最近学习列生成算法,需要用到优化求解器。所以打算学习一下cplex这个商业求解器。
社会智能化的发展趋势和日益多元化的实际需求,奠定了物流运输行业对于实现智能规划的需求,车辆路径规划问题是其中的重点研究对象。
因为小编一般用的C++和Java比较多,而且现在开发大型算法用这类面向对象的编程语言也方便得多。基于上面的种种考虑,加上时间和精力有限,所以就暂时只做C++和Java的详细教程辣。关于matlab和python的也许后续会补上的吧。
CPLEX 是IBM公司的一个优化引擎。软件IBM ILOG CPLEX Optimization Studio中自带该优化引擎。该软件具有执行速度快、其自带的语言简单易懂、并且与众多优化软件及语言兼容(与C++,JAVA,EXCEL,Matlab等都有接口),因此在西方国家应用十分广泛。由于在中国还刚刚全面推广不久,因此应用还不是很广,但是发展空间很大。
给定一个输入和输出值之间的转换,描述一个数学函数f,优化处理生成和选择一个最佳解决方案从一些组可用的替代方案,通过系统地选择输入值在一个允许集,计算的输出功能,录音过程中发现的最好的输出值。许多实际问题都可以用这种方法建模。例如,输入可以是电机的设计参数,输出可以是功耗,或者输入可以是业务选择,输出可以是获得的利润。
小编有个小伙伴,隔三差五就过来跟我说:这个模型CPLEX怎么写呢?我说我不是给你讲过好多次?他说CPLEX太复杂了,俺没学过学不会呢。其实对于很多刚入行的小伙伴来说,CPLEX算不上友好,就连学习资料都不知道去哪里看,不像Excel或者Word,百度一下出来好多资料。
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。Cplex是一个由IBM主推的线性规划求解器,可以通过调用cplex的接口,直接对规定形式的线性规划的配置文件.lp文件进行求解。这里我们介绍一下,基于docker来调用cplex的python接口,对线性规划问题进行求解。
拉格朗日松弛算法,啥,怎么运筹学也有拉格朗日了啊?为什么哪里都有他?那么拉格朗日松弛算法到底讲了什么呢?本期,小编将带你走进拉格朗日松弛的世界。
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。
前面一篇文章我们讲了branch and bound算法的相关概念。可能大家对精确算法实现的印象大概只有一个,调用求解器进行求解,当然这只是一部分。
基于已有的Docker容器镜像,去创建一个本地的镜像,有两种方法:一种是在之前的博客中提到过的,使用docker commit的方案,也就是先进去基础系统镜像内部完成所需的修改,然后commit到一个新的容器内部;还有另外一种也非常常用的方法,就是写一个Dockerfile,在本文中会作简单介绍。
其实有过经验的小伙伴都知道该怎么处理了,但是小编决定还是写一下避免刚入行的小伙伴们踩坑。
前面我们已经搭建好cplex的java环境了,详情可以看干货 | cplex介绍、下载和安装以及java环境配置和API简单说明,相信大家已经跃跃欲试,想动手写几个模型了。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说SCIP | 数学规划求解器SCIP超详细的使用教程「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
相信大家对线性规划和整数规划应该不陌生,在开始今天的问题之前我们不妨再来复习一下这两个概念,毕竟温故而知新嘛
号外!号外!常年用 TSP 举例的某干货分享板块终于 倒闭 改革了!小编终于被boss揪去关·禁·闭、学·习·进·阶、突·破·自·我了! 本着 独学学 不如 装装× 分享分享 的想法,下面来介绍下最近陪伴小编入眠的VRPTW——带时间窗车辆路径规划问题。 惯例奉上小编的 素质三连 攻略三连 帮你十分钟快速搞懂 VRPTW 讲什么、什么样、怎么解,帮助你从零开始快速入门! * 内容提要: *什么是VRPTW *CPLEX求解VRPTW实例 *CPLEX操作补充说明 1.什么是VRPTW 提到带
我们最早接触到的与运筹学相关的知识可能就是线性规划问题了。求解线性规划问题的基本方法是单纯形法(Simplex algorithm),与单纯形法相关的方法我们已经有许多推文介绍啦感兴趣的小伙伴可以去看一看。在学习过程中,老师可能会告诉大家这是求解速度比较快的一类问题。但是说归说,有的同学可能对此会有些不解。用单纯形法求解线性规划问题到底有多快呢?随着问题规模的变化,求解所耗的时间是怎么变化的呢?
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~
大家好,最近消失了一阵子。因为这两周一直在折腾一款产品。事情是这样的,此前搞算法一直是和命令行打交道基本上,搞得心烦,然后前阵子上头条偶然看到一些前端框架做的系统,感觉还挺好看的,也蛮有趣的。于是就跃跃欲试想尝试下新的东西,加上此前不是做了很多算法嘛,有了一定的基础积累,于是想着把算法和UI结合起来,搞款能用的算法产品试试。
论文阅读笔记,个人理解,如有错误请指正,感激不尽!该文分类到Machine learning alongside optimization algorithms。
前几天老板让测一下一些open source LP solver的稳定性。先看看本次上场的主角:
提到带时间窗车辆路径问题(vehicle routing problems with time windows,VRPTW),就不得不先说说车辆路径问题(VRP)。
使用谷歌OR-工具的数学优化指南 图片由作者提供,表情符号由 OpenMoji(CC BY-SA 4.0) 线性编程是一种优化具有多个变量和约束条件的任何问题的技术。这是一个简单但强大的工具,每个数据科学家都应该掌握。 想象一下,你是一个招募军队的战略家。你有 三种资源。食物、木材和黄金 三个单位:️剑客,弓箭手,和马兵。 骑士比弓箭手更强,而弓箭手又比剑客更强。下表提供了每个单位的成本和力量。 图片由作者提供 现在我们有1200食物,800木材,600黄金。考虑到这些资源,我们应该如何最大化我们的军队
历尽千辛万苦,外加外援帮助,本辣鸡小编终于搞定了这个大坑-用分支定界法(Branch and bound, B&B)解带时间窗的车辆路径规划问题(VRPTW)。 预备知识 前面的推文中有提到过,分支定界法是一种精确解算法,之前推文“运筹学教学|分枝定界求解旅行商问题”中对于分支定界的基本思想进行了详细的阐述,有不记得的小伙伴可以点击上面的链接传送到之前推文。 带时间窗的车辆路径规划问题(下简称:VRPTW)在之前的推文中已经被详细的介绍过了,为了方便读者的阅读,我们在这里给出传送门 干货|十分钟快速掌握CP
历尽千辛万苦,外加外援帮助,本辣鸡小编终于搞定了这个大坑-用分支定界法(Branch and bound, B&B)解带时间窗的车辆路径规划问题(VRPTW)。
参考文献:“Heuristics for the variable sized bin-packing problem”, Mohamed Haouari, Mehdi Serairi, Computers & Operations Research Volume 36, Issue 10, October 2009, Pages 2877-2884. 1 问题描述 1 可变尺寸装箱问题 可变尺寸装箱问题(Variable Sized Bin Packing Problem, 简称VSBPP)是著名的
眼看着寒假快结束,小编也赶紧抓住寒假的尾巴,快马加鞭地学习了一下列生成(Column Generation)的方法,并结合往期公众号的代码:
Python是一种开源的编程语言,可用于Web编程、数据科学、人工智能以及许多科学应用。学习Python可以让程序员专注于解决问题,而不是语法。由于Python相对较小,且拥有各式各样的工具,因此比Java和C++等语言更具优势,同时丰富的库赋予了Python完成各种伟大任务所需的能力。
此前向大家介绍了列生成算法的详细过程,以及下料问题的代码。相信各位小伙伴对Column Generation已经有了一个透彻的了解了。如果不熟悉的请再回去复习一下:带你彻底了解Column Generation(列生成)算法的原理附java代码
所以赶紧趁考试周来临前,码出了这篇禁忌搜索算法解决VRPTW的文章,临时抱佛脚,假装自己今年学了一点东西。
前两天小编刚忙完手头上的事情,闲了下来,然后顺便研究了一下Branch and Price的算法。刚好,国内目前缺少这种类型算法的介绍和代码实现,今天就给大家分享一下咯。
Python 是一种开源编程语言,用于 Web 编程、数据科学、人工智能和许多科学应用。学习 Python 使程序员能够专注于解决问题,而不是专注于语法,其丰富的库赋予它完成伟大任务所需的力量。
关于这三种算法的详细步骤,小编在这里就不再赘述啦,让我们直接进入正题~想要了解这些算法的同学可参考以下推文:
这样的global实际上是一个常量,这是C++用来取代宏定义的其中一种措施,const常量有类型检测,提高编译器的效率。
今天为大家介绍需求可拆分的带时间窗车辆路径问题(Split Delivery Vehicle Routing Problem with Time Window,简称SDVRPTW )。而求解技术是精确算法之王中王——分支定价割平面法(Branch-Price-Cut,简称BPC),因为国内少有这类型算法的介绍,今天小编就给大家分享一下咯。
const关键字,翻译成中文是常量,常数的意思。所以在绝大多数场合之中,const是来定义常量的,定义常量也是好的编程习惯。在C类语言之中,定义常量通常会使用宏定义或const关键字来定义常量。二者的区别就在于:
前言 今天为大家介绍需求可拆分的带时间窗车辆路径问题(Split Delivery Vehicle Routing Problem with Time Window,简称SDVRPTW )。而求解技术是精确算法之王中王——分支定价割平面法(Branch-Price-Cut,简称BPC),因为国内少有这类型算法的介绍,今天小编就给大家分享一下咯。
今天小编要为大家介绍一款用于求解车辆路径优化问题(VRP)的工具箱---jsprit。大家可能没听过这个求解工具,小编也是经老师介绍才知道的。这里可以偷偷的告诉大家,老师的团队正在开发一款更厉害的车辆路径优化问题的求解器,将来会与Jsprit做性能比较。大家可以期待一下我们自己的车辆路径优化问题的求解器哦!
const是C++中用得非常频繁的一个关键字,但是如果你不使用这个关键字,对程序的运行结果影响不大,那么,我可以不使用const吗?
如何理解LPCTSTR类型? L表示long指针 这是为了兼容Windows 3.1等16位操作系统遗留下来的,在win32中以及其他的32为操作系统中, long指针和near指针及far修饰符都是为了兼容的作用。没有实际意义。 P表示这是一个指针 C表示是一个常量 T表示在Win32环境中, 有一个_T宏 这个宏用来表示你的字符是否使用UNICODE, 如果你的程序定义了UNICODE或者其他相关的宏,那么这个字符或者字符串将被作为UNICODE字符串,否则就是标准的ANSI字符串。 STR表示这个变量是一个字符串 所以LPCTSTR就表示一个指向常固定地址的可以根据一些宏定义改变语义的字符串。 同样, LPCSTR就只能是一个ANSI字符串,在程序中我们大部分时间要使用带T的类型定义。 LPCTSTR == const TCHAR * CString 和 LPCTSTR 可以说通用。 原因在于CString定义的自动类型转换,没什么奇特的,最简单的C++操作符重载而已。 常量字符串ansi和unicode的区分是由宏_T来决定的。但是用_T("abcd")时, 字符串"abcd"就会根据编译时的是否定一_UNICODE来决定是char* 还是 w_char*。 同样,TCHAR 也是相同目的字符宏。 看看定义就明白了。简单起见,下面只介绍 ansi 的情况,unicode 可以类推。 ansi情况下,LPCTSTR 就是 const char*, 是常量字符串(不能修改的)。 而LPTSTR 就是 char*, 即普通字符串(非常量,可修改的)。 这两种都是基本类型, 而CString 是 C++类, 兼容这两种基本类型是最起码的任务了。 由于const char* 最简单(常量,不涉及内存变更,操作迅速), CString 直接定义了一个类型转换函数 operator LPCTSTR() {......}, 直接返回他所维护的字符串。 当你需要一个const char* 而传入了CString时, C++编译器自动调用 CString重载的操作符 LPCTSTR()来进行隐式的类型转换。 当需要CString , 而传入了 const char* 时(其实 char* 也可以),C++编译器则自动调用CString的构造函数来构造临时的 CString对象。 因此CString 和 LPCTSTR 基本可以通用。 但是 LPTSTR又不同了,他是 char*, 意味着你随时可能修改里面的数据,这就需要内存管理了(如字符串变长,原来的存贮空间就不够了,则需要重新调整分配内存)。 所以 不能随便的将 const char* 强制转换成 char* 使用。 楼主举的例子 LPSTR lpstr = (LPSTR)(LPCTSTR)string; 就是这种不安全的使用方法。 这个地方使用的是强制类型转换,你都强制转换了,C++编译器当然不会拒绝你,但同时他也认为你确实知道自己要做的是什么。因此是不会给出警告的。 强制的任意类型转换是C(++)的一项强大之处,但也是一大弊端。这一问题在 vc6 以后的版本(仅针对vc而言)中得到逐步的改进(你需要更明确的类型转换声明)。 其实在很多地方都可以看到类似 LPSTR lpstr = (LPSTR)(LPCTSTR)string; 地用法,这种情况一般是函数的约束定义不够完善的原因, 比如一个函数接受一个字符串参数的输入,里面对该字符串又没有任何的修改,那么该参数就应该定义成 const char*, 但是很多初学者弄不清const地用法,或者是懒, 总之就是随意写成了 char* 。 这样子传入CString时就需要强制的转换一下。 这种做法是不安全的,也是不被建议的用法,你必须完全明白、确认该字符串没有被修改。 CString 转换到 LPTSTR (char*), 预定的做法是调用CString的GetBuffer函数,使用完毕之后一般都要再调用ReleaseBuffer函数来确认修改 (某些情况下也有不调用ReleaseBuffer的,同样你需要非常明确为什么这么做时才能这样子处理,一般应用环境可以不考虑这种情况)。 同时需要注意的是, 在GetBuffer 和 ReleaseBuffer之间,CString分配了内存交由你来处理,因此不能再调用其他的CString函数。 CString 转LPCTSTR: CString cStr; const char *lpctStr=(LPCTSTR)cStr; LPCTSTR转CString: LPCTSTR lpctStr; CString cStr=lpctStr;
原题目如下: 机器学习应该准备哪些数学预备知识? 数据分析师,工作中经常使用机器学习模型,但是以调库为主。 自己一直也在研究算法,也裸写过一些经典的算法。 最近在看PRML这类书籍,感觉有点吃劲,主要
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