• zip函数
a = [1,2,3,4]
b = [5,6,7,8]
i = sum(x * y for x, y in zip(a, b))
print(i)
70
  • floor and ceil 函数
import math

a = 34.3

print(math.floor(a))
print(math.ceil(a))

34
35

  • all 函数
print(all([1,2,3,4,5]))
print(all([1,2,3,0,5]))

True
False

  • enumerate 函数
seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
print(list(enumerate(seasons)))
[(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]

  • len 函数
A = [[1,2,3,4],[3,4,5,6]]
print(len(A))
2
  • 分支代码
import math
from scipy.optimize import linprog
import sys def integerPro(c, A, b, Aeq, beq, t=1.0E-8):
res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, A_eq=Aeq, b_eq=beq)
bestVal = sys.maxsize # 很大一个数
bestX = res.x
if not (type(res.x) is float or res.status != 0):
bestVal = sum([x * y for x, y in zip(c, bestX)])
if all(((x - math.floor(x)) <= t or (math.ceil(x) - x) <= t) for x in bestX):
return bestVal, bestX
else:
ind = [i for i, x in enumerate(bestX) if (x - math.floor(x)) > t and (math.ceil(x) - x) > t][0]
newCon1 = [0] * len(A[0])
newCon2 = [0] * len(A[0])
newCon1[ind] = -1
newCon2[ind] = 1
newA1 = A.copy()
newA2 = A.copy()
newA1.append(newCon1)
newA2.append(newCon2)
newB1 = b.copy()
newB2 = b.copy()
newB1.append(-math.ceil(bestX[ind]))
newB2.append(math.floor(bestX[ind]))
r1 = integerPro(c, newA1, newB1, Aeq, beq)
r2 = integerPro(c, newA2, newB2, Aeq, beq)
if r1[0] < r2[0]:
return r1
else:
return r2 if __name__ == '__main__': c = [3, 4, 1]
A = [[-1, -6, -2], [-2, 0, 0]]
b = [-5, -3]
Aeq = [[0, 0, 0]]
beq = [0]
print(integerPro(c, A, b, Aeq, beq))
(8.000000000001586, array([2.00000000e+00, 1.83247535e-13, 2.00000000e+00]))

8是目标函数值,array是变量值x1、x2、x3

基于python的数学建模---分支定界算法的更多相关文章

  1. 干货 | 10分钟搞懂branch and bound(分支定界)算法的代码实现附带java代码

    Outline 前言 Example-1 Example-2 运行说明 00 前言 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 ...

  2. 干货 | 10分钟带你全面掌握branch and bound(分支定界)算法-概念篇

    00 前言 之前一直做启发式算法,最近突然对精确算法感兴趣了.但是这玩意儿说实话是真的难,刚好boss又叫我学学column generation求解VRP相关的内容.一看里面有好多知识需要重新把握, ...

  3. Python小白的数学建模课-16.最短路径算法

    最短路径问题是图论研究中的经典算法问题,用于计算图中一个顶点到另一个顶点的最短路径. 在图论中,最短路径长度与最短路径距离却是不同的概念和问题,经常会被混淆. 求最短路径长度的常用算法是 Dijkst ...

  4. 使用Python scipy linprog 线性规划求最大值或最小值(使用Python学习数学建模笔记)

    函数格式 scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=None, method='simp ...

  5. Python数学建模-01.新手必读

    Python 完全可以满足数学建模的需要. Python 是数学建模的最佳选择之一,而且在其它工作中也无所不能. 『Python 数学建模 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 数学 ...

  6. Python小白的数学建模课-19.网络流优化问题

    流在生活中十分常见,例如交通系统中的人流.车流.物流,供水管网中的水流,金融系统中的现金流,网络中的信息流.网络流优化问题是基本的网络优化问题,应用非常广泛. 网络流优化问题最重要的指标是边的成本和容 ...

  7. Python小白的数学建模课-17.条件最短路径

    条件最短路径问题,指带有约束条件.限制条件的最短路径问题.例如: 顶点约束,包括必经点或禁止点的限制: 边的约束,包括必经路段.禁行路段和单向路段:无权路径长度的限制,如要求经过几步或不超过几步到达终 ...

  8. Python小白的数学建模课-18.最小生成树问题

    最小生成树(MST)是图论中的基本问题,具有广泛的实际应用,在数学建模中也经常出现. 路线设计.道路规划.官网布局.公交路线.网络设计,都可以转化为最小生成树问题,如要求总线路长度最短.材料最少.成本 ...

  9. Python小白的数学建模课-03.线性规划

    线性规划是很多数模培训讲的第一个算法,算法很简单,思想很深刻. 要通过线性规划问题,理解如何学习数学建模.如何选择编程算法. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛 ...

  10. 干货 | 10分钟掌握branch and cut(分支剪界)算法原理附带C++求解TSP问题代码

    00 前言 branch and cut其实还是和branch and bound脱离不了干系的.所以,在开始本节的学习之前,请大家还是要务必掌握branch and bound算法的原理. 01 应 ...

随机推荐

  1. 字符类数据类型和oracle字符类型的区别

    为兼容Oracle的数据类型,KingbaseES扩展了Oracle的NUMBER.VARCHAR2.CHAR(n)和DATE类型.该措施使得移植Oracle的Create Table等DDL语句时, ...

  2. 1.Ceph 基础篇 - 存储基础及架构介绍

    文章转载自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1MDgwNzQ1MQ==&mid=2247485232&idx=1&sn=ff0e93b9 ...

  3. 在Portainer上管理其他docker主机(这只是其中一种方式),另一种方式看这个文档:使用Portainer管理其他主机的docker应用有两种方式

    其他主机开启远程连接docker端口 需要设置一下2375端口的监听.通过修改docker配置文件方式进行监听. 修改配置文件修改监听端口 使用Centos7安装的docker,所以下面的配置是适用于 ...

  4. CAS核心思想、底层实现

    ★ 1.CAS 是什么 CAS 是比较并交换,是实现并发算法时常用到的一种技术.当内存的值和期望的值相等时,进行更新,否则 什么都不做 或 重来 . CAS 的底层实现:是靠硬件实现的,靠硬件的原子性 ...

  5. KNN算法介绍及源码实现

    一.KNN算法介绍 邻近算法,或者说K最邻近(KNN,K-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它 ...

  6. SpringMVC访问静态资源的问题。

    在项目中引用css和js文件一直出错,反复修改文件路径始终访问不到.究其原因原来是应该在web.xml 文件中添加访问静态资源的默认servlet. 如下. <servlet-mapping&g ...

  7. session保存作用域

    session保存作用域,作用范围是一次会话. Session的工作机制 当服务器端调用了request.getSession()方法 检查当前请求中是否携带了JSESSIONID这个Cookie 有 ...

  8. 魔改editormd组件,优化ToC渲染效果

    前言 我的StarBlog博客目前使用 editor.md 组件在前端渲染markdown文章,但这个组件自动生成的ToC(内容目录)不是很美观,我之前魔改过一个树形组件 BootStrap-Tree ...

  9. lnmp配置laravel访问环境报错锦集

    1.laravel配置域名访问变成下载,实际就是Nginx没有识别到.php文件.把.php文件的配置加到Nginx即可 .... # 这一段放到项目的Nginx.conf配置文件里面 locatio ...

  10. 你真的会使用Typora吗?

    你真的会使用Typora吗? 标题 一级标题:# 空格+内容 二级标题:## 空格+内容 字体 加粗:内容两边各加两个*号 你真美! 斜体:内容两边各加一个*号 你真帅! 删除线:两边各加两个~号(波 ...