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
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。
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。
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）。
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。
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。
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
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
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。
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。
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。
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。
COPT5.0：整数规划离CPLEX还有多远？ 前言 作为一个长期致力于运筹优化领域研究的团队，我对国产的运筹优化求解器软件的发展非常关注。最近，得知杉数科技即将发布新版的杉数求解器COPT 5.0，我第一时间联系了葛冬冬教授，提前拿到了最新版本。 我最关注的是混合整数规划（MIP）求解器的性能。由于MIP求解器开发难度远远高于线性等其它模块，其应用领域也远多于其它场景，MIP求解器的性能也一直是评估优化求解器的“金标准”。记得世纪初，名声最大的是被IBM收购的CPLEX，其MIP求解性能在工业领域长期一
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。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 最近因为项目需要，对ilog进行了学习，包括ilog在was的安装以及客户端连接ilog等内容。 个人感觉很多是通过ejb来进行查找及调用的，所以，特意自己做了一个ejb在was上部署以及客户端连接的例子： [b][color=red]1、ejb方面[/color][/b] ejb采用ejb 2，分三个类：Hello、HelloHome、HelloWord； [color=cyan]Hello：[/color] public class Hello implements SessionBean { /** The session context */ private SessionContext context; public Hello() { super(); // TODO Auto-generated constructor stub } /** * Set the associated session context. The container calls this method * after the instance creation. * * The enterprise bean instance should store the reference to the context * object in an instance variable. * * This method is called with no transaction context. * * @throws EJBException Thrown if method fails due to system-level error. */ public void setSessionContext(SessionContext newContext) throws EJBException { context = newContext; } public void ejbCreate() throws EJBException, RemoteException { // TODO Auto-generated method stub System.out.println(“ejb create”); } public void ejbRemove() throws EJBException, RemoteException { // TODO Auto-generated method stub } public void ejbActivate() throws EJBException, RemoteException { // TODO Auto-generated method stub } public void ejbPassivate() throws EJBException, RemoteException { // TODO Auto-generated method stub } /** * An example business method * * @ejb.interface-method view-type = “remote” * * @throws EJBException Thrown if method fails due to system-level error. */ public String sayIt() throws EJBException { System.out.println(“hello didi”); return “hello didi.”; } } [color=cyan][b]HelloHome[/b][/color] public interface HelloHome extends javax.ejb.EJBHome { public com.rox.HelloWorld create() throws javax.ejb.CreateException,java.rmi.RemoteException; } [color=cyan]HelloWorld[/color] public interface HelloWorld extends EJBObject{ public String sayIt() throws RemoteException; } [color=red][b]2、发布ejb到was中[/b][/color] 注意：在ejb的jndi项，填写e
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：
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。
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。
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。
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。
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。
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。
机器之心原创 作者：高静宜 4 月 11 日，在北京举办的「天工开物，人机同行」IBM 2017 中国论坛上，基于对人工智能为各行业带来巨大商业价值的看好，IBM 提出「商业人工智能」，再次强调把握中国机遇的决心。 这距离 IBM 上一次宣布「认知商业」落地中国的战略转型决策，已经过去一年时间。IBM 大中华区董事长陈黎明在论坛上提到：「在短短一年中，IBM 的认知计算在行业应用全面落地，这源于计算力、数据以及商业驱动从量变到质变的迅猛发展，同时，这些飞跃性的技术革新也带来了人工智能的爆发。」在他看来，
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。
什么是单元测试, 维基百科上是这么定义的： unit testing is a method by which individual units of source code, sets of one or more computer program modules together with associated control data, usage procedures, and operating procedures, are tested to determine if they are fit for use.[1] Intuitively, one can view a unit as the smallest testable part of an application. 简而言之，就是验证系统中最小可测试单元的功能是否正确的自动化测试。因此，单元测试的目地就是“对被测试对象的职责进行验证”, 在写单元测试之前，先识别出被测试对象的职责，就知道该怎么写这个单元测试了。
Drools通过 事实、规则和模式相互组合来完成工作，drools在开源规则引擎中使用率最广，但是在国内企业使用偏少，保险、支付行业使用稍多。
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。
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？
【新智元导读】Zdnet 网站推出机器学习平台横向比较系列文章，以下内容分析谷歌、百度和 IBM 三家大公司 AI 实力，以及是否适合作为你的机器学习平台。谷歌的机器学习平台的优势在于构建更广泛的研究社区，围绕机器学习和民主化机器学习工具和服务的业务。作为在中国对标谷歌的百度，其 AI 平台是百度大脑，并开源机器学习平台 PaddlePaddle，在语音识别和深度学习知识经验方面占有优势。IBM的机器学习平台则以Watson解决方案为核心，实力来自三个关键因素：IBM研究、收购实力及其咨询顾问能力。 选择
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~
Zdnet 网站推出机器学习平台横向比较系列文章，以下内容分析谷歌、百度和 IBM 三家大公司 AI 实力，以及是否适合作为你的机器学习平台。谷歌的机器学习平台的优势在于构建更广泛的研究社区，围绕机器学习和民主化机器学习工具和服务的业务。作为在中国对标谷歌的百度，其 AI 平台是百度大脑，并开源机器学习平台 PaddlePaddle，在语音识别和深度学习知识经验方面占有优势。IBM的机器学习平台则以Watson解决方案为核心，实力来自三个关键因素：IBM研究、收购实力及其咨询顾问能力。
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!!!
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。
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
开发过程中经常需要调试和线上环境查看异常日志的需求，但普通消息与异常消息混在一起实在是非常难得找，上则NM的文档够你头痛，所以就将Error级别的日志抽离出来。 本示例采用log4net来配置： 1、先配置web.config，添加： <configSections> <section name="log4net" type="log4net.Config.Log4NetConfigurationSectionHandler,log4n
不过，at the vary beginning，我想再和大家确认两个概念问题——Stub(存根)和Mock(模拟)
现在我们期望能够写一个单元测试，验证运行DoA方法时，是否向日志写入了Finish A
如果说在之前的 dotNET 版本中，依赖注入还是个比较新鲜的东西，那么在 dotNET Core 中已经是随处可见了，可以说整个 dotNET Core 的框架是构建在依赖注入框架之上。本文说说对 dotNET Core 中依赖注入的理解。
Productivity Winners: IntelliJ IDEA (JetBrains) IronPython (Microsoft) Wolfram Workbench (Wolfram Research)
本文继续来介绍接口隔离原则（ISP）和依赖倒置原则（DIP），这两个原则都和接口和继承有关。文章最后会简单介绍几个除了 SOLID 原则之外的原则。
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：
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。
我们在运筹学教学|Benders decomposition（一）技术介绍篇中已经介绍了Benders Decomposition的基本原理，下面为大家提供具体的应用实例和相应的代码。 实例 带固定花费的运输问题： 已知某种物资有m个供应点（源点）， ，i = 1, 2，…, m，供应量分别为 ；有n个需求点（终点）， ，j = 1, 2, …, n，需求量分别为 。从 到 运输单位物资的运价为cij，固定费用为 。若用xij表示从 到 的运量， 表示是否有物资从
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