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基于求解器的路径规划算法实现及性能分析

Insertion:先将移出的节点根据最佳插入方式和次佳插入方式之间造成花费增加的差值以及其他评分变量进行综合评分，按照评分顺序将节点以最优的方式重新插入路径当中（如差值较大先插入，避免受其他节点插入导致无法以最佳方式插入...接下来，我们分别绘制不同规模实例下，两种求解器求解过程的迭代图，进而通过观察最优解随着迭代次数的变化趋势，比较两者的求解效率。...对于规模为200的算例，OR-Tools的求解质量略优于Jsprit，而Jsprit由于初始解的优越性，在很小的迭代次数下就已经达到了最优解。...，具有较好的收敛性；并且随着客户规模的增大，达到最优解所需要的迭代次数更多，Jsprit相对于OR-Tools来说以更少的迭代次数获取更优的解。...开源求解器Jsprit和OR-Tools基于启发式算法进行求解，优势在于能快速求得可行解，并按照一定的搜索策略逐步靠近最优解，能用于求解规模较大的问题。

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调用OR-Tools求解器求解网络流问题

大家好，小编最近新学了一个求解器OR-Tools，今天给大家介绍一下如何用OR-Tools求解器求解网络流问题中的最大流问题和 最小费用流问题。...OR-Tools求解器的调用 OR-Tools是谷歌开源的一个高效的运筹学工具包，包含整数线性规划，约束规划等问题的求解器，可以用于处理最困难的网络流、交通调度等组合优化和规划问题。...代码简介 学会了如何调用，我就可以进入正题啦~ 本文使用的的两个样例都是OR-Tools求解器官网推荐的样例，由于这样的案例最优解已知，更容易判断调用是否成功。...：solve()方法调用求解器并求出最优解，若最优解与样例所给出的最优解一致，则输出相应最优解，反之则输出错误提示。...输出结果如下： 除了网络流问题，OR-Tools求解器还可以解决如整数线性规划问题，约束规划问题等，感兴趣的小伙伴们可以尝试一下哟~ OR_Tools地址：https://developers.google.cn

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    用Python进行线性编程

    现在想象一下，我们有数以百万计的单位和资源：以前的贪婪策略很可能完全错过了最佳解决方案。使用机器学习算法（如遗传算法）来解决这个问题是可能的，但我们也不能保证解决方案是最优的。...求解器 在Python中，有不同的线性编程库，如多用途的SciPy、适合初学者的PuLP、详尽的Pyomo，以及其他许多库。...解算器如 Gurobi, Cplex，或 SCIP有他们自己的API，但是他们所创建的模型是与特定的求解器相联系的。...其他求解器也是可用的，比如SCIP，这是一个优秀的非商业求解器，创建于2005年，并更新和维护至今。我们也可以使用流行的商业选项，如Gurobi和Cplex。...解算器找到了一个最优解：我们的军队总兵力为1800，有6个剑士和6个骑兵（对不起，弓箭手！）。 让我们来解读这个结果。

    2.4K10

    调用OR-Tools求解器求解装箱问题

    对于OR-Tools求解器还不了解的小伙伴们可以参考往期推文了解这款求解器的强大功能： OR-Tools|带你了解谷歌开源优化工具(Google Optimization Tools) #01简介 OR-Tools...求解器中关于装箱问题的内容大致能分为三种，分别是： 1、The Knapsack Problem：要求将一组具有给定值和大小（如重量或体积）的物品打包到定容量的容器中。...2、Multiple Knapsacks：将具有给定值和大小（如重量或体积）的物品打包到固定数量的箱子中，箱子容量各不相同，要求包装物品的总价值最大。...#02调用求解器 调用OR-Tools求解器需要导入所需的jar包，导入的具体过程详见往期推文： 调用OR-Tools求解器求解网络流问题 ·The Knapsack Problem 1、导入所需要的库...还有一些算法并不基于以上方法，例如Leung et al. [6]于2012年提出的hybrid simulated annealing (HSA) 算法，它先用贪婪算法求出最初解，再利用模拟退火算法求出较优解

    2.2K61

    如何用matlab编写分段函数_请教各位怎样用matlab定义一个分段函数MATLAB分段函数…

    (t,yy) 请教各位怎样用matlab定义一个分段函数_ ： 1、绘制分段函数图像,需要知道分段函数的表达式.来绘制分段函数图像,该函数分为三段.2、x的取值范围选取0到3,y的表达式书写如下图所示,...表示为每段的函数表达式乘以x区间的逻辑表达式,如果x的值在范围内,就乘以1,不在范围内,就乘以0.3、点击回车键,运行程序,运行结果如下图所示,可以看到绘制的分段函数图像,一次性就绘制成功了.4、分段函数为三段...,每个x区间内有对应的y值表达式.5、书写y的值如方框处所示,表达出了y的函数值.6、点击回车键,开始运行程序,运行结果如下图所示,分段函数绘制成功了....: 1、写一个函数文件f(x)实现该函数,要求参数x可以是向量;2、作出该函数的图形;3、求出f(x)的零点与最值.解:(1)、编写M函数文件functiony=f(x)n=length(… 用matlab...*x( x> 7.5 & x plot(x,y) 如何用matlab编写分段函数_ ： 首先,建立自定义分段函数,即piecewise.m function y

    2.5K30

    个人永久性免费-Excel催化剂功能第31波-数量金额分组凑数功能，财务表哥表姐最爱

    操作，减少不必要的麻烦和性能损耗 同样的引用的数据源，请务必保证是数字格式，最多4位小数点精度， 正数，中间没有空数据和字符等，不然函数计算会报错！...B列存放的是分组的标记，组1的和为90，和右边定义一致 若使用OR-TOOLS函数，在B列上可以看到更多的信息，如组名，组的大小，组的实际记录和和期望和的差异（0为无差异） ?...用OR-Tools函数可以看到更多的信息 同一功能两个函数差异 EH版香川群子大神的代码，在分组的大小较大时，性能仍然保持优异，而用OR-TOOLS实现的函数，就有很大的性能瓶颈。...例如某300条记录，总和是1000，我要分一个900的组，不知道为何OR-TOOLS的函数很慢，甚至最后报超时错误（OR-TOOLS因大小太大了，做了个网络版部署，网络访问太久会超时，同时也需要有连接外网的能力...建议使用EH版的凑数函数，OR-TOOLS版可能后续其他应用场景再开发其他的函数。

    1.8K20

    代码详解——MATLAB出图：常用函数（续）

    上一期代码详解中漏讲了一个函数，即绘制子图的函数： subplot(2,3,1); 函数中，2指2行，3指3列，1指第一个图，运行后如图所示： 上述数值均可修改，如改为(4,4,2): 或(2,2,4...): 比较高端的操作是不等比例绘图，这样有两种操作，第一种就是绘制不同子图时用不同的图片划分比例，如同时运行： subplot(2,3,1); subplot(2,2,4); 另外一种操作就是图片划分比例不变...，但是子图采用不同的占比： subplot(2,2,[3 4]); 在子图中绘制图线则和直接绘制图片使用相同的函数： subplot(2,3,[1 4]); plot(ll,e,'r'); xlabel...New Roman}/m'); ylabel('\fontname{宋体}航向误差\fontname{Times New Roman}/rad'); box off; subplot(2,3,6); plot...New Roman}/s'); ylabel('\fontname{宋体}计算时间\fontname{Times New Roman}/s'); box off; title(''); 下期将讲解如何用

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    最优化方法求解-圆环内传感器节点最大最小距离分布

    *sin(thetal); % 计算传感器节点y坐标 x=[xxx;yyy]; % 合并坐标 %% 绘制原各传感器的位置 figure(1) plot(xx1,yy1) % 绘制外圆 axis...equal % 设置坐标轴比例相等 hold on plot(xx2,yy2) % 绘制内圆 hold on; title('圆环区域内原传感器节点位置图'); scatter(x(1,:),...figure(2) plot(xx1,yy1) % 绘制外圆 axis equal % 设置坐标轴比例相等 hold on plot(xx2,yy2) % 绘制内圆 hold on; title...); 运行结果如下： 根据圆环区域内传感器节点位置优化后图观察得到，外圆环上每两个传感器中间的内圆环上存在一个传感器，基本以两个中间穿插一个的规律放置传感器节点，能够达到最优...由于部分文字、图片等来源于互联网，无法核实真实出处，如涉及相关争议，请联系博主删除。如有错误、疑问和侵权，欢迎评论留言联系作者，或者私信联系作者。

    10510

    Python简单高效的可视化神器——Seaborn

    如何用python画图——带你入门matplotlib 如何用python画图--matplotlib实例与补充 我们也在文章Python可视化工具概览中介绍了，seaborn其实是在matplotlib...seaborn.kdeplot() 主要用于绘制单变量或二元变量的核密度估计图，可以查看变量的分布状况。...3. heatmap seaborn.heatmap() 主要是用于绘制热力图，也就类似于色彩矩阵。常用于相关系数矩阵的可视化，评估变量之间的相关性。...JointGrid() and jointplot seaborn.JointGrid() 可以绘制单变量和双变量的组合图。...# load data iris_data = sns.load_dataset('iris') # 我们将中间的图选为双变量的散点图，而上面和右面选为单变量的直方图 sns.JointGrid(data

    2.7K32

    Python协方差矩阵处理脑电数据

    Rose小哥今天主要介绍一下MNE中如何用协方差矩阵来处理脑电数据的。 MNE中的许多方法，包括源估计和一些分类算法，都需要根据记录进行协方差估计。...在本教程中，我们将介绍传感器协方差计算的基础知识，并构建一个噪声协方差矩阵，该矩阵可用于计算最小范数逆解. 诸如MNE的源估计方法需要从记录中进行噪声估计。...在本教程中，我们介绍了噪声协方差的基础知识，并构造了一个噪声协方差矩阵，该矩阵可在计算逆解时使用。 下面我们将结合代码来进行分析。...绘制协方差矩阵 尝试将proj设置为False以查看效果。 请注意，epochs中的投影机已经应用，因此proj参数无效。...基于相同的推理，全局场功率(GFP)的期望值为1(计算GFP时应考虑真实的自由度，如ddof=3，其中有2个活动的SSP向量): evoked = epochs.average() evoked.plot_white

    1.1K20

    脑电分析系列| Python协方差矩阵处理脑电数据

    主要介绍一下MNE中如何用协方差矩阵来处理脑电数据的。 MNE中的许多方法，包括源估计和一些分类算法，都需要根据记录进行协方差估计。...在本教程中，我们将介绍传感器协方差计算的基础知识，并构建一个噪声协方差矩阵，该矩阵可用于计算最小范数逆解. 诸如MNE的源估计方法需要从记录中进行噪声估计。...在本教程中，我们介绍了噪声协方差的基础知识，并构造了一个噪声协方差矩阵，该矩阵可在计算逆解时使用。 下面我们将结合代码来进行分析。...基于相同的推理，全局场功率(GFP)的期望值为1(计算GFP时应考虑真实的自由度，如ddof=3，其中有2个活动的SSP向量): evoked = epochs.average() evoked.plot_white...='s') plt.show() 这将绘制出为最佳估计量而诱发的白化并在相关面板中将所有估计器的GFP显示为单独的行。

    83120

    Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化

    在这篇文章中，我们将简要地学习如何用Python中的Keras神经网络API拟合回归数据。我们将用Keras回归和序列模型本身这两种方法检查模型。...x_ax = range(N) plt.plot(x_ax, x, 'o') plt.plot(x_ax, y, lw=1.5, color=c) plt.legend() 红线是y输出，其余的点是x...regressor.fit(x,y) regressor.predict(x) 我们检查平均平方误差率 `````` mean\_squared\_error(y, y_pred) 最后，我们绘制结果...plt.plot(y) plt.plot(y_pred) keras序列模型进行拟合 这一次，我们将在没有封装类的情况下拟合模型。...mean\_squared\_error(y, y_krm) 最后，我们绘制结果。 在本教程中，我们已经简单地学习了如何用Python中的Keras神经网络模型来拟合和预测回归数据。谢谢您的阅读!

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    【强强联合】在Power BI 中使用Python（3）数据可视化

    First blood one： 在编辑区域输入代码： import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(dataset["confirm"],dataset["dead...我们也可以对中间这行代码进行适当修饰： plt.plot(dataset["confirm"],dataset["dead"],color="red",marker="o") 以获得我们想要的形状和信息...还是上一篇的套路，以上举的例子只是简单地让大家认识一下如何在Power BI中调用Python作图，接下来我们介绍一些在Power BI中无法原生作图的例子： 比如数学制图，绘制sinx和cosx曲线：...比如绘制子图： ? 比如绘制特殊的柱状图： ? 比如绘制三维散点图： ? 等等等等…… 怎么样，Python还是有点用处的吧？ 更多精彩作图，需要各位结合自己的业务场景，合理选择得到最优解。 ?...我们是否可以想到如何用Python将powerquery中的表输出为excel甚至实现回写到SQL中呢？ 这就是下一篇文章要讲的内容了： ?

    2.8K31

    Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化|附代码数据

    在这篇文章中，我们将简要地学习如何用Python中的Keras神经网络API拟合回归数据。我们将用Keras回归和序列模型本身这两种方法检查模型。...x_ax = range(N) plt.plot(x_ax, x, 'o') plt.plot(x_ax, y, lw=1.5, color=c) plt.legend() 红线是y输出，其余的点是x...regressor.fit(x,y)  regressor.predict(x) 我们检查平均平方误差率 `````` mean_squared_error(y, y_pred) 最后，我们绘制结果...plt.plot(y) plt.plot(y_pred) keras序列模型进行拟合 这一次，我们将在没有封装类的情况下拟合模型。...mean_squared_error(y, y_krm) 最后，我们绘制结果。 在本教程中，我们已经简单地学习了如何用Python中的Keras神经网络模型来拟合和预测回归数据。谢谢您的阅读!

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    MATLAB中的图形绘制

    其具体图形绘制命令为：   plot(X,Y,’S’) 其中X，Y是向量，分别是由所有点的横坐标和纵坐标构成的向量，S是一字符串，用于确定线的颜色，点的绘制形状及点与点的链接方式。...例 以向量y=(1,2,5,4.5,3,6,1)的各个分量为纵坐标，分量序号为横坐标绘制顺序连接线。 解：输入命令 y=1 2 5 4.5 3 6 1; plot(y) [640?...②plot是针对向量或矩阵的列来绘制曲线的，也就是说，使用plot之前必须首先定义好曲线上每一点的x坐标和y坐标。 ③在上述的格式中，x和y都可以是表达式。...wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1] 三维图形的绘制 在MATLAB中绘制三维曲线的命令为   plot3(x,y,z,’S’) 其中x,y,z分别为点的横、纵及竖坐标...在MATLAB中绘制三维箭头函数   quiver3(x,y,z,u,v,w) 例  试绘制 的图形。 解  在命令窗口中录入如下命令，即可获得如图所示的图形。

    2.1K20

    模拟退火算法Python编程

    温度更新函数是指退火温度缓慢降低的实现方案，也称冷却进度表；undefined 状态产生函数是指由当前解随机产生新的候选解的方法；undefined 状态接受函数是指接受候选解的机制，通常采用Metropolis...使用模拟退火算法的基本方案：控制温度按照 T(k) = a * T(k-1) 指数衰减，衰减系数取 a；如式（1）按照 Metropolis 准则接受新解。...Simulated annealing algorithm for function optimization # v1.0: # (1) 基本算法：单变量连续函数优化问题 # (2) 文件输出优化结果和中间过程数据...(recordIter, recordFxNow,'b-', label='FxNow') # 绘制 FxNow 曲线 plt.plot(recordIter, recordFxBest..., 'r-', label='FxBest') # 绘制 FxBest 曲线 # plt.plot(recordIter,recordPBad,'r-',label='pBadAccept')

    1.5K55

    Simulink建模与仿真（4）-Simulink使用基础（MATLAB的基本绘图功能）

    MATLAB的图形系统是面向对象的。图形的要素，如坐标轴、标签、观察点等都是独立的图形对象。一般情况下，用户不需直接操作图形对象，只需调用绘图函数就可以得到理想的图形。...1、基本的二维图形绘制命令 (1)plot(x，y)：输出以向量x为横坐标，以向量y为纵坐标且按照x，y元素的顺序有序绘制的图形。...x与y必须具有相同长度 (2)plot(y)：输出以向量y元素序号m为横坐标，以向量y对应元素ym为纵坐标绘制的图形。...2、简单的三维图形绘制命令 (1)plot3（x，y，z）：用向量x、y和z的相应点(xi，yi，zi)进行有序绘制三维图形。向量x，y，z必须具有相同的长度。...解：在MATLAB命令行下输入 x=0:0.1:2*pi;%pi为MATLAB中默认的圆周率 y=sin(x); plot(x,y,'*'); 其中x为自变量，这里使用冒号表达式设定其取值步长为0.1，

    2.5K10
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