各位读者大家好，小编最近读到关于选址问题的一篇文章，读完感觉深有启发，特此来与大家分享~另外，该篇文章的作者也有将算法的代码进行公开，小编稍后也会分享给大家。
机器学习是市场的新趋势，新油田，新黄金！从概念价值的角度来看，把机器学习与任何创新相比都不为过。但是它在金融领域如何发挥呢，应用的现状又到了什么阶段呢？
对生意人来说，店铺的选址一向是个颇为“考究”的事情。在大数据和算法的帮助下，这件事今后或许可以交给机器和模型来完成。在本文中，美国的一位数据侠Mario Aksiyote以纽约为例，为我们演示了一套咖啡店选址的科学姿势。
启发式搜索在状态空间中对每一个要搜索的位置按照某种方式进行评估,得到最优的位置,再从这个位置进行搜索直到达到目标.常用的启发式算法包括:禁忌搜索/遗传算法/进化算法/模拟退火算法/蚁群算法/人工神经网络等等.
按照 设施的 空间维度 划分，可以将选址问题分为： 1.立体选址问题：设施的高度不能被忽略，如集装箱装箱问题。 2.平面选址问题：设施的长、宽不能被忽略，如货运站的仓位布局问题。 3.线选址问题：设施的宽度不能被忽略，如在仓库两边的传送带布局问题。 4.点选址问题：设施可以被简化为一个点，绝大多数时候我们遇到的都是这类问题。
今天为大家介绍的是选址-路径问题(Location-Routing Problem, LRP)，首先上目录
第三题一个地方的数组长度写错，浪费了好多时间，成绩应该可以再往前靠一下的，第四题数学最优化问题，不会。这是目前最好成绩 8.88%，继续加油！
这段时间，有幸聆听了几场大牛报告，一位是第四范式，目前工业界应用AI经验最丰富的之一，曾经在百度与吴恩达共同推进AI在工业界的落地；另一位来自学术界，新加坡国立大学的，最近刚拿到两个项目，合计一共1.5亿人民币。听智者说，强于读万卷书！今天结合他们的报告，在这里总结与大家一起分享，他们的报告实际上完美地解决了以上两个问题。
CNC团队由来自上海交通大学复杂网络与控制实验室的五名同学组成，他们的作品《基于动态网络与社会激励的新能源汽车租赁系统》获得了2015“游族杯”上海开放数据创新应用大赛的最高奖项“SODA大奖”。 在
原本以为，离开学校就再也体会不到教师节浓浓的师生情谊了。但DT君工作了几年才发现，既便离开了校园，生活也处处是导师。
Yao, Y., Feng, C., Xie, J., Yan, X., Guan, Q., Han, J., Zhang, J., Ren, S., Liang, Y., Luo, P., (2023). A site selection framework for urban power substation at micro-scale using spatial optimization strategy and geospatial big data. Transactions in GIS.
当对手有严格优势策略时，而我方两个策略相同时，考虑对手优势策略下的收益。
今天为大家介绍的问题是Talent Scheduling Problem，因为没有合适的中文翻译，所以下面直接简称其为TSP (注意， 这里的TSP可不是旅行商问题哦)。
Origional Link 思想： 贪心。 设仓库选址最佳处为 P，此时在该位置左侧存在 m 个货仓，右侧存在 n 个货仓，总距离为 L。 若更改货仓位置为 P-1，则总长度变为 L - m + n。 若更改货仓位置为 P + 1，则总长度变为 L + m - n。 易知位置 P 处有： L - m + n = L + m - n 必然成立，可推出 m = n。 综上，最佳位置 P 应使得左右位置的货仓数量相等。 代码： #include <bits/stdc++.h> using namespace s
机器之心整理 参与：杜夏德 运筹学的历史比 AI 和机器学习更悠久，但 AI 与机器学习又为它提供了一种机会，很多顶层的东西都是要靠优化，不管是学习还是刚才讲到的决策问题，都要有 OR (运筹学)的结合。 作为优化算法的基础，运筹学在第二次世界大战期间因英美两国配置资源的需求而发展起来。近些年，随着数据量大幅度攀升等科技环境的变化，运筹学得以快速发展，并广泛应用于零售、金融、物流等行业。正如运筹学顶级专家叶荫宇所说，运筹学的历史比 AI 和机器学习更悠久，但 AI 与机器学习又为它提供了一种机会，很多顶层的
疫情放开后的2023年，人们的生活和工作逐步回到原本熟悉的轨道上。街上的车开始拥堵，城市商圈也逐渐回暖，有观点认为：2023年商业地产将迎来“转折之年”。
4月25日，腾讯研究院与科尔尼管理咨询公司联合发布《构建智慧零售完整图景——2018智慧零售白皮书》（以下简称《白皮书》），白皮书通过分析零售市场的关键趋势，以全景式的视角梳理智慧零售在过去几年中的探索与成果，为传统零售商和品牌商的数字化升级与转型提供了最佳实践范本，也为企业更好地与智慧零售融合提供了方法与工具。 在科技和信息技术的催化下，零售行业如今面对日益激烈的竞争格局和千变万化的消费需求，传统零售商也正积极考虑转型升级，部分领先的零售企业已着手应用包括人工智能、物联网、大数据在内的前沿科技。新技
回顾2017，始终紧跟历史进程的DT君，带大家用数据视角探索世界：从人工智能到共享经济，从影视热点到古典文学，我们探索过新零售的“门店秘密”，也挖掘过城市空间的“可视化创新”；我们讨论过科技圈最前沿的算法，也揭示过潜藏在人际关系数据中的社会价值……今天DT君精选出年度十篇数据侠好文回馈各位新老粉丝，祝你们携满干货跨入2018年。
在当前复杂的零售环境下，选址对于零售企业而言变得格外重要，因为位置就是线下流量的直接入口。近期数据侠实验室，DT君邀请到了GeoHey·极海上海分公司的技术总监何宇兵，他将从三个维度来为大家揭晓如何通过地理方法解决选址问题？融合机器学习的智能地图如何赋能商业选址？
这家成立于 2016 年的公司由五位斯坦福大学教授及博士创立，以运筹学泰斗、冯·诺依曼奖得主叶荫宇教授为核心，联合商学院、运筹学及决策分析与风险分析等专业的四位博士，围绕海量数据环境下的复杂问题提供降本增效的优化决策方案。
前言 路由（Route）的设计广泛存在于众多领域，以 RPC 框架 Dubbo 为例，就有标签路由、脚本路由、权重路由、同机房路由等实现。
自第三届腾讯数据中心&云分享日公布之后，“腾讯青浦数据中心获得5A绿色数据中心”的消息在圈内不胫而走。截止目前，累计落地报道300篇，总曝光量超过 5240万人次，全面覆盖科技、财经、综合类媒体，其中腾讯科技、新浪、搜狐等权威科技媒体均予以报道。那么，腾讯青浦数据中心到底有何过人之处？ 什么是绿色等级认证？ 数据中心绿色等级认证是工信部（数据中心联盟\云计算发展与政策论坛）和TGG（The green grid，即绿色网格，是一家致力于开发通用的能耗技术标准、测量方法、处理流程及新型技术，力求提升数据中心管
AI科技评论按：昨天，AI科技评论报道了钛媒体和杉数科技主办的 2017 AI 大师论坛，其中，杉数科技首席科学顾问叶荫宇出席了活动并发表了学术演讲。作为在运筹学领域的顶尖学者，叶荫宇以《优化算法的思想及应用》为题，主要在运筹学应用的物流选址及路径优化、库存管理、投资组合优化三个方面详细阐述了他的看法。 从古至今，“优化”一直是生产生活中重要的部分。而运筹学作为优化算法的重要根基，在第二次世界大战期间首先在英美两国发展起来，学者把运筹学描述为就组织系统进行各种经营所作出决策的科学手段。二战结束后，人们将运筹
自第三届腾讯数据中心&云分享日公布之后，“腾讯青浦数据中心获得5A绿色数据中心”的消息在圈内不胫而走。截止目前，累计落地报道300篇，总曝光量超过 5240万人次，全面覆盖科技、财经、综合类媒体，其中腾讯科技、新浪、搜狐等权威科技媒体均予以报道。那么，腾讯青浦数据中心到底有何过人之处？ 什么是绿色等级认证？ 数据中心绿色等级认证是工信部（数据中心联盟\云计算发展与政策论坛）和TGG（The green grid，即绿色网格，是一家致力于开发通用的能耗技术标准、测量方法、处理流程及新型技术，力求提升数据中心
区位问题（Location Allocation Problem）是GIS 的经典问题之一, 主要应用于城市规划、空间配置、物流中心选址等领域。区位问题类型众多，可从静态或动态的需求、静态或动态的设施区位、离散或连续的地理空间和设施有无容量约束等等等等维度进行类型划分。 最常见的离散区位问题可一般化为p中值(p中位，p-median)、p中心(p-center)和覆盖集(set covering)问题。这些问题可形式化为整型线性规划(MIP)数学模型.
【数据猿导读】本篇案例涉及企业是一家国外顶级零售商，合作方在美国具有良好的数据支持，并已研发出成熟的选址模型，在美国表现效果非常良好，但当合作方将其模型拿到中国市场时，却出现了水土不服的情况
近几年，新一代信息通信技术的快速发展为数据中心的建设注入了强劲动力。5年来，我国IDC市场规模增长了近6倍，年复合增长率超过30%。但在行业整体欣欣向荣的背后，各种隐忧也开始逐步浮现。从整体看，IDC在全国范围内存在日益突出的结构性矛盾。表现在区域性供需失衡，不同地区的数据中心优势要素又未得到充分利用。导致这一现象的重要原因就是缺乏有效的、全面的数据中心选址工作。 数据中心选址是数据中心建设运营过程中要迈出的第一步，既是一门科学，也是一门艺术，就像复杂的魔方游戏一样，需要考虑的因素很多，遗漏了哪一点都不可能
本文介绍基于无人机影像建模完成后的结果，利用ArcMap软件进行空间选址分析，从而实现空间三维模型应用的方法。
💥聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象划分为若干个簇，使得同一个簇内的对象之间具有较高的相似性，而不同簇的对象之间具有较大的差异性。
随着互联网的兴起，人工智能和大数据成为了热门领域，越来越多的企业开始通过对数据的挖掘分析来为商业决策提供建议，在国内市场，人工智能和大数据领域人才出现巨大的缺口。而数据分析师入行需要的技术能力较易，转行/自学性价比极高，成为大数据领域的热门职业。
前言 谷歌作为全球最大的互联网公司之一，其数据中心以领先的建设技术、稳定的运维能力和可持续发展的核心价值观在数据中心行业广受好评。而谷歌数据中心是如何获得如今的“江湖地位”，又是怎样成为数据中心行业内绝顶高手的呢？今天就让我们跟随谷歌数据中心副总裁Joseph Kava的内部视角，一起来探秘谷歌数据中心。 作为现代社会重要的基础设施，数据中心的客户需求始终是其设计、建设和运营的立足点。在Joseph心目中，客户核心的需求是： 高性能与规模弹性 合适的选址 运行可靠性 安全性 可持续性 正是对这些需求的有效
随着曲美、红豆等企业与京东携手打造的全新线下零售店赢得消费者和行业越来越多认可，其背后的神秘的“大数据武器”也在近日揭开了面纱。京东正式发布赋能零售店运营的全链路数据平台——祖冲之，它围绕消费受众的线上线下全链路数据，从门店动态、营销、选品、选址和舆情等五个角度帮助实体零售店进行数据化和可视化精准运营。这项以“千古圆周算有期，天文历法悟玄机”的中国古代杰出的数学家、天文学家祖冲之命名的全链路数据平台，是国内首次开放的全链路大数据和供应链能力，这项经过深度实践检验的能力成为线上线下无界零售赋能的重要基础设施。
雷锋网《AI掘金志》频道：只做 AI +「安防、医疗、零售」三大传统领域的深度采访报道。
当前，全球的线下零售业态主要以传统的进销渠道为主，部分品类的区域特征较为明显，总体来看互联网IT服务与信息技术的使用渗透率不高。京东作为实体经济与数字经济深度融合的创新型企业，对于这样的问题有着天生的“破解”能力。从去年开始京东提出了向零售基础设施服务商转型的目标，并提出无界零售的战略，打通人、货、场之间的边界。
本文从农村中学并迁选址问题出发，介绍了数据挖掘十大算法中位居第二的K-平均聚类，后又借用牛顿迭代原理，议论蛋鸡悖论。从过去的数据挖掘课程PPT取些素材，改成这篇博文（比较省事），也许对此课程的新教师有用。虽涉嫌双重班门弄斧（生物、数学），有趣就行，不当之处，请专家指正。 1 、一道应用题：用聚类技术为农村中学并迁选址 为提高教学质量，一些边远农村中学并校迁址。考察图1，在(x,y)的村庄有m名学生，表达为在(x,y)处部署一个质量为m的质点。 如果把全部质点聚成若干簇，学校新
选址和相亲有什么共同点？答案是：选错了，再变更成本极大。在大多数餐企是靠模糊化的直觉来决策时，星巴克已经运用了数学家的功力：通过建模，把各项参数设计进一套决策模型，市调人员将相关数据输入，就能得到较为
谢谢苏总邀请，首先说一下我们为什么选择和观远数据合作。观远数据是一家非常出色的新兴数据公司，在经过深入了解后，发现我们对数据赋能的理念非常相似，所以一拍即合、很快就决定达成合作。
肖利华老师领衔撰写的《数智驱动新增长》一书已重磅上市。 动荡时代最大的危险不是动荡本身,而是延续过去的逻辑做事—— Peter F. Druker 先从一个小故事说起。 三个人坐电梯，过程中一个不停地原地跑，一个不停地撞头，一个不停地做俯卧撑。 电梯到顶后，三个人被邀请分享成功经验：你们是如何成功上来的？一个人说我跑上来的，一个人说我撞头撞上来的，一个人说我做俯卧撑上来的。 听上去都非常有道理。但真正让他们快速成功上楼的原因其实是坐在时代的“电梯”里面。 有人说，巴菲特能够投资成功，原因就是因为他出生在第
内容来源：何明科，www.zhihu.com/question/28975391/answer/82797746，转自Python开发者公众号，好文请多支持！ 有网友在知乎提问：「你用 Python 做过什么有趣的数据挖掘项目？」 我最近刚开始学习 Python， numpy， scipy 等， 想做一些数据方面的项目，但是之前又没有这方面的经验。所以想知道大家都做过什么有趣的项目， 或者有什么好入手的方向推荐下。 第0步：原点，大数据与价值 大概一年多以前，和几个小伙伴均认同一个趋势：觉得通过技术手段获取
中国的数据中心产业正在飞速发展，但是相比较美国这样的成熟市场仍然存在一定的差距。中国数据中心产业如何能够实现弯道超车？中国数据中心产业又将如何应对云计算带来的挑战？带着这些问题，记者日前采访了ODCC数据中心工作组组长、腾讯IDC技术发展中心总监朱华，他表示，产品化、自动化是我国数据中心产业缩小与成熟市场差距甚至实现弯道超车的捷径。而正是在这一思路的指引下，ODCC正在大力推进模块化数据中心的技术研究和实际部署，在9月27日即将召开的2016开放数据中心峰会上，ODCC将发布国内首个“数据中心选址白皮书”以
本文介绍了技术社区内容编辑在撰写文章摘要时需要注意的五个关键点：1.突出关键信息，2.简洁表达，3.引导读者，4.与原文相一致，5.吸引读者。通过案例展示了如何应用这些原则来撰写摘要。
相比自己构建的店铺选址模型，发现存在更科学的5C评估模型，主要从城市市场评估（city）、核心区域分析（Core Distinct）、竞争分析（Competition）、交通便利性（Convenience）、成本/收入分析（Cost/Revenue）五个维度更加系统、科学评估选址。
A火锅店是一家24小时火锅店，在郑州拥有一家线下实体店铺，业务线包括线上外卖平台+线下实体堂食，并且经过一年的发展经营，该店成为郑州月均销量第一名，目前想进军石家庄市场。 新店铺的开张充满不确定性，该店想要通过数据分析为店铺开张提供可行性分析和建议，主要解决的问题包括： 1、线下实体店选址：为店铺的选址提供建议 2、外卖的菜品分析：为菜品的选择提供建议 3、比较成功店铺的经营特色分析，包括服务时间、送餐方式等 4、消费人群分析：分析研究该区域消费者对火锅的需求点、评价和接受度。 一、分析思路 线下选址的分析
引入1:货仓选址问题 在X轴上有N个商店，其位置位xi（1<i<N),现需要求将货仓在X轴上某一 点，求货仓建在何处时使得货仓到各商店距离之和最小。 Sum_distance=∑abs(xi-xh) 1<=i<=N；
编者按：本文经授权转载自知乎回答，作者何明科系一面网络技术有限公司创始人。作者现身说法，用自己的创业历程举例说明：有钱很重要，有趣更重要。以下是正文：enjoy： 第零步：原点，大数据与价值 大概一年多以前，和几个小伙伴均认同一个趋势：觉得通过技术手段获取网上越来越丰富的数据，并基于这些数据做分析及可视化，必能产生有价值的结果，帮助大家改善生活。（大数据被叫烂了，所以用低调的方式来解释我们的初心） 第一步：开工，为基金服务 恰巧和几个基金的朋友（包括对冲基金和VC/PE基金）聊到这个趋势，他们非常认同这
物流业作为支撑国民经济的基础性和综合性产业，在国务院出台了调整和振兴物流业的规划政策后，更是受到企业和政府的格外关注，各级地方政府也相继出台政策措施支持区域物流业的发展，物流园区成为建设的热点。
A火锅店是一家24小时火锅店，在郑州拥有一家线下实体店铺，业务线包括线上外卖平台+线下实体堂食，并且经过一年的发展经营，该店成为郑州月均销量第一名，目前想进军石家庄市场。
AI科技评论按：本文根据郑宇教授在中国人工智能学会AIDL第二期人工智能前沿讲习班＊机器学习前沿所作报告《多源数据融合与时空数据》编辑整理而来，AI科技评论在未改变原意的基础上略作了删减。 📷 郑宇 郑宇，微软研究院城市计算领域负责人、资深主任研究员、上海交通大学讲座教授、中国香港科技大学客座教授、人工智能国际权威期刊 ACM TIST 主编、美国计算机学会杰出科学家，ACM数据挖掘中国分会（KDD China）秘书长。2013年被MIT Technology Reivew评为全球杰出青年创新
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