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.

装箱问题(Bin Packing Problem) 装箱问题即搬家公司问题.一个搬家公司有无限多的箱子,每个箱子的承重上限为W,当搬家公司进入一个房间时,所有物品都必须被装入箱子,每个物品的重量为wi (i=1,...,m),规划装箱方式,使得使用的箱子最少.此文及所有本博客中的博文均为原创,本博客不转发他人博文,特此声明. 实例 一个海运公司有若干货轮, 一个货轮的最大载重量4000吨, 客户货物的重量是 1020T, 1930T, 3575T, 2861T, 4221T, 1541T, 23

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

一,问题描述 给定一个整数N,求解该整数最少能用多少个Fib数字相加得到 Fib数列,就是如: 1,1,2,3,5,8,13.... Fib数列,满足条件:Fib(n)=Fib(n-1)+Fib(n-2)   Fib(0)=1   Fib(1)=1:Fib数字,就是Fib数列中的某个数. 比如70 = 55+13+2,即一共用了3个fib数字得到 二,问题求解 ①求出所有小于等于N的Fib数字 //获得小于等于n的所有fib数 private static ArrayList<Integer>

整数线性规划问题的基本内容 整数线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下,使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题.其中自变量只能取整数.特别地,当自变量只能取0或者1时,称之为 0-1 整数规划问题. 当目标函数为最小值时,上述问题可以写成如下形式: \[ \min z=\mathbf{F}^{T}\mathbf{X} \] \[ \text { s.t. } \left\{\begin{array}{l} {\mathbf{A}\mathbf{X} \leqslant \mathbf{

若还未在项目中添加cplex的引用,可以参阅上一篇文章.本文主要介绍利用C#求解线性规划的步骤,对线性规划模型进行数据填充的两种方法,以及一些cplex函数的功能和用法.包括以下几个步骤: 描述 先花时间理清问题.明确决策变量及其取值范围,目标函数,约束条件,已知的数据.后面代码的编写也是沿着这个思路,先理清问题后面的工作会更有效率.以如下问题为例: 先建立数学模型:令:i产品在j机器上加工的小时数为xij决策变量:x11,x12,x21,x22目标函数:Min(z)=50x11+70x12+5

00 前言 各位读者大家好,好久没有介绍算法的推文了,感觉愧对了读者们热爱学习的心灵.于是,今天我们带来了一个神奇的优化算法--遗传算法! 它的优点包括但不限于: 遗传算法对所求解的优化问题没有太多的数学要求,由于他的进化特性,搜索过程中不需要问题的内在性质,对于任意形式的目标函数和约束,无论是线性的还是非线性的,离散的还是连续的都可处理. 进化算子的遍历性(各态历经性)使得遗传算法能够非常有效地进行概率意义的全局搜素. 遗传算法对于各种特殊问题可以提供极大的灵活性来混合构造领域特有的启发式,从

00 前言 前面我们已经搭建好cplex的java环境了,相信大家已经跃跃欲试,想动手写几个模型了.今天就来拿一个TSP的问题模型来给大家演示一下吧~ CPLEX系列教程可以关注我们的公众号哦!获取更多精彩消息! 01 TSP建模 关于TSP建模,就不多解释了.以及什么是TSP问题,也不要问我了.直接贴一个现成的模型出来吧. 02 程序框架 整个程序框架如图,app下是调用cplex的主要package. 其中: App.java:程序入口,cplex调用建模求解过程. ConstraintFa

镇场诗: 诚听如来语,顿舍世间名与利.愿做地藏徒,广演是经阎浮提. 愿尽吾所学,成就一良心博客.愿诸后来人,重现智慧清净体.------------------------------------------code: count=int(input('你要求几的阶乘:')) res=1 while True : res=res*count count=count-1 if count == 1 : break print(res) result: ============= RESTART:

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

前言 最近小编学了运筹学中的单纯形法.于是,很快便按奈不住跳动的心.这不得不让我拿起纸和笔思考着,一个至关重要的问题:如何用单纯形法装一个完备的13? 恰巧,在我坐在图书馆陷入沉思的时候,一位漂亮的小姐姐靠过来,说:“同学,你是在看线性规划吗?你能帮我看看这道题该怎么解好吗?” 纳尼?还真是瞌睡来了送枕头.但是,尽管心里万马奔腾,还是要装作若无其事的样子,蛋蛋一笑.“这个啊,简单!让我来算算.” 但是一拿到题目之后,扫了一眼.惊得差点没把笔吞下去.这……城里人都这么会play的吗?我*,25个变

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

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

摘要: 服务功能链(SFC)是未来Internet的一项关键技术. 它旨在克服当前部署模型的僵化和静态限制. 该技术的应用依赖于可以将SFC最佳映射到衬底网络的算法. 这类算法称为"服务功能链资源分配(SFC-RA)"算法或" VNF放置(VNFP)"算法. 本文介绍了SFCRA算法的最新研究概况. 介绍了公式和相关问题后,总结了SFC-RA问题的几种变体. 最后,我们讨论了几个未来的研究方向 I 介绍 随着Internet和网络服务的快速发展,出于技术原因,增值原

Libfilth使用说明 winshton 2009年2月 (*本文大部分翻译自libfilth,还有一部分是个人使用实践 *时间水平均有限,翻译的不完整,尤其第二章可以忽略) 版本历史修改记录 版本 作者 日期 备注 V1.0 winshton 2009-2-1 创建               目 录 版本历史修改记录    1 1. 概述    5 2. 库文件分析    5 2.1. filth.h/filth.c    6 2.1.1. quantize()    6 2.1.2. f

1. Control Plane Latency with SDN Network Hypervisors: The Cost of Virtualization 年份:2016 来源:IEEE NETSOFT 2016 - 2016 IEEE NetSoft Conference and Workshops 基本结构:虚拟机监控程序位于多个虚拟SDN网络和租户控制器之间,其中的虚拟SDN网络位于底层的物理SDN网络基础结构上. NV:网络虚拟化,和SDN结合,可以创建虚拟SDN网络,租户可以通

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

MATLAB数据分析工具箱 MATLAB工具箱主要含有的类别有: 数学类.统计与优化类.信号处理与通信类.控制系统设计与分析类.图像处理类.测试与测量类.计算金融类.计算生物类.并行计算类.数据库访问与报告类. MATLAB 代码生成类. MATLAB 应用发布类. 每个类别内含有一个或多个工具箱. 比如数学.统计与优化类别就包含有曲线拟合工具箱.优化工具箱.神经网络工具箱.统计工具箱等. MATLAB 应用发布类别主要包含MATLAB和其他语言的混合编译.编程,包括C.C#.Java等. MA

摘要 这篇文章主要总结文本中的对抗样本,包括器中的攻击方法和防御方法,比较它们的优缺点. 最后给出这个领域的挑战和发展方向. 1 介绍 对抗样本有两个核心:一是扰动足够小:二是可以成功欺骗网络. 所有DNNs-based的系统都有受到对抗攻击的潜在可能. 很多NLP任务使用了DNN模型,例如:文本分类,情感分析,问答系统,等等. 以上是一个对抗攻击实例.除此之外,对抗样本还会毒害网络环境,阻碍对恶意信息[21]-[23]的检测. 除了对比近些年的对抗攻击和防御方法,此外,文章还会讲CV和NLP中

1. 安装统计 2. 安装列表 3. 安装说明 4. 作为依赖项的安装列表 5. 更正 mangaro使用减的方式安装系统.开箱即用的豪华版本,大部分人需要的都有了,同样包括个别用户不需要的,配置方面为了好用有很多是自动模式,开机启动等. Arch使用加的方式安装系统.初始base包只有50来个最基本的软件包,需要什么自己装,自己配置.使用Arch50天.下面是截至目前安装的软件列表供参考. 1. 安装统计 $ sudo pacman -Q |wc -l 822 $ sudo pacman -Q