Cplex Python API中间LB和UB打印输出 - 腾讯云开发者社区

00 前言因为小编一般用的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。然后在开始之前，照例先把环境给配置好。那么就先配置java的环境吧。 01 添加环境变量前面已经说了怎么下载和安装cplex了，如图： ?...把下面代码复制进main函数里面： try { IloCplex cplex = new IloCplex(); // creat a model double[] lb =...= cplex.numVarArray(3, lb, ub); double[] objvals = {1.0, 2.0, 3.0}; cplex.addMaximize(cplex.scalProd...使用 IloNumExpr 定义中间变量。 cplex 的 java api 不支持加减乘除符号，加必须用 sum 方法，减必须用 diff 方法，乘除必须用 prod 方法。

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干货 | cplex介绍、下载和安装以及java环境配置和API简单说明

在Cplex的加持下，使得matlab对于大规模问题，以及线性规划的效率，都得到飞跃的提升。 02 Cplex下载和安装由于商用版太贵，现在已经能申请教育版了，功能和商用版一样。...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。然后在开始之前，照例先把环境给配置好。...double[] lb = {0.0, 0.0, 0.0}; double[] ub = {40.0, Double.MAX_VALUE, Double.MAX_VALUE};...IloNumVar[] x = cplex.numVarArray(3, lb, ub); double[] objvals =...使用 IloNumExpr 定义中间变量。 cplex 的 java api 不支持加减乘除符号，加必须用 sum 方法，减必须用 diff 方法，乘除必须用 prod 方法。

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运筹学教学|快醒醒，你的熟人拉格朗日又来了！！

best_lb = 0; best_ub = 1e10; sp = new Subproblem(); best_sl = new double[4]; }..." + best_lb); System.out.println("best ub " + best_ub); System.out.println("current ub "...non_improve = 0; } double dist = Math.pow(subgradient, 2); // 迭代停止条件2和3...if(dist = best_ub - 0.0000001) break; step_size = lambda...: " + mf.best_lb); System.out.println("best_ub: " + mf.best_ub); double gap = Math.round((mf.best_ub

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运筹学教学|分支定界法解带时间窗的车辆路径规划问题（附代码及详细注释）

在JAVA和C++中都内置了这一种数据结构，因此，亲爱的读者们不要害怕。...record[1] = -1; record[2] = -1; return record; } 分支定界的流程是：确定一个下界（初始解LB...），上界定为无穷大UB。...如果P > UB，返回3。否则判断当前节点是否是合法解（对于任意i,j,k,x_ijk均为整数），如果是，跳转5否则跳转6。如果P < UB, 记录UB = P，当前节点为当前最优解BS。返回3....L，R的建立方式如上，如果L的目标值L.P <= UB，把L加入队列，如果R的目标值R.P <= UB，把R加入队列。返回3. 结束，返回记录的最优节点BS。如果BS为空则无解。

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运筹学教学|分支定界法解带时间窗的车辆路径规划问题（附代码及详细注释）

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cplex教学 | 分支定界法(branch and bound)解带时间窗的车辆路径规划问题（附代码及详细注释）

在JAVA和C++中都内置了这一种数据结构，因此，亲爱的读者们不要害怕。...class Data{ int vertex_num; //所有点集合n（包括配送中心和客户点，首尾（0和n）为配送中心） double E;...），上界定为无穷大UB。...如果P > UB，返回3。否则判断当前节点是否是合法解（对于任意i,j,k,x_ijk均为整数），如果是，跳转5否则跳转6。如果P < UB, 记录UB = P，当前节点为当前最优解BS。返回3....L，R的建立方式如上，如果L的目标值L.P <= UB，把L加入队列，如果R的目标值R.P <= UB，把R加入队列。返回3. 结束，返回记录的最优节点BS。如果BS为空则无解。

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麻雀算法

优化问题是科学研究和工程实践领域中的热门问题。智能优化算法大多是受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，在解空间内进行全局优化。...麻雀算法于2020年由薛建凯[1]首次提出，是基于麻雀种群的觅食和反捕食行为的一种新型智能优化算法。麻雀搜索算法的具体步骤描述以及公式介绍：构建麻雀种群： ?...当fi>fg时表示此时麻雀处于种群边缘，极易受到捕食者的攻击，当fi=fg时表示处于种群中间的麻雀也受到了危险，此时需要靠近其他麻雀以减少被捕食的风险。..., Ub) % Apply the lower bound vector 应用于下限向量 temp = s; I = temp < Lb; temp(I) = Lb(I);...lb=-100; ub=100; dim=5; case 'F4' fobj = @F4; lb

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智能优化算法

：下界 ub：上界 dim：初始化的飞蛾对应的矢量个数，也就是初始化数据的列数 ''' def __init__(self,F = 'F1'): self.lb,self.ub...,ub,dim): if isinstance(ub,(int,float)):#判断是否是该种数据类型,所有边界值都是相同情况 x = (ub - lb) * np.random.rand...x#飞蛾火焰算法MFOdef MFO(N,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj): moth_pos = initialization(N,lb,ub,dim)#初始化飞蛾位置...= moth_pos ub moth_pos = moth_pos * (1 - (flag_lb...+flag_ub)) + flag_lb * lb + flag_ub * ub#超出部分调整回来 Moth_fitness = fobj(moth_pos)#求得飞蛾对应的自适应度

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详细讲解matlab-粒子群算法优化simulink中的pid参数

之前分享过如何粒子群算法优化模糊控制器的参数等，一些前文链接粒子群优化算法-Python版本和Matlab函数调用粒子群优化算法（PSO） PSO（粒子群算法）在处理连续问题上有着较强的能力，因此很适合用来做参数优化...PSO_PID; % 待优化函数句柄 MaxIter = 10; % 最大迭代次数 MinFit = 0.1; % 最小适应值 Vmax = 1; Vmin = -1; Ub...= [300 300 300]; Lb = [0 0 0]; 其中的Ub和Lb分别是kp ki kd的上下限，开始优化的时候可以设置大一点，如果大概知道范围，也可以缩小范围，减少迭代次数粒子群初始化...Range = ones(SwarmSize,1)*(Ub-Lb); Swarm = rand(SwarmSize,Dim)....(k), Swarm(j,k)=Ub(k); end if Swarm(j,k)<Lb(k), Swarm(j,k)=Lb(k); end end

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进化算法中的人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm）

, ub): # 初始化鱼群的位置和速度 population = np.random.uniform(lb, ub, (population_size, dim)) velocity...= np.random.uniform(lb, ub, (population_size, dim)) # 初始化最佳解和最佳适应度值 best_solution = None best_fitness..., ub) # 计算适应度值 fitness = rastrigin_function(population[i]) # 更新最佳解和最佳适应度值...dim = 10 population_size = 50 max_iter = 100 # 设置搜索空间的上下界 lb = -5.12 ub = 5.12...Python语言实现了人工鱼群算法（AFSA）来优化一个简单的函数（Rastrigin函数）。

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粒子群优化算法-Python版本和Matlab函数调用

前两天分享了粒子群优化算法的原理和Matlab原理实现，本文分享一下Python代码下的PSO实现以及Matlab下的粒子群函数。...Python代码实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 目标函数定义 def ras(x): y = 20 + x[...Vmax = 1 Vmin = -1 popmax = 5 popmin = -5 # 产生初始粒子和速度 pop = 5 * np.random.uniform(-1, 1, (2, sizepop...= [-5 -5]; % 这是变量的下限 ub = [5 5]; % 这是变量的上限 [x,fval,exitflag,output] = particleswarm(y,length...(lb),lb,ub,options); 结果如下 particleswarm详细资料参考： https://www.mathworks.com/help/gads/particleswarm.html

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基于求解器的路径规划算法实现及性能分析

CPLEX CPLEX是由IBM公司开发的商业优化引擎，提供了C、C++、Java、.Net、Python以及MATLAB六种编程语言的接口，具有很好的语言支持度。...CPLEX可以多种形式提供服务： CPLEX Interactive Optimizer是可执行程序，能够实现问题读取、问题求解和解的交付； Concert Technology是提供API的C++、Java...、.Net类库； CPLEX Callable Library 是使用C语言编写的库，可以在能调用C语言的其它语言编写的应用程序中实现嵌入CPLEX优化器； Python API提供支持CPLEX优化功能的...Python编程接口； CPLEX for MATLAB则是 MATLAB语言使用CPLEX类的接口。...,仅支持Java语言基于C++开发,提供C,C++,Java,Python接口提供C,C++,Java,.Net,Python以及MATLAB接口内置算法仅Ruin and Recreate启发式算法

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手把手教你用CPLEX求解一个数学模型（Java版）

当然啦，为了方便小编还是选择大家熟悉的Java平台，用Python也是可以的，处理数据可能还更方便。但是我们一般都是用Java写的算法，因此就统一平台啦。...二、模型集合定义运行一个模型之前，首先要定义模型中用到的一些参数和集合，如果这些都没有，是无从谈起的。因此没有的话第一步是要先生成这些数据哦。...在CPLEX的Java API中，一个决策变量是一个对象来的，首先我们需要定义决策变量的数组，并分配数组的空间，比如的： this.x = new IloNumVar[n+1][n+1][v];...(obj, subExpr);大家有点晕，其实很简单，就是obj和subExpr相加，得到一个新的表达式，再赋值给obj。...首先是目标的添加，CPLEX中提供了两个函数：addMinimize()和addMaximize()分别用以添加最小化目标和最大化目标。

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自动驾驶轨迹跟踪(一)-模型预测控制(MPC)代码实现

模型预测控制(MPC)的理论推导部分见前文: 自动驾驶轨迹跟踪-模型预测控制(MPC) 这里主要用Python代码实现前文的推导结论。...tree.query(x[:2]) nearest_ref_x = ref_traj[nearest_ref_info[1]] 2.3.2 目标函数二次型: 与标准的二次型一一对应：得到: 分别计算H矩阵和F...np.dot(phi, kesi).transpose(), Q), theta) F[ 0, 0 : self.Nu * self.Nc] = F_1 2.3.3 约束条件约束条件采用控制量约束和控制增量约束...= np.vstack((LB, delta_Umin)) UB = np.vstack((UB, delta_Umax)) 2.3.4 使用OSQP求解 # Create an OSQP object..., UB) res = prob.solve() if res.info.status !

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建模 python_整数规划建模例题

今天说一说建模 python_整数规划建模例题,希望能够帮助大家进步!!!...Python之建模规划篇--整数规划基本介绍整数规划的分类整数规划的特点求解方法分类 0 - 1 型整数规划蒙特卡洛法 (随机取样法) 整数线性规划的计算机求解分枝定界法 Python...使用蒙特卡洛方法必须使用计算机生成相关分布的随机数,Matlab和python等各种编程语言都给出了生成各种随机数的命令。...=zeros(25,1); ub=ones(25,1); x=intlinprog(c,intcon,[],[],a,b,lb,ub); x=reshape(x,[5,5]) 这样可以得到最优的指派结果...逐步减小z 1和增大z2 ，最终求到z*。

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数学建模暑期集训23：模拟退火算法

模拟退火算法类属和粒子群算法一样，模拟退火算法也属于启发式算法的一种。启发式算法，可参照下面的定义。...= -3; % x的下界 x_ub = 3; % x的上界 %% 随机生成一个初始解 x0 = zeros(1,narvs); for i = 1: narvs x0(i) = x_lb(...i) + (x_ub(i)-x_lb(i))*rand(1); end y0 = Obj_fun1(x0); % 计算当前解的函数值 h = scatter(x0,y0,'*r'); % scatter...是绘制二维散点图的函数（这里返回h是为了得到图形的句柄，未来我们对其位置进行更新） %% 定义一些保存中间过程的量，方便输出结果和画图 max_y = y0; % 初始化找到的最佳的解对应的函数值为...x_new(j) > x_ub(j) r = rand(1); x_new(j) = r*x_ub(j)+(1-r)*x0(j);

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Python数据科学：正态分布与t检验

# 标准差 se = df.score.std() / len(df) ** 0.5 # 均值下限 LB = df.score.mean() - 1.98 * se # 均值上限 UB = df.score.mean...() + 1.98 * se print(LB, UB) # 得到的结果 8.782710866637895 8.849289133362106 即在95%的置信度下，电影评分的总体均值位于区间「8.7827...': xb-tmp, 'UB': xb+tmp} result = confint(df.score, 0.05) print(result) # 得到的结果 {'LB': 8.782886780076549...下面在Python中进行单样本t检验，使用电影评分数据，假设均值为8.8分。...即中国电影评分和外国电影评分的方差是相同的。因此进行方差齐性的双样本t检验。

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强化学习第1天：强化学习概述

：智能体每做出一次行动会得到一个奖励值，这也是一个导致智能体调整策略的因素强化学习任务示例环境搭建：gym gym是一个集成了一些常用环境的库，我们可以通过调用这个环境库来快速入门强化学习，在python...pip install gym[toy_text,classic_control,atari,accept-rom-license,other] 基本用法导入库后可以查看库中的所有环境和一些关于环境的说明...= min(-0.09*(position+0.25)**2+0.03, 0.3*(position+0.9)**4-0.008) ub = -0.07*(position+0.38)...**2+0.07 if lb < velocity < ub: action = 2 else: action = 0...**2+0.07 if lb < velocity < ub: action = 2 else: action = 0

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因果推断笔记——因果图建模之Uber开源的CausalML（十二）

{:.2f}, {:.2f})'.format(te[0], lb[0], ub[0])) xg = XGBTRegressor(random_state=42) te, lb, ub = xg.estimate_ate...early_stopping=True, random_state=42) te, lb, ub = nn.estimate_ate...[0], ub[0])) xl = BaseXRegressor(learner=XGBRegressor(random_state=42)) te, lb, ub = xl.estimate_ate...[0], ub[0])) rl = BaseRRegressor(learner=XGBRegressor(random_state=42)) te, lb, ub = rl.estimate_ate...该方法主要工作是将propensity score估计和uplift score估计合并到一个网络实现。

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高级功能 | 了解Kube-OVN性能调优能力

Intel(R) Xeon(R) E-2278G - Network: 2*10Gbps, xmit_hash_policy=layer3+4 我们使用 qperf -t 60 -ub...tcp_bw udp_lat udp_bw qperf -t 60 -ub -oo msg_size:4K -vu tcp_lat tcp_bw udp_lat udp_bw...关闭 OVN LB OVN 的 L2 LB 实现过程中需要调用内核的 conntrack 模块并进行 recirculate 导致大量的 CPU 开销，经测试该功能会带来 20% 左右的 CPU 开销，...Underlay 模式下 kube-proxy 无法使用 iptables 或 ipvs 控制容器网络流量，如需关闭 LB 功能需要确认是否不需要 Service 功能。...： yum install -y gcc kernel-devel-$(uname -r) python3 autoconf automake libtool rpm-build openssl-devel

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【CPLEX教程02】配置Cplex的Java环境以及API说明

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