前言 小伙伴们大家好呀!继上次lp_solve规划求解器的推文出来以后,大家都期待着更多求解器的具体介绍和用法.小编哪敢偷懒,这不,赶在考试周之际,又在忙里偷闲中给大家送上一篇SCIP规划求解的推文教程.快一起来看看吧. Part1 惯例科普篇 What is SCIP? 官方的介绍: SCIP is currently one of the fastest non-commercial solvers for mixed integer programming (MIP) and mixed

昨天读到一个项目,是关于优化求解的. 约束条件如下: 公司里有很多客户,客户之所以不继续用我们的产品了,是因为他账户余额是负的,所以,为了重新赢回这些客户,公司决定发放优惠券cover掉客户账户的负余额. 具体细节: 只有8元,80元,200元的优惠券 发放给一个客户的优惠券总张数不能超过15张 要既能cover掉客户的负余额,又要保证发放给客户的优惠券张数最少 发放给客户的总金额-客户的亏损额不能大于8,且越小越好.(不能送太多便宜了) ####################### 构造一个

今天看到一篇文章介绍如何用excel建模对ROI 进行规划求解. 蓝鲸的网站分析笔记 成本 Cost 每次点击费用 CPC 点击量 \[clickRate = \frac{cost}{CPC}\] 转化率 conversionRatio 购买量 \[Purchaseamount = \frac{Cost*conversionRatio}{CPC}\] 客单价 perCustomerTransaction 利润率 rateofProfit 利润 \[profit = Purchaseamount

当我们需要求在有限预算下可以购买的商品数量时,我们就可以使用“规划求解”功能.如上图,在1000元的预算目标内,我们能购买左图中的各书籍多少本.而这些数量,就可以使用“规划求解”来获取答案. 1.实际值:编写实际值的公式. 2.点击“数据”-->规划求解. 设置目标:就是设置实际值公式的单元格: 可选择最大值或目标值为,1000. 通过更改可变单元格为相关的数量列范围. 添加遵守约束:1.数量大于0:2.数量为整数. 然后点击求解,即可运算获得答案. 如果在菜单中没有“规划求解”,则需要加载此功

Excel中线性规划求解(如下图) 1. 设置目标输出单元格(蓝线线) 2. 设置线性规划模型目标函数中自变量(红线线) 3. 设置约束条件(黑色线) 4  如果目标函数中自变量要求是非负数,则勾选绿色框. 5 最后点击求解按钮求解 选择 报告>敏感性分析报告 生成 敏感性分析报告 输出的敏感性分析报告如下: 整数线性规划

在Excel催化剂的自定义函数中,有规划求解的函数,用于在一些凑数的场景,某财务工作网友向我提出的需求,例如用于凑发票额使用. 一般开发票的场景是多次采购合在一起开具,即多个订单产生后开,同时发票一般有限额不是想开多少就开多少,而且发票的张数每月都是有限的,也不是随便可以一个零头开一张发票. 对这些凑数的场景,有个算法叫背包算法,是规范求解方面的,当然笔者也没有深入研究过,只是在我师傅的帮助下,找到了Google有一个开源库专门干这些事,性能也是棒棒的,甩开原生Excel的规范求解几个月球距离.

把一个已经变量更出数据去求解

转载: https://blog.csdn.net/wzl1997/article/details/79120323

  其实上面这个是Holt-Winters无季节趋势模型, 上面的S(t)对应下面的a(t)——截距(平滑值)            b(t)仍然对应b(t)——趋势,T对应k.            阿尔法对应阿尔法            伽马对应贝塔 因为(t)-hat是阿尔法和伽马的函数,所以TSS是阿尔法和伽马的函数. 为使方便理解和操作,该我们使用excel求解的. 原始数据如下: 设计表格结果如下: 也就是我们设定了初始值,S1=143,b1=- 0.65 把H2和H3看做值会变化的

                       利用线性回归方法求解生产计划 方法一: 1.建立数学模型: 设变量:设生产拉盖式书桌x台,普通式书桌y台,可得最大利润 ‚确定目标函数及约束条件 目标函数: 约束条件:  .....................⑴ .....................⑵ .....................⑶ ..........................⑷ 2.在Excel中求解线性规划 首先,如图1所示,在Excel工作表格输入目标函数的

很久没更新过APS系列文章了,这段时间项目工作确实非常紧,所以只能抽点时间学习一下运筹学的入门知识,算是为以后的APS项目积累点基础.看了一些运筹学的书(都是科普级别的)发现原来我目前面对的很多排产.排班.资源分配和路线规划问题,都是运筹学上的典型案例.与此同时,除了继续使用Optaplanner来做我们的规划类项目外,还花点时间去研究了一下Google OR-Tools开源规划引擎,这是Google旗下的一个开源求解器,接下来我会专门写一些关于Google OR-Tools应用的文章,并与Op

上一篇介绍了OptaPlanner 7.32.0.Final版本中的SolverManager接口可以实现异步求解功能.本篇将继续介绍SolverManager的另一大特性 - 批量求解. 适用场景 在日常的规划系统中,求解一个问题,绝大多数情况下,容许运行的时间较有限,特别是在实时性较高的场景中,可让引擎运算时间不多.因此,这种情况下,会在启动了规划运算后,稍等片刻,即需要从求解程序中获取结果.但有些情况下,当我们遇到问题规模较大时,引擎无法在较短时间内找到相对最优解:甚至某些情况下,没有足够

因为工作和其它原因,很长一段时间没有出新的.关于OptaPlanner的文章了,但工余时间并没有停止对该引擎的学习.与此同时Geoffrey大神带领的KIE项目团队并没有闲下来,尽管在工业可用性.易用性和使用门槛方面,OptaPlanner相对传统的求解器已经做得相当出色:特别是在规划过程交互.和各种操作接口方面,更是目前最为容易使用的规划求解器. 以第7版一系列子版本中,OptaPlanner很多子版只作了细微的更新,如优化规划性能,改善Business Center集成水平等.而在作为Opt

在企业的规划.优化场景中,均需要开发规划类的项目,实现从从种可能方案中找出相对最优方案.如排班.生产计划(包括高层次的供应链优化,到细粒度的车间甚至机台作业指令).车辆调度等.因为这类场景需要解决的问题,均可以归约为数学中的NP-C或NP-Hard问题.而解决此类问题,均需要通用的求解器才能实现.这类求解器也称规划引擎,通过它才能从天文数字的可能方案中,找出一个可行且相对优化的方案. 规划引擎的本质,是运用规划中的各种优化算法(目前用得比较多的是启发式算法),对一个NPC或NP-Hard 问题寻

复制表格时,如果要加上行标和列标.页面布局->工作表选项:标题,勾上打印->复制下拉框->复制为图片加上打印样式 一行长拆成几行短或几行短变成一行长的文本拆分,可以通过:填充->两端对齐. 单元格拆分:一个地区对应多个情况.通过分类汇总计数后,出现空白值,采用格式刷. 多行变单列:整齐的多行->最后一列的最后一行等于前一列的第一行->拖拽足够长->向前面拖拽. 工资条每个都加标题.排序出空格->然后筛选出空格->复制标题->粘贴 单元特定格式可以

Logistic回归虽然名字叫"回归" ,但却是一种分类学习方法.使用场景大概有两个:第一用来预测,第二寻找因变量的影响因素.逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析,是分类和预测算法中的一种.通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测.例如,我们可以将购买的概率设置为因变量,将用户的特征属性,例如性别,年龄,注册时间等设置为自变量.根据特征属性预测购买的概率.逻辑回归与回归分析有很多相似之处,在开始介绍逻辑回归之前我们先来看下回归分析. 回归分

下载地址:http://bbs.jjxj.org/forum.php?mod=viewthread&tid=37943&extra=page%3D1&page=1& 财务应用程序使用Excel加载在发展中的C / C + +,第二版 史蒂夫多尔顿 书号: 978-0-470-02797-4 精装 584页 2007年9月 威利售价: 120美元 财务应用程序使用Excel加载是在发展中的C / C + +必买任何严重的Excel的developer.Excel书是金融建模行

WPS Office (10.1.0.7520)==========================================新增功能列表------------WPS文字1 拼写检查:新增“中文拼写检查”功能 WPS公共1 实时预览:支持字体和字号实时预览2 发送至手机:云服务选项卡下,新增“发送至手机”入口,方便PC和移动设备间互传文件 功能优化列表------------WPS文字1 隐藏页间空白:单击显示/隐藏页间空白,改成双击显示/隐藏页间空白,减少用户误操作的可能 WPS表格1

在进行APS(高级计划与排程)系统开发时,绝大多数情况下是需要考虑多目标的.但面对多目标问题进行规划求解时,我们往往极容易因处理方法不当,而影响输出结果,令结果与用户期望产生较大差别.事实上很多时候用户,面对此类问题也无法给出一个确定的合理的期望,因为多个目标混合在一起的时候,产生复杂的规划逻辑,用户自身也会被迷惑,到最后就错误地提出一些所有目标都达到极致的“完美”计划要求:但客观上是不存在这种“完美”计划的. 本文将以制造业中的生产计划为背景,介绍APS技术中的处理多目标规划问题相关知识与经验

Dim f As Double, f1 As Double, f2 As Double, df As Double, oxy() As Double, R() As Double, k As Double, k1 As Double, k2 As Double, b As Double, b1 As Double, b2 As Double Dim dk As Double, db As Double Dim iRow As Long, i As Integer Sub readExcelToA