近建立了一个网络流模型,是一个混合整数线性规划问题(模型中既有连续变量,又有整型变量).当要求解此模型的时候,发现matlab优化工具箱竟没有自带的可以求解这类问题的算法(只有bintprog求解器,但是只能求解不含连续变量的二值线性规划问题).于是在网上找了一些解决问题的途径,下面说说我试过的几种可能的解决方案,包括cplex.GLPK.lpsolve 和 yalmip. cplex 首先想到的是IBM公司大名鼎鼎的cplex.cplex是IBM公司一款高性能的数学规划问题求解器,可以快速.

一个实例理解Lingo的灵敏性分析     线性规划问题的三个重要概念:    最优解就是反应取得最优值的决策变量所对应的向量.    最优基就是最优单纯形表的基本变量所对应的系数矩阵如果其行列式是非奇异的,则该系数矩阵为最优基.    最优值就是最优的目标函数值.    Lingo的灵敏性分析是研究当目标函数的系数和约束右端项在什么范围(此时假定其它系数不变)时,最优基保持不变.灵敏性分析给出的只是最优基保持不变的充分条件,而不一定是必要条件.下面是一道典型的例题.    一奶制品加工厂用牛奶

背景                   某集团经过多年的经营,公司业务和规模在不断发展,公司管理层和IT部门也认识到通过信息化手段可以更好地支撑公司业务运营.提高企业生产和管理效率.同时随着新建办公大楼.研发大楼和厂房的落成,IT部门也需要对整个集团的信息化和企业IT基础架构进行规划和建设.目前主要分为以下两部分:         楼宇智能化规划和建设方案:主要包括视频监控.门禁系统.语音和数据节点规划和布线.CATV.大屏幕电子显示屏.机房建设等.         企业IT基础架构规划和解决

本系列会介绍OpenStack 企业私有云的几个需求: 自动扩展(Auto-scaling)支持 多租户和租户隔离 (multi-tenancy and tenancy isolation) 混合云(Hybrid cloud)支持 主流硬件支持.云快速交付 和 SLA 保证 大规模扩展性支持 私有云外围环境支持(包括支持CDN .商业SDN控制器.防火墙和VPN/专线等) 良好的可使用性(用户和运维 Dashboard 等) 向上扩展性(PaaS 和 SaaS 等支撑) 企业数据中心IT环境支持

计算机系统规划       服务器硬件选型规划方案       根据对某集团的实际调研,获取了企业业务应用系统的建设情况,随着企业信息化建设的推进,需要对各种信息化管理系统和应用系统的服务器选型进行选型规划,根据不同的系统对服务器硬件的性能指标要求不同,比如企业网站服务器.邮件服务器.域控制服务器.文件和打印服务器.业务系统服务器等,通过结合系统在线用户数.业务请求数和业务产生的事物数等参数来计算tpmC值,从而估算出服务器硬件的性能要求. tpmC定义为TPC-C的吞吐量(TPC-C Thro

IT基础软件和系统规划 操作系统选型规划方案 根据对某集团的实际调研,获取了企业业务应用系统的建设情况,随着企业信息化建设的推进,需要对各种信息化管理系统和应用系统的服务器选型进行选型规划,根据不同的系统对服务 某集团信息化应用目标是:搭建集成.统一平台,规避流程.规避风险,实现高效协作,有效支撑决策.实现多维度矩阵管控.实现无边界的信息应用. 操作系统选型参考和说明: 类型 操作系统选型参考 选型说明 域服务器/邮件服务器等企业IT管理系统 Windows Server系列操作系统 建议选用最

转载:http://jingyan.baidu.com/article/380abd0aa8f2311d90192cd0.html 大家都知道sql server 有两种登录验证方式,即sql server验证方式和windows验证方式,但是sql server默认的是windows登录验证方式,我们如何启用sql server和windows混合的验证方式并成功登录呢?下面即将揭晓. 工具/原料 SQLServer 2008 步骤/方法 1 以默认的windows验证方式打开并登录SQL S

概要 本文通过解决一个假想的问题介绍了 css screen 混合模式,并介绍了如何用 svg 滤镜.canvas 2d.canvas webgl 实现相同的效果. 问题 下面的图片演示三种颜色光叠加的效果,请在 html 中实现这种效果. 约定 词语 指代 混合 blend 加色 additive color - 名词 特性 attribute,比如 <a id=1>,说 id 是元素 a 的特性 透明度 α.alpha 伪输入图像 pseudo input image 着色器 shader

1. 装配线平衡模型 一个装配线含有一系列的工作站.在终于产品的加工过程中每一个工作站运行一种或者是几种特定的任务.装配线周期是指全部工作站完毕分配给他们各自任务所花费时间的最大值.平衡装配线的目标是为每一个工作站分配加工任务.尽可能使每一个工作站运行同样数量的任务.其终于标准是转配线周期最短. 不适当的平衡装配线将会产生瓶颈--有较少任务的工作站将被迫等待前面分配了较多任务的工作站. 这个模型的目标是最小化装配线周期.有两类约束: (1)要保证每件任务仅仅能也必须分配至一个工作站来加工: (2

  用户在构建自己云计算解决方案的时候,往往会选择私有云或者公有云来做部署,但在一些场景下,用户更加希望通过混合云的方案来满足自己的业务需求.Azure为混合云的部署提供多种不同的连接方案,最常见的是P2S VPN,S2S VPN, ExpressRoute(专线路由),本文来介绍一下S2S VPN的实际配置案例. 在开始正式配置之前,你需要一些最基本的条件需要满足,才能配置你的Site to Site VPN连接: 确保你的VPN设备在微软的VPN设备兼容列表里面,设备兼容列表请参照: htt

敏捷已成为当今使用最广泛的开发方法.有趣的是,敏捷方法的流行性并不是因为它取代了其他开发方法,相反它与这些方法进行了更好地融合.现实世界众多敏捷项目的成功,也证明了敏捷将走向杂化的未来. SpecDD是由周铁人博士创立的一个以需求为核心的混合敏捷开发方法.它基于同时支持敏捷开发和非敏捷开发流程而设计. SpecDD过程模型 在SpecDD过程中,开发过程由一组连续的迭代组成,这些迭代过程通常也被称为Sprint.一个迭代通常持续2-4周,但也可以根据实际情况需要或长或短.在迭代内,团队对规划的新

前言 当一切就绪后,就要开始进行API规划,这一块是整个Hybrid框架中非常重要的内容,毕竟对于前端页面来说,只会通过JS API来调用功能. 基本上,API调用起来是否方便简洁影响着整个体验. 这里将内容细分为以下几点: API约束(包括调用格式,传参格式,回调格式) 功能规划(约定这个框架应该提供什么样的功能) 权限校验(很重要的一块,校验后才能调用,包括权限校验的代码格式,校验一些什么内容,以及哪些API无需校验) 模块化的API(按照模块划分,每一个模块可以作为单独的组件,便于拓展)

遗传算法 1.前言 遗传算法是一种基于生物界自然群体遗传进化机制的自适应全局优化概率搜索算法.它与传统算法不同,不依赖梯度信息,而是通过模拟自然进化过程来搜索最优解. 例子:兔子的遗传进化 有人说,现代医学阻碍了人类的进化?你怎么看? 2．发展历程 遗传算法由密歇根大学的约翰·霍兰德和他的同事于二十世纪六十年代在对细胞自动机(英文:cellular automata)进行研究时率先提出.在二十世纪八十年代中期之前,对于遗传算法的研究还仅仅限于理论方面,直到在匹兹堡召开了第一届世界遗传算法大会.随

之前的文章中,分别从APS,排产到规划引擎叙述了一些理论基础:并介绍了一些Optaplanner大概的情况:并一步步将Optaplanner的示例运行起来,将示例源码导进Eclipse分析了一下它的Hello world入门示例,从本篇开始,我们将分步学习它的一些概念及用法. 什么是Optaplanner 其实这个名称是作者将这个引擎贡献给了Jboss社区后,才使用的名,之前叫做Drools planner.没错,它就是结合Drools(一个开源规则引擎)一起应用的(也可以单独使用),Drool

背景 毫无疑问,乘着云计算发展的东风,Ceph已经是当今最火热的软件定义存储开源项目.如下图所示,它在同一底层平台之上可以对外提供三种存储接口,分别是文件存储.对象存储以及块存储,本文主要关注的是对象存储即radosgw. 基于Ceph可方便快捷地搭建安全性好.可用性高.扩展性好的私有化存储平台.私有化存储平台虽然以其安全性的优势受到越来越多的关注,但私有化存储平台也存在诸多弊端. 例如在如下场景中,某跨国公司需要在国外访问本地的业务数据,我们该如何支持这种远距离的数据访问需求呢.如果仅仅是在私

二维剪板机下料问题(2-D Guillotine Cutting Stock Problem) 的混合整数规划精确求解——数学规划的计算智能特征 二维剪板机下料(2D-GCSP) 的混合整数规划是最优美的整数规划模型之一.以往很多人认为像2D-GCSP这样的问题由于本质上的递归性,很难建立成混合整数规划模型,但是持这种观点的人忽略了数学规划的智能特征.所谓计算智能是如果将问题描述给机器,则机器可以自行得到问题的结果.例如很多元启发算法都被称为计算智能算法,就是因为他们好像能够通用性地解决一些问题