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。
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。
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。
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
当你在逛超市的时候，你有没有想过商场里的商品的摆放方式有什么讲究？随着新零售时代的到来，超市如今已经开始逐渐转向精细化运营时代。面对成千上万商品，通过数据收集和分析技术不断提升销售效率是零售超市们如今最关心的事情。其中，如何让货架空间最大化是其中的关键因素之一。数据侠Deepesh Singh使用python和贪婪算法告诉你：货架空间优化的奥义就藏在那些简单的数据里。
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。
在自动驾驶技术发展中，安全性一直作为首要因素被业界重视。行为决策与运动规划系统作为该技术的关键环节，对智慧属性具有更高要求，需要不断地随着环境变化做出当前的最优策略与行为，确保车辆行驶过程中的安全，文中分别对行为决策和运动规划系统进行深层次阐述。首先，介绍行为决策中基于规则的决策算法、基于监督学习的决策算法、基于强化学习的决策算法的算法理论及其在实车中的应用，然后，介绍运动规划中基于采样的规划算法、基于图搜索的规划算法、基于数值优化的规划算法和基于交互性的规划算法，并对算法的设计展开讨论，从安全角度分析行为决策和运动规划，对比各类方法的优缺点。最后，展望自动驾驶领域未来的安全研究方向及挑战。
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。
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。
在 Rust 中，泛型是一种强大的特性，可以实现在函数和结构体中使用通用的类型参数。通过泛型，我们可以编写更加灵活和可复用的代码。本篇博客将详细介绍如何在函数和结构体中使用泛型，包括泛型函数的定义、泛型参数的约束以及泛型结构体的实现。
这一节我们会接着上一节，介绍完近端牛顿方法（Proximal Newton Method），剩下的时间会拿来介绍一些基本的矩阵论和数值计算的知识，用于对之后介绍高阶方法的铺垫～
Python 中有六个标准数据类型分别为数字（Number）、字符串（String）、列表（List）、元组（Tuple）、集合（Set）、字典（Dictionary）。按数据是否可变来分：数字、字符串、元组为不可变数据；列表、集合、字典为可变数据。
作者：作者：@留德华叫兽 美国克莱姆森大学数学硕士（运筹学方向）、Ph.D. Candidate，欧盟玛丽居里学者，德国海德堡大学数学博士（离散优化、图像处理方向），期间前往意大利博洛尼亚大学、IBM实习半年，巴黎综合理工访问一季。现任德国某汽车集团无人驾驶部门计算机视觉研发工程师。
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。
运筹学自二战诞生以来，现已被广泛应用于工业生产领域了，比如交通运输、供应链、能源、经济以及生产调度等。离散优化问题（discrete optimization problems）是运筹学中非常重要的一部分，他们通常可以建模成整数优化模型进行求解，即通过决定一系列受约束的整数或者0-1变量，得出模型最优解。
列生成算法 (Column Generation) 01 列生成算法的背景 多年来，寻找大规模的、复杂的优化问题的最优解一直是决策优化领域重要的研究方向之一。列生成算法通常被应用于求解大规模整数规划问题的分支定价算法(branch-and-price algorithm)中，其理论基础是由Danzig等于1960年提出。当求解一个最小化问题时，列生成算法主要的作用是为每个搜索树节点找到一个较优的下界(lower bound)。本质上而言，列生成算法就是单纯形法的一种形式，是用来求解线性规划问题
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：
AI 科技评论按：在 CVPR 2019 CLIC 图像压缩挑战赛中，图鸭科技所提出的算法 TucodecSSIM 夺得了 MS-SSIM 和 MOS 两项指标的冠军，算法 TucodecPSNR 夺得了 PSNR 指标的冠军，算法 TucodecPSNR40dB 则夺得高码点图像压缩 Transparent Track 的冠军。以下为图鸭科技提供的技术解读。
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
随着应用场景的日益复杂，机器人对旨在生成无碰撞路径（轨迹）的自主运动规划技术的需求也变得更加迫切。虽然目前已产生了大量适应于不同场景的规划算法，但如何妥善地对现有成果进行归类，并分析不同方法间的优劣异同仍是需要深入思考的问题。以此为切入点，首先，阐释运动规划的基本内涵及经典算法的关键步骤；其次，针对实时性与解路径（轨迹）品质间的矛盾，以是否考虑微分约束为标准，有层次地总结了现有的算法加速策略；最后，面向不确定性（即传感器不确定性、未来状态不确定性和环境不确定性）下的规划和智能规划提出的新需求，对运动规划领域的最新成果和发展方向进行了评述，以期为后续研究提供有益的参考。
题图来自 HOW TO LEARN RUST PROGRAMMING LANGUAGE IN 10 MINUTES[1]
导读：图像视频压缩是传统多媒体技术的核心，也是一项牵动整个多媒体信息产业的基础技术。深度学习在该领域的成功运用，已经引起了不少IT巨头的关注。图鸭科技是国内少有的专注于深度学习图像视频压缩的初创公司，其创始团队也是CV君的几位前同事，在刚刚过去的CVPR 2019 CLIC 图像压缩挑战赛上，图鸭获得了 4 项冠军。本期CV君邀请图鸭科技对他们的获胜论文进行了解读，希望对做相关方向的朋友有所启发。
无人驾驶规划系统的分层结构设计源于2007年举办的DAPRA城市挑战赛，在比赛中多数参赛队都将无人车的规划模块分为三层设计：任务规划，行为规划和动作规划，其中，任务规划通常也被称为路径规划或者路由规划（Route Planning），其负责相对顶层的路径规划，例如起点到终点的路径选择。
随着大数据与人工智能领域技术的发展和应用的普及，算法越发繁多复杂，需要处理的数据量也越发庞大，高性能计算能力就显得尤为重要。
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。
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。
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。
蔡少伟清晰地记得，2011年夏天他去美国密歇根大学安娜堡分校参加 SAT 会议时，一眼望去，全场只有他一个中国人。
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
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。
自动驾驶系统是指一种可在部分或完全脱离人类驾驶员的情况下实现车辆安全行驶的自主系统，主要包括环境感知、路径规划、行为决策、导航控制等主要技术模块[1]。车辆使用多种车载传感器获取车辆自身状态和所处环境信息，并基于传感器技术、信号处理技术、通讯技术、自动控制技术、计算机技术、人工智能技术等多领域技术对数据做出分析和判断，最终依据环境和自身意图完成类人的自主决策控制。
起源于一篇《改变计算技术的伟大算法》文章，知道这个算法，然后google一下，维基讲的还不错，本文权当自己理清下思路。先贴源代码，为《雷神之锤III竞技场》源代码中的应用实例，剥离了C语言预处理器的指令，并附上了原有的注释。
感兴趣的话可以参考 算法竞赛、小白学DP(动态规划) 学习相关代码的具体实现(Java版)
整数和我们生活中定义的整数是一个概念，例如：1,2,3,10,100,1000,-1000 等等，都是整数，Python可以处理任意大小的整数。
在实际的开发中，经常会用到随机数生成。而random库专用于随机数的生成，它是基于Mersenne Twister算法提供了一个快速伪随机数生成器。
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。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 混合整数规划（MIP）是一类 NP 困难问题，来自 DeepMind、谷歌的一项研究表明，用神经网络与机器学习方法可以解决混合整数规划问题。 混合整数规划（Mixed Integer Program, MIP）是一类 NP 困难问题，旨在最小化受限于线性约束的线性目标，其中部分或所有变量被约束为整数值。混合整数规划的形式如下： MIP 已经在产能规划、资源分配和装箱等一系列问题中得到广泛应用。人们在研究和工程上的大量努力也研发出了 SCIP、CPLEX、Gurobi 和 X
作者 | 俞恺、李盛强 责编 | 何永灿 来自物流的挑战 近年来，随着电商增速的放缓，市场对电商企业提供的差异化服务提出更高要求，而物流则首当其冲，一方面需要满足用户更高的服务质量要求，而另一方面电商物流要从成本中心变成利润中心，满足企业运作的效益需求。面对这个现况，苏宁物流研发运用大数据技术，分析历史数据，预测未来趋势，运用最优化算法来合理调度资源，安排计划，以系统性的提升整体物流运营效率，降低运营成本，从而提升用户体验。 电商物流中决定用户体验的一个核心指标是时效，而决定时效的关键因素就是运输班车的衔接
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
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~
随着 Rust 语言的大火，前端圈里掀起了一股 Rust 风 —— 一切能用 Rust 实现的都在尝试使用 Rust 重写，比如最近很火的对标 Babel 的 JavaScript/TypeScript 编译器 swc，相信很多人都已经尝试过了。 对于我们前端来说，这么火的语言，当然不能放过了，必须跟上时代的潮流。 一、什么是 Rust Rust 是由 Mozilla 主导开发的通用、编译型编程语言。设计准则为 “安全、并发、实用”，支持函数式、并发式、过程式以及面向对象的程序设计风格。 —— 维
Python是一种广泛应用于编程和数据科学的高级编程语言，它支持许多不同类型的变量和简单数据类型。在Python中，变量用于存储和管理数据，而简单数据类型则是一些基本的数据类型，如整数、浮点数、字符串和布尔值。理解Python中的变量和简单数据类型对于编写有效的Python代码非常重要。在本文中，我们将深入探讨Python中的变量和简单数据类型。
支持向量机（SVM）是监督学习中最有影响的方法之一。它的大致思想是找出距离两个类别（暂时以二分类问题为例）最近的点作为支持向量，然后找出一个最佳决策边界，以使从决策边界到支持向量的距离最大化。因为对于一个二分类问题来说，往往有无数个决策边界可以将两类数据分开，但我们只能选择一条作为我们的决策边界。
哈喽，大家好！相信有很多在传统软件行业的小伙伴，日常接触JS、Java、C#这类语言多一些，很少用到Python。但是Python确实很香（例如：AI、数学、绘图等），早晚会碰上它。对于我们这些懂编程但不懂Python的“老新手”来说，只有系统、全面地科普一下Python基础知识，才能更好、更高效地搬运的代码。下面是我整理的一些Python3笔记，分享给大家。
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