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表中已存重复数据的情况，如何增加唯一性约束？

需要注意一点，上述创建过程的前提，是表中已存在数据，没有违反唯一性约束的，如果表中已存在数据，已经有重复数据，该如何处理？...简言之， 如果约束设置enabled，则会检查新插入或更新的数据是否符合约束条件。 如果约束设置disabled，则表中可以包含，违反约束的记录。...如果约束设置validate，则表中存在的数据，必须符合约束。 如果约束设置novalidate，则表中存在的数据，不必符合约束。...看着好像简单的一个问题，是不是有些犹豫？我们测试一下，就可以知道了。...表中已存在重复的数据，此时若需要创建唯一性约束，可以按照“创建非唯一索引”-“创建唯一性约束”的顺序来实现。 3.

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最优化模型数据挖掘之优化模型

数据挖掘之优化模型 1.1数学规划模型 线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。 ---- 1.2微分方程组模型 阻滞增长模型、SARS传播模型。...---- 1.5组合优化经典问题 多维背包问题(MKP) 背包问题：n个物品，对物品i，体积为iw，背包容量为W。如何将尽可能多的物品装入背包。...多维背包问题：n个物品，对物品i，价值为ip，体积为iw，背包容量为W。如何选取物品装入背包，是背包中物品的总价值最大。 多维背包问题在实际中的应用有：资源分配、货物装载和存储分配等问题。...二维指派问题在实际中的应用有：校园建筑物的布局、医院科室的安排、成组技术中加工中心的组成问题等。...车辆路径问题(VRP)： 车辆路径问题（也称车辆计划）：已知n个客户的位置坐标和货物需求，在可供使用车辆数量及运载能力条件的约束下，每辆车都从起点出发，完成若干客户点的运送任务后再回到点，要求以最少的车辆数

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在docker容器中使用cplex-python37

技术背景 线性规划是常见的问题求解形式，可以直接跟实际问题进行对接，包括目标函数的建模和各种约束条件的限制等，最后对参数进行各种变更，以找到满足约束条件情况下可以达到的最优解。...的容器镜像，用于计算线性规划的问题。.../cplex/:/home/ cplex /bin/bash 线性规划问题定义 Cplex可以识别lp格式的文件，这里我们展示一个测试用例来说明这个线性规划的问题是如何定义的： 1 2 3 4 5 6...∈{0,1}，而且需要满足给定的约束条件： 3x1+4x2+5x3≤83x1+4x2+5x3≤8 问题解析与代码求解 其实这是一个典型的单背包问题的案例无损音乐下载：给定一个承重量为8的背包，需要装3个物品...总结概要 在这篇文章中我们介绍了如何使用docker去搭建一个cplex线性规划求解器的编程环境，制作完docker容器，我们也展示了如何写一个线性规划问题定义的文件，并使用cplex对给定一个背包问题的线性规划

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在docker容器中使用cplex-python37

技术背景 线性规划是常见的问题求解形式，可以直接跟实际问题进行对接，包括目标函数的建模和各种约束条件的限制等，最后对参数进行各种变更，以找到满足约束条件情况下可以达到的最优解。...的容器镜像，用于计算线性规划的问题。.../cplex/:/home/ cplex /bin/bash 线性规划问题定义 Cplex可以识别lp格式的文件，这里我们展示一个测试用例来说明这个线性规划的问题是如何定义的： [dechin-root...： \[3x_1+4x_2+5x_3\leq8 \] 问题解析与代码求解 其实这是一个典型的单背包问题的案例：给定一个承重量为8的背包，需要装3个物品 \{x_1,x_2,x_3\} 中的某几个拿去卖。...总结概要 在这篇文章中我们介绍了如何使用docker去搭建一个cplex线性规划求解器的编程环境，制作完docker容器，我们也展示了如何写一个线性规划问题定义的文件，并使用cplex对给定一个背包问题的线性规划

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建模 python_整数规划建模例题

若在线性规划模型中，变量限制为整数，则称为整数线性规划。目前所流行的求解整数规划的方法，往往只适用于整数线性规划。目前还没有一种方法能有效地求解一切整数规划。...比如有一些相互排斥的约束条件,就是一种0-1问题,如运输方式只能选择一种,用车或者用船等类似的 除此之外,还有关于固定费用的问题,在讨论线性规划时，有些问题是要求使成本为最小。...那时总设固定成本为常数，并在线性规划的模型中不必明显列出。...目前已成功地应用于求解生产进度问题、旅行推销员问题、工厂选址问题、背包问题及分配问题等。...,n Python 实现 (分支定界代码) 整数规划的模型与线性规划基本相同，只是额外增加了部分变量为整数的约束 整数规划求解的基本框架是分支定界法，首先去除整数约束得到“松弛模型”，使用线性规划的方法求解

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OR-Tools|带你了解谷歌开源优化工具(Google Optimization Tools)

01 OR-Tools的介绍 OR-Tools是用于解决组合优化问题的开源软件，它的目的是从众多可能方案中寻求最佳的解决方案，比如解决以下的问题： 线性规划与整数规划(Linear Optimization...学习过运筹学的小伙伴们应该对这些问题非常熟悉，线性规划、整数规划以及网络流问题都是课程学习的重点，而路径规划问题、装箱问题和调度问题则同样是运筹学中研究最广泛的问题。...OR-Tools为典型的背包问题提供了专门的背包问题求解器(knapsack solver)，而多背包问题和装箱问题需要使用通用的混合整数规划求解器(MIP)来求解。...需要注意的是，背包问题求解器与CP-SAT一样，只能对整数进行运算，程序中的数据只能包含整数，如果包含非整数，则需转换成整数。...对于每种编程语言来说，设置和解决问题的基本步骤是相同的： · 导入所需的库 · 声明求解器 · 创建变量 · 定义约束 · 定义目标函数 · 调用求解器并显示结果 3.1 如何运用OR-Tools进行编程

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入门学习因果推断在智能营销权益应用的通用框架

废话文学一下：入门学习因果推断三周，总算是入了个门… 就着智能权益方面的两个问题（给什么人发券？+ 发什么券？）...线性规划、贪心分配、背包问题 1 选人、圈人 很显然，活跃转化是最主要的人群，大多的方法都是uplift model，那么uplift model也有几类： •uplift方法一：元学习方法（Meta-learning...选择LightGBM的原因是我们对于这个模型的精度并没有太高的要求，相反我们希望它能够比较快速地在训练流程中对新加入特征的给出反馈。...1.5 阿里文娱的meta-learning 2 每个人发什么券 这里基本是线性规划占主导 2.1 阿里文娱的：背包问题 黄色区域是基于uplift model的实时预测的模块，当一条用户的请求过来的时候...整数规划 而当我们对于预算和券种的设置拥有了更多的自主权时，我们也尝试了在预算约束下的最大化求解，具体的求解公式如下： 2.3 哈啰顺风车的智能权益 v3版本有提到，要借由运筹学给不同人配不同券 ：

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数值优化方法及MATLAB实现（一）

例如，在工程设计中，如何平衡成本和收益在满足要求的前提下达到效益;在产品加工过程中，如何搭配各种原料的比例才能既降低成本，又提高产品质量。...若目标函数f(x)和约東条件中的函数h(x)、g(x)均为线性函数，则称数学规划为线性规划，否则称非线性规划。若数学规划中的变量x限取整数值则称为整数规划。...在线性规划和非线性规划中，如所研究的问题都只含有一个目标函数，则这类问题常称为单目标规划;如果含有多个目标函数，则称为多目标规划。...0-1背包问题:对于n个体积分别为ai、价值分别为ci的物品,如何将它们装入总体积为b的背包中，使得所选物品的总价值最大。...经典算法：经典算法包括线性规划、动态规划、整数规划和分支定界等运筹学中的传统算法。这些算法在求解小规模问题中已得到很大成功，但在现代工程中往往不实用。

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【说站】python有哪些求解线性规划的包

python有哪些求解线性规划的包 说明 1、Scipy库提供简单的线性或非线性规划问题。 但不能解决背包问题的0-1规划问题，或者整数规划问题，混合整数规划问题。...2、PuLP可以解决线性规划、整数规划、0-1规划和混合整数规划问题。 为不同类型的问题提供各种解决方案。 3、Cvxpy是一个凸优化工具包。...可以解决线性规划、整数规划、0-1规划、混合整数规划、二次规划和几何规划等问题。...range(0 , V_NUM)] #目标函数 c = [3 , 4 , 5] objective = sum([c[i]*variables[i] for i in range(0 , V_NUM)]) #约束条件... V_NUM)]) <= 40) print constraints   res = solve_ilp(objective , constraints) print res 以上就是python求解线性规划的包

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线性规划&整数规划求解速度PK

求解线性规划问题的基本方法是单纯形法，后来又有改进单纯形法、对偶单纯形法等。而整数（线性）规划则是在线性规划的基础上增加了整数约束： ?...纯整数规划：所有的决策变量都要求为整数 混合整数规划：部分决策变量要求为整数 纯0-1整数规划：所有决策变量均要求为0或1 混合0-1整数规划：部分决策变量要求为0或1 通过对比可发现，两种规划的不同之处在于整数规划增加了整数约束...整数规划的应用非常广泛，例如背包问题、选址问题、旅行商问题、车辆路径规划问题等等。整数规划问题常见的解法有割平面法和分支定界法，一些求解器也主要运用分支定界法来求解此类问题。...显然在两个算例中的结果都是线性规划的求解速度要比整数规划的求解速度要快，随着节点的增加这种差距更加的明显。...而且在C1_2_5中105个点求解花费的时间才跟求解四十个点花费的时间相当 从上述求解实例看整数规划的求解速度会比线性规划慢，具体慢多少跟问题本身是有关系的，以这两个算例为例，它们的客户分布情况是有点不一样的

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创建ortools的Dockerfile

另外我们在上一篇博客中介绍了如何部署与使用IBM主导的Cplex线性规划求解器的一些基本使用方法。在本文中我们会介绍另外一套由Google主导的开源线性规划求解器ortools的部署与基本使用方法。...指令我们可以看到ortools这个工具已经被成功的部署在容器镜像内，在下一个章节中我们会介绍如何使用ortools来解决一个实际问题。...相关问题的定义如下： 当然在ortools的案例中我们不需要写lp文件，只是借用这个lp文件来展示一下我们的约束条件和目标函数。...到这里为止，我们就成功的使用ortools提供的框架求解了一个实际的背包问题。...同时也用谷歌所主导的开源线性规划求解器ortools来测试这个容器化的编程环境解决方案，最终我们用ortools成功的求解了一个单背包问题，并且跟前面一篇博客中所介绍的IBM主导的cplex一样都得到了问题的最优解

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大规模稀疏线性规划求解思路梳理

背景 2019年初秋，我接到了如下需求： 已知现在有M个广告主和N个广告词，其中每个单位流量的（广告主，广告词）收益固定，且每个广告主/广告词均有流量分配限制，问如何给（广告主，广告词）分配流量，使得收益达到最大...这个需求是一个大规模稀疏线性规划问题，接下来本文将就上述需求描述如何加速求解。 0. 方案调研：Mosek 线性规划问题的求解快慢，既与迭代收敛速度有关，又和每轮迭代更新的速度有关。...最终基于Mosek方法来求解线性规划问题。 1. 化解约束方程 问题 Mosek方法要求将输入的约束化为标准型： 在需求中只包含不等式约束，目标变量x的取值范围为x>=0，且存在x=0的情况。...最终得到的标准型如下： 结果 [1] 化简形式对比 优化后的方案能够将原线性规划问题化简成最简形式的标准型，进而减少变量/约束个数 [2] 化简耗时对比 将原线性规划问题化简成最简形式的标准型，进而减少变量...该需求因业务调整，最终没有全量，遂将过程中的思考，不太敏感的部分都整理出来，希望能够给有需要的小伙伴一点点启发。 祝大家国庆快乐～

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3D演示帮你一眼看懂线性规划问题，这篇可视化教程火了

那么为何不试试更加直观、好玩的学习方式呢？例如这样： 这是一位国外博主发布的机器学习3D教程，用可视化的方法展示如何在线性规划问题中逐步逼近最优解。...线性规划也可以一目了然 关于线性规划问题大家应该都不陌生。 在一组线性方程或不等式的约束下，求某一线性目标函数极值的问题就是线性规划问题。...那如果你手上有500桶油，应该怎么配比两种货车的货运次数才能在一年内获得最大利润呢？ 这就是一个简单的线性规划问题。 这样的约束条件看起来并没有什么感觉，但是放在空间中就不一样了。...所以寻找最优解的过程就可以描述为：沿着在可行多面体的棱上沿着目标函数值增加的方向搜索顶点。 听起来不明所以吧？ 但是用图形解释就清楚多了： 但是这个方法只能用于求解线性规划的问题。...更多的可视化教程 除了这篇3D教程之外，该博主还在另一个介绍凸优化的KKT条件和内点法的视频中，可视化了内点法是如何通过牛顿迭代逐渐得到最优解的： 视频中x(t)每经过一个黄色的圆框代表进行一次牛顿迭代

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创建ortools的Dockerfile

另外我们在上一篇博客中介绍了如何部署与使用IBM主导的Cplex线性规划求解器的一些基本使用方法。在本文中我们会介绍另外一套由Google主导的开源线性规划求解器ortools的部署与基本使用方法。...指令我们可以看到ortools这个工具已经被成功的部署在容器镜像内，在下一个章节中我们会介绍如何使用ortools来解决一个实际问题。...当然在ortools的案例中我们不需要写lp文件，只是借用这个lp文件来展示一下我们的约束条件和目标函数。这个问题的含义也在上一篇博客中介绍过了，这里我们直接截图引用： ?...到这里为止，我们就成功的使用ortools提供的框架求解了一个实际的背包问题。...同时也用谷歌所主导的开源线性规划求解器ortools来测试这个容器化的编程环境解决方案，最终我们用ortools成功的求解了一个单背包问题，并且跟前面一篇博客中所介绍的IBM主导的cplex一样都得到了问题的最优解

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得物极光蓝纸箱尺寸设计实践

较大纸箱会造成运输成本的增加。商品和纸箱之间的空隙过大，可能在运输过程中造成商品的损坏。...2.2 问题简化2.2.1 箱型数约束排除异型箱，基于得物当前的仓内实际情况，本次预计新设计的箱子数在8~15个，需综合考虑装箱率、采购成本和仓内效率，当箱型数量增加时，装箱率会提高，采购成本也会提高，...非线性规划如果目标函数或者约束条件中含有非线性函数，例如当前的问题中目标函数装箱率中具有非线性因素，这种规划问题为非线性规划问题。...一般来说，解非线性规划问题要比解规划问题困难的多，它不像求解线性规划有单纯形法这一种通用方法，非线性规划目前还没有适用于各种问题的一般算法，各个方法都有自己特定的适用范围。...5.1 适应度函数首先需要找到能够量化透明三角形组成的图和目标NONO图的差异或者相似度的方法，那么如何定义相似度呢？

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【Convex Optimization (by Boyd) 学习笔记】Chapter 1 - Mathematical Optimization

分类 当定义(1.1)中的满足如下条件时，称该优化问题为线性规划(linear program)。...此时优化变量\(x\)就是模型中的参数,限制函数就是那些先验知识以及对超参数的限制等等，目标函数就是(以分类问题为例)模型对数据拟合的准确度。...不同优化算法之间的有效性不同，而且一般都取决于这些因素: 目标函数和约束函数的特殊形式 优化变量和约束(constraints)的数量 特殊的结构(sparsity 稀疏结构) 1.2 最小二乘法&线性规划...Least-squares and linear programming 1.2.1 最小二乘问题 定义 最小二乘问题(least-squares) 没有约束，也就是说此时定义(1.1)中的\...optimization problems Chapter 5： Lagrangian duality （拉格朗日对偶） Part II: Applications（主要介绍凸优化是如何应用在实际中的

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因果推断笔记——入门学习因果推断在智能营销、补贴的通用框架（十一）

废话文学一下：入门学习因果推断三周，总算是入了个门… 本篇先总结一下之前三周的学习成果，然后就着智能权益方面的两个问题（给什么人发券？ + 发什么券？）...阿里飞猪广告应用的 NN -Based 3.1.4 哈啰顺风车的meta-Learning 3.1.5 阿里文娱的meta-learning 3.2 每个人发什么券 3.2.1 阿里文娱的：背包问题...）： 类型 解法 什么样的人值得给他发权益（补贴、优惠券等） Uplift model 这个人应该发什么类型的权益 线性规划、贪心分配、背包问题 3.1 选人、圈人 很显然，活跃转化是最主要的人群...3.1.5 阿里文娱的meta-learning 3.2 每个人发什么券 这里基本是线性规划占主导了 3.2.1 阿里文娱的：背包问题 黄色区域是基于uplift model的实时预测的模块，当一条用户的请求过来的时候...整数规划 而当我们对于预算和券种的设置拥有了更多的自主权时，我们也尝试了在预算约束下的最大化求解，具体的求解公式如下： 3.2.3 哈啰顺风车的智能权益 v3版本有提到，要借由运筹学给不同人配不同券

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【推荐阅读--R语言在最优化中的应用】用Rglpk包解决线性规划与整数规划 ​

线性规划与整数规划 线性规划(linear programming)和整数规划(integerprogramming)的主要区别是决策变量的约束不同，其中线性规划的变量为正实数，而纯整数规划的变量为正整数...R中，有很多包可以解决该问题，推荐 Rglpk包 (Theussl and Hornik, 2008)，该包提供了到GLPK (GNU Linear Programming Kit) 的高级接口，不仅可以方便快速地解决大型的线性规划...，即模型中的向量C，mat为约束矩阵，即模型中的矩阵A，dir 为约束矩阵 A 右边的符(取""或 ">=")，rhs 为约束向量，即模型中的向量 b，types 为变量类型...verbose 为是否输出中间过程的控制参数，默认为FALSE。 例： ? 解：这是简单的线性规划问题，变量的类型没有特殊要求，即正实数。...我们发现 R在解决线性规划、整数规划、混合整数规划问题时，仅仅需要将模型转换为求解函数所需要的格式即可，并且几乎所有的约束都直接用矩阵、向量来表示，不必像LINGO 那样需要键入 X1、X2 之类的字符

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【R语言在最优化中的应用】用goalprog包求解 线性目标规划

(2) 模型2的约束条件中，第一行有偏差变量，为目标约束，第二行没有偏差变量，同线性规划里的约束条件一样，为绝对约束。...可以证明，在模型2有解的情况下，可以将其化为只含有目标约束的目标规划问题，方法是给所有的绝对约束赋予足够高级别的优先因子，从这个角度来看，线性规划为目标规划的特殊情况，而目标规划则为线性规划的自然推广。...用goalprog包求解目标规划 R中，goalprog包 (Novomestky, 2008) 可以求解形式为模型(3) 的目标规划问题，核心函数为llgp()，用法如下： llgp(coefficients...以上四条意见中，显然第一条为绝对约束，第二至四条为目标约束。请根据这些要求决定两种产品生产量。 ? 解: 这是典型的多目标规划问题，建立目标规划模型如下： ?...该模型符合模型 (3) 的形式，可以直接调用 llgp() 函数来求解该问题，注意：R中根据achievements数据框中的 priority 来判断绝对优先级别，不用再设置 P1，P2，P3。

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