转眼间暑假已经过去一大半了，大家有没有度过一个充实的假期呢？小编这两天可忙了，boss突然说发现了一个很有趣的开源求解器：OR-Tools。经过一番了解，小编发现它对于为解决优化问题而烦恼的小伙伴真的非常有用，于是赶紧来和大家分享分享。下面让我们一起来看看OR-Tools到底是何方神圣吧！
进化算法是一类模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等机制，来优化问题的解。人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，简称AFSA）是一种基于鱼群行为模拟的进化算法，它模拟了鱼群觅食和逃避掠食的行为，用于解决优化问题。
这个领域最困难的问题之一是作业车间调度问题（Job-shop Scheduling Problem, JSP)，该问题中，一组机器需处理一组工件，每个工件由一系列具有先后顺序约束的工序形成，每个工序只需要一台机器，机器一直可用，可以一次处理一个操作而不会中断。决策内容包括如何对机器上的工序进行排序，已优化给定的性能指标。JSP的典型性能指标是完工时间 (makespan)，即完成所有工作所需的时间。JSP是一个众所周知的NP难题。
这篇论文使用遗传算法来构建Hadamard矩阵。生成随机矩阵的初始群体是除第一列全部是+1以外，每列中都是平衡数量的+1和-1项。通过实现了多个适应度函数并进行筛选，找到了最有效的适应度函数。交叉过程是通过交换父矩阵种群的列来生成子代矩阵种群。突变过程为在随机列中翻转+1和-1条目对。为了加快计算速度，使用CuPy库在GPU上并行处理数千个矩阵和矩阵操作。
模拟退火算法是一种启发式算法，用于在解空间中寻找问题的全局最优解。它模拟物体退火的过程，通过接受可能使目标函数增加的解，有助于跳出局部最优解，最终找到全局最优解。本文将深入讲解Python中的模拟退火算法，包括基本概念、算法思想、调度策略以及使用代码示例演示模拟退火算法在实际问题中的应用。
优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术。归纳而言，最优化问题分为函数优化问题和组合优化问题两大类，其中函数优化的对象是一定区间的连续变量，而组合优化的对象则是解空间中的离散状态。
n个作业{1，2，…，n}要在由2台机器M1和M2组成的流水线上完成加工。每个作业加工的顺序都是先在M1上加工，然后在M2上加工。M1和M2加工作业i所需的时间分别为ai和bi。流水作业调度问题要求确定这n个作业的最优加工顺序，使得从第一个作业在机器M1上开始加工，到最后一个作业在机器M2上加工完成所需的时间最少。 2、问题分析
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
通俗的讲，AGV 就是一个用来运输的移动机器人，它是一个搬运工，把货物从A处运到B处，因此AGV的大部分研究也是包含在移动机器人领域内的。
相约女神节 biu~ biu~ biu~ 我们的运筹学教学推文又出新文拉 还是熟悉的配方，熟悉的味道 今天向大家推出的是 Benders decomposition（一）技术介绍篇 1.背景介绍 Benders分解算法是由Jacques F. Benders在1962年首先提出，目的是用于解决混合整数规划问题(mixed integer programming problem,简称MIP问题)，即连续变量与整数变量同时出现的极值问题[1]。但它的实际应用并不限于此，A.M. Geoffrion建
本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc
美团配送业务场景复杂，单量规模大。下图这组数字是2019年5月美团配送品牌发布时的数据。
分享内容 ---- 外卖从2013、2014年开始到现在，最近两到三年发展速度非常快，在快速发展过程里边涌现了很多很有难度很新的问题，这个里边订单的调度是比较有难度，也是比较有代表性的一个问题，希望通过今天的分享能让大家对外卖的订单调度问题以及我们的工作有一个比较深入的认识。 美团外卖从2015年初开始决定做配送，从最开始的一到两万单，已经发展到现在的将近300万单，目前需要十万以上的骑手，这个规模相当大。随之而来的一个问题——成本相对比较高，占到整个配送运营80%以上的成本，怎么样让我们的骑手工作效率高，
书籍信息 名称：《Supply Chain Scheduling》(《供应链调度》) 作者：Zhi-Long Chen(陈志龙) 美国马里兰大学商学院，Nicholas Hall 美国俄亥俄大学商学院 出版社：Springer ISBN-13: 978-3030903725 ISBN-10: 3030903729 ” 简介 供应链调度是一个相对较新的研究领域，历时不到20年。它是两个传统领域的交叉点：供应链管理和调度。在本书中，作者全面介绍了供应链调度。本书涵盖了实际应用、解决相关问题的解决方案算法
最近小编接触了遗传算法（Genetic Algorithm）。关于遗传算法，公众号内已经有多盘技术推文介绍：
最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。
http://blog.csdn.net/xywlpo/article/details/6439048
前两日帮同学解决的问题中涉及到python的线程、协程概念及其调度过程，加上之前总听说同学们去面试的时候会被问到python的多线程问题。所以想写一篇总结。本篇文章假定读者已经有一些操作系统知识的基础，并且几乎不涉及到具体编程，主要研究总结python独特的线程切换调度问题，以及最近用的越来越多的协程的概念和协程切换调度问题。
《Deep Reinforcement Learning for Dynamic Urban Transportation Problems》。
GPU需要大的kernel吞吐量来体现GPU的运算优势，但是以前的研究都是针对单个kernel的运行优化，但是单个kernel一般都无法充分利用GPU的资源。而现在的GPU调度都是一个kernel占据GPU然后运行完之后再进行下一个kernel的执行。因此论文提出了一些优化策略，主要思想就是kernel slicing。也就是将大的kernel通过分成较少的block的方式，让多个kernel能够并行执行，以提高GPU的利用率。
还是在朋友圈里一边喝着洗衣粉一边计划着晚上裸奔，想要出轨结果表白被拒，狠下心决定今晚谁追自己就答应谁？
此篇文章为 L. Feng, Y.-S. Ong, S. Jiang, A. Gupta, Autoencoding Evolutionary Search With Learning Across Heterogeneous Problems, IEEE Trans. Evol. Computat. 21 (2017) 760–772. https://doi.org/10.1109/TEVC.2017.2682274. 的论文学习笔记，只供学习使用，不作商业用途，侵权删除。并且本人学术功底有限如果有思路不正确的地方欢迎批评指正！
贪心算法是一种优化问题的解决方法，它每步选择当前状态下的最优解，最终希望通过局部最优的选择得到全局最优解。在本文中，我们将深入讲解Python中的贪心算法，包括基本概念、算法思想、具体应用场景，并使用代码示例演示贪心算法在实际问题中的应用。
（Flexible Job-shop Scheduling Problem, 简称为FJSP）
贪心算法（Greedy Algorithm）是一种常见的优化算法，用于解决一类最优化问题。在每一步选择中，贪心算法总是选择当前看起来最优的选择，而不考虑该选择会不会影响未来的选择。这种贪心选择的策略通常是局部最优的，但不一定是全局最优的。
作者提出一种在矢量装箱问题下的，基于深度强化学习的，资源调度算法（原文称作业调度），该算法可自动获得合适的计算方法，该方法将最小化完成时间（最大化吞吐量），本文从trace-driven的仿真演示了DeepJS的收敛和泛化性以及DeepJS学习的本质，同时实验表明DeepJS优于启发式的调度算法
本篇再看 NP 问题之经典的 TSP 旅行商问题，对于一些 TSP 算法作出解答。
蚁群算法是一种智能优化算法，在TSP商旅问题上得到广泛使用。蚁群算法于1992年由Marco Dorigo首次提出，该算法来源于蚂蚁觅食行为。由于蚂蚁没有视力，所以在寻找食物源时，会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。信息素浓度的大小表征路径的远近，信息素浓度越高，表示对应的路径距离越短。通常，蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度高的路径，并且释放一定的信息素，使该条路径上的信息素浓度增高，进而使蚂蚁能够找到一条由巢穴到食物源最近的路径。但是，随着时间的推移，路径上的信息素浓度会逐渐衰减。
图是一种在计算机科学中广泛应用的数据结构，它能够模拟各种实际问题，并提供了丰富的算法和技术来解决这些问题。本篇博客将深入探讨图数据结构，从基础概念到高级应用，为读者提供全面的图算法知识。
流水作业是并行处理技术领域的一项关键技术，它是以专业化为基础,将不同处理对象的同一施工工序交给专业处理部件执行,各处理部件在统一计划安排下,依次在各个作业面上完成指定的操作。 流水作业调度问题是一个非常重要的问题，其直接关系到计算机处理器的工作效率。然而由于牵扯到数据相关、资源相关、控制相关等许多问题，最优流水作业调度问题处理起来非常复杂。已经证明，当机器数(或称工序数)大于等于3时， 流水作业调度问题是一个NP-hard问题（e.g分布式任务调度）。粗糙地说，即该问题至少在目前基本上没有可能找到多项式时间的算法。只有当机器数为2时，该问题可有多项式时间的算法（机器数为1时该问题是平凡的）。
各位读者大家好，今天小编给大家分享如何用遗传算法求解带时间窗的车辆路径规划问题。算法的主要思想来自于论文：A simple and effective evolutionary algorithm for the vehicle routing problem。在实现用遗传算法解VRPTW的过程中，小编一直在被生成了很多不可行解修复很困难而困扰，而这篇论文中所提出的算法恰好就避免了不可行解的处理，那么究竟是如何实现避免讨论不可行解的呢？接着读完这篇推文就能明白了~
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！
东哥带你手把手撕力扣~ 作者：labuladong 公众号：labuladong 若已授权白名单也必须保留以上来源信息
前言 基于有需必写的原则，并且当前这个目录下的文章数量为0(都是因为我懒QAQ)，作为开局第一篇文章，为初学者的入门文章，自然要把该说明的东西说明清楚，于是。。。我整理了如下这篇文章，作者水平有限，有不足之处还望大家多多指出~~~ 概念 首先，回溯是什么意思？很多初学者都会问这样的一个问题。我们可以举这样一个例子： 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 我们看到了
小伙伴们有没有这样的经验：在上课10分钟前从寝室骑车奔向教学楼时，寝室到教学楼的路非常拥挤；而这个时候，如果有东西落在寝室，从教学楼往寝室方向的车道却很空。换句话说，在一些场合，从点
混合流水车间调度问题（Hybrid Flow-shop Scheduling Problem, HFSP）是车间调度中的一类经典问题。混合流水车间调度问题，在一道工序有一台或多台机器，工件的加工需要满足一定的工艺顺序。
高级计划与排程(Advanced Planning and Scheduling，简称“ APS” )，是解决生产排程和生产调度问题，常被称为排序问题或资源分配问题。它是利用许多先进的规划管理技术，包括限制理论（Theory Constraints， TOC）、运筹学（Operations Research， OR）、遗传算法（Genetic Algorithms， GA）、限制条件满足技术（Constraint Satisfaction Technique， CST）等，在有限资源下，寻求供给与需求之间的平衡规划；同时，利用信息的储存与分析能力，以最短的期限，达到最有效的规划。
对于流水车间调度问题，n个工件在m台设备上加工，已知每个工件每个工序使用的机器和每个工件每个工序所用时间，通过决策每个机器上工件的加工顺序和每个工序的开始时间，使完成所有工序所用时间(makespan)最小。具有下列约束：
蚁群算法(ant colony optimization)最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标，据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。
遗传算法的基本概念 用遗传算法求函数最大值一：编码和适应值 用遗传算法求函数最大值二：选择、交叉和变异 用遗传算法求函数最大值三：主程序和结果 轮盘赌法简单介绍 Matlab中遗传算法工具箱的使用 遗传算法解决旅行商问题(TSP)一:初始化和适应值 遗传算法解决旅行商问题(TSP)二:选择、交叉和变异 遗传算法解决旅行商问题(TSP)三:主程序和执行结果 遗传算法求解混合流水车间调度问题（HFSP）一：问题介绍 遗传算法求解混合流水车间调度问题（HFSP）二：算法实现一 遗传算法求解混合流水车间调度问题
问题描述 该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述，一块木板有数百个小孔（坐标已知），现在需要通过机械臂在木板上钻孔，要求对打孔路径进行规划，力求使打孔总路径最短，这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。 数学模型建立 问题分析 机械臂打孔生产效能主要取决于以下三个方面： 单个孔的钻孔作业时间，这是由生产工艺所决定的，不在优化范围内，本文假定对于同一孔型钻孔的作业时间是相同的。 打孔机在加工作业时，钻头的行进时间。 针对不同孔型加工作业时间，刀具的转换时间。 在机
上周举行的腾讯云知识分享，雁栖学堂第三期 GooseFS 数据湖存储数据管理能力篇已经圆满结束了。
写多了多线程程序，对程序的串行与并行和操作系统的并发概念会有点混乱，现在整理一下概念。 并发： 并发原本是处在操作系统层次上，讲的是处理器的逻辑核可以在同一个时间段处理多个任务 在多个任务上采用比如：时间片轮转法，多级反馈优先队列，高响应比等的算法来协调对每个任务的处理时间。 这里的任务是指运行在操作系统范围内的进程或者线程。对于执行实体在干什么并不关心。事实上，执行实体干的活就是程序的逻辑。 并行与串行： 这两个概念应用在编程范围内比较恰当，当然也非常适用于硬件指令流水线。 与并发最大
如何寻找一条合适的路径，几乎是一个永恒的话题。每个人、每天都会遇到。大到全国列车的运行规划，小到每个人的手机导航。其中一部分是关于“如何寻找两个位置间的最短距离”的，这一部分有较为成熟的理论与确切的解法，还有与之匹配的各种算法。
蚂蚁几乎没有视力，但他们却能够在黑暗的世界中找到食物，而且能够找到一条从洞穴到食物的最短路径。它们是如何做到的呢？ 蚂蚁寻找食物的过程 单只蚂蚁的行为及其简单，行为数量在10种以内，但成千上万只蚂蚁组成的蚁群却能拥有巨大的智慧，这离不开它们信息传递的方式——信息素。 蚂蚁在行走过程中会释放一种称为“信息素”的物质，用来标识自己的行走路径。在寻找食物的过程中，根据信息素的浓度选择行走的方向，并最终到达食物所在的地方。 信息素会随着时间的推移而逐渐挥发。 在一开始的时候，由于地面上没有信息素，因此蚂蚁们的行走
在具体的工程实践中，lidar在地下停车场容易沿垂直方向向上漂移，导致建图结果不佳。具体原因是当入射角较大时，激光雷达测量的深度可能会出现偏差。因此，当车辆在地面上移动时，从道路上观察到的点会稍微弯曲，LO 估计的轨迹会沿垂直方向漂移。因此为了消除 LiDAR 测量偏差并压缩可预测的位姿漂移，通常做法是需要针对不同的传感器调整比例因子，并且需要根据环境温度产生差异，所以为了提升鲁棒性，加入地面平面的考量减少无关项的影响是一个实用的选择。
回溯法是一种组织搜索的一般技术，有“通用的解题法”之称，用它可以系统的搜索一个问题的所有解或任一解。 有许多问题，当需要找出它的解集或者要求回答什么解是满足某些约束条件的最佳解时，往往要使用回溯法。 可以系统地搜索一个问题的所有解或任意解，既有系统性又有跳跃性。 回溯法的基本做法是搜索，或是一种组织得井井有条的，能避免不必要搜索的穷举式搜索法。 这种以深度优先的方式系统地搜索问题的解的方法称为回溯法。
本文介绍了基于Spark的LDA主题模型在文本聚类分析中的应用，通过与其他常见聚类算法进行比较，展示了其在处理大规模文本数据时的效率和准确性。同时，文章还介绍了文智平台在支持多语言、处理多主题、提供可视化界面等方面的特点。
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