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。
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。
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
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。
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。
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。
本文根据新浪资深技术专家高翔在软件绿色联盟开发者大会发表的《人工智能时代的自媒体个性化推荐实践》主题演讲整理而成，介绍了新浪新闻多个业务场景下（push、信息流、视频等）的人工智能技术迭代和业务驱动，如何在内容审核、内容理解和内容分发等多个领域进行持续赋能提效。
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。
此类的问题，会逼疯无数运营。特别是实战派的剑宗。剑宗的运营干活可以，但真让他回答这种绕口令般的问题，估计能气的掀了桌子和面试官干一架。可干架归干架，人家的问题本身并没有错：我就是想知道到底是你做出来的还是躺赢的吗！
今天分享一篇关于EEG特征选择优化的论文，发表于一区Top期刊Expert System with Applicaitons的论文Multi-objective symbiotic organism search algorithm for optimal feature selection in brain computer interfaces。
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。
期望得分：30+100+0=130 实际得分：30+100+20=150 忍者钩爪 (ninja.pas/c/cpp) 【问题描述】 小Q是一名酷爱钩爪的忍者，最喜欢飞檐走壁的感觉，有一天小Q发现一个练习使用钩爪的好地方，决定在这里大显身手。 场景的天花板可以被描述为一个无穷长的数轴，初始小Q挂在原点上。数轴上有N个坐标为整数的圆环供小Q实现钩爪移动。具体操作为：小Q可以将钩爪挂到圆环上，进而荡到关于圆环坐标轴对称的位置。例如小Q在3，圆环在7，则小Q可以通过该圆环移动到11。 现在一个问题难倒了小Q，如何
预计分数:30+30+0=60 实际分数:30+20+0=50 题解部分全部来自http://www.cnblogs.com/TheRoadToTheGold/p/7723564.html T1htt
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。
周六，作者第一时间编发了「张小龙最新内部演讲：警惕KPI和流程」。但也许是因为文中观点牵扯到每个人熟知的 KPI 和流程，所以即使江湖地位在那摆着，看官们依然众说纷纭。 当然，张小龙也显然早有准备，当
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。
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：
一.问题描述：VRPOPB问题 （Vehicle Routing Problem with Outsourcing and Profit Balancing） 从前有一位商人，他要把货物送到他的顾客手中，那么他现在就必须做好运输的规划，让自己的运输成本最小。这就是我们熟知的VRP（Vehicle Routing Problem，车辆路径）问题。 但是，作为一个小小的商人，怎么可能自己拥有那么大一支车队呢？ 就算能买下一支车队，保养车辆，发放司机的工资，这不是白白地给企业增加风险吗？ 在这时，一种新的业态就产
ACM SIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，简称 KDD）是国际数据挖掘领域的顶级会议，由 ACM 的数据挖掘及知识发现专委会（SIGKDD）主办，被中国计算机协会推荐为A类会议。自 1995 年以来已连续举办 26 届，今年将于 8月14日至18日 在新加坡举办。
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
8月8日立秋，北京总算短暂逃离了持续近2个月的酷暑，气温舒适。在海淀的塞尔大厦，身着黑色T恤的王小川姗姗来迟。
本文主要介绍我们在ICDM‘2021发表的工作，ACE-HGNN: Adaptive Curvature Exploration Hyperbolic Graph Neural Network。
对个人而言，有目标才有动力，清晰的目标是照亮前行之路的灯塔；对管理者来说，目标可以更加公平公正的评估同事绩效成绩，用客观结果代替主观评价。目标制定时要符合SMART原则：
在互联网公司里，大家可能对自己的KPI都了如指掌，却不一定了解其他部门的具体职责和其相应的KPI。适当了解其他部门的KPI，有利于更有效地理解对方的办事逻辑，同时在以后的工作中与其他部门也能够更好地协同和衔接。
推荐系统已经广泛应用于多个领域，其通过根据用户偏好推荐可能感兴趣的物品来进行辅助决策。其中比较流行的推荐算法是基于模型的方法，它对特定的目标进行优化以提高推荐性能。然而，这些传统的推荐模型通常只处理单一的目标，例如最小化预测误差或最大化推荐的排名质量。
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。
在现代机器学习和深度学习的世界里，优化算法扮演着核心角色。它们是推动算法向预期目标前进的引擎，无论是在精度、速度还是效率方面。但随着技术的发展，我们越来越多地面临着一个不可避免的挑战：如何在多个目标间寻找最佳平衡点。这就引出了多目标优化（Multi-Objective Optimization，简称MOO）的概念。
多目标优化在系统最优设计、最优控制以及社会科学等方面都具有广泛的应用，例如：坦克的变速箱不仅需要良好的传动精度，运动过程中还需要保持极高的稳定性；火箭的恒温层结构不仅需要极好的隔热性能，更需要保证良好的耐撞性能；航天飞行器外夹层结构在运行中面对不同工作环境需要实现不同的性能需求等。
MOCSO（Multi-Objective Competitive Swarm Optimizer）是PSO（粒子群优化算法）的变体
推荐系统是大数据时代的利器，它能够为企业提升用户体验、增加用户粘性、促进销售转化、提高营销效率等。但是，搭建一个成功的推荐系统并不容易，它需要综合考虑多方面的因素，并根据业务场景、用户需求、数据变化等不断地进行迭代和优化。
在进行APS（高级计划与排程）系统开发时，绝大多数情况下是需要考虑多目标的。但面对多目标问题进行规划求解时，我们往往极容易因处理方法不当，而影响输出结果，令结果与用户期望产生较大差别。事实上很多时候用户，面对此类问题也无法给出一个确定的合理的期望，因为多个目标混合在一起的时候，产生复杂的规划逻辑，用户自身也会被迷惑，到最后就错误地提出一些所有目标都达到极致的“完美”计划要求；但客观上是不存在这种“完美”计划的。
本文讲解多目标遗传算法。多目标优化算法的Pareto 最优解的分布示意图如下：
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~
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。
定义：若干冲突或相互影响条件约束下在给定区域内寻找尽可能的最优解（非劣解）。 关键词：条件约束，折中最优解（解并非唯一是与单目标优化问题的本质区别） 文字描述： D个决策变量参数； N个目标函数； m+n个约束条件。 数学描述：
转载自http://cjc.ict.ac.cn/online/onlinepaper/lrc-20207694828.pdf
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：
本文基于WWW-2021论文《Personalized Approximate Pareto-Efficient Recommendation》。
在美图公司社交战略部署下，推荐算法存在多方面的挑战，为了解决这些挑战，我们团队从工具和算法两个方面分别开展了工作。
郑州大学计算智能实验室在约束多目标进化优化领域取得系列重要进展，相关成果分别发表在《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》，《IEEE Transactions on Cybernetics》，《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》等国际顶尖期刊。代码已在计算智能实验室官网http://www5.zzu.edu.cn/cilab/fblw/qklw.htm公开。
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。
李文桦，张涛，王锐*，王凌，多目标优化Knee前沿搜索方法研究进展，控制理论与应用，2021.03
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）。
从社会生活的角度出发，最优化问题普遍存在于我们的日常生活中。例如，人们往往追求利润的最大化、投资风险的最小化等。随着科学技术和生产生活的日益发展，人们面临的优化问题也日渐复杂。其中，多目标优化问题是一类典型的代表。顾名思义，多目标优化问题即人们需同时优化多个目标，且各目标之间往往存在冲突。例如，生产经营者往往希望用最小的代价获得最大的收益；人们购买汽车时，除了考虑价格外，还会考虑汽车的性能、舒适度等（见图一）。而演化算法（见图二）是模拟生物界自然选择和自然进化的随机启发式算法，现已成为当前解决复杂多目标优化问题的有效工具之一。其中，香港城市大学张青富教授提出的MOEA/D目前已成为求解多目标优化问题最流行的算法框架[1-2]。
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。
转载自 https://www.researchgate.net/publication/323942977_jinhuasuanfaqiujieyueshuyouhuawentiyanjiujinzhan
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