根据描述,我们用线性规划带约束来求解问题 # coding=utf-8 from scipy.optimize import linprog import numpy as np def maxGain(args): xg,yg,naifenx,naifeny,kaofeix,kaofeiy,sukx,suky,naifenmax,kaofeimax,sukmax = args # c = np.array([0.7, 1.2]) # A = np.array([[9, 4], [4, 5],…

传送门 简单的线性规划 已知D(x,y)满足$\left\{\begin{matrix}x>-3\\ y>1\\ x+y<12\end{matrix}\right.$ 求$\frac{99}{\frac{1}{x+3}+\frac{1}{y-1}+\frac{1}{12-x-y}}$最大值 根据不等式$\frac{3}{\frac{1}{a}+\frac{1}{b}+\frac{1}{c}}\leq \sqrt[3]{abc}\leq \frac{a+b+c}{3}(a>0,b&g…

一个简单的线性规划问题,使用Matlab的linprog解决 假定有n种煤,各种煤的配比为x1,x2,x3,……首先需要满足下列两个约束条件,即 x1+x2+x3……+xn=1 x1≥0, x2≥0,x3≥0,……,xn≥0 煤种 全水分 空干基水分 收到基灰分 收到基低位发热值 1 33.6 15.43 19.07 2958 2 13.4 2.58 43.49 3860 3 17.5 2.84 23.35 4400 4 13.7 4.27 24.37 44865 11.2 2.72 36.05…

很久没更新过APS系列文章了,这段时间项目工作确实非常紧,所以只能抽点时间学习一下运筹学的入门知识,算是为以后的APS项目积累点基础.看了一些运筹学的书(都是科普级别的)发现原来我目前面对的很多排产.排班.资源分配和路线规划问题,都是运筹学上的典型案例.与此同时,除了继续使用Optaplanner来做我们的规划类项目外,还花点时间去研究了一下Google OR-Tools开源规划引擎,这是Google旗下的一个开源求解器,接下来我会专门写一些关于Google OR-Tools应用的文章,并与Op…

参考文档补充原本的文档: https://www.cnblogs.com/mrchige/p/6504324.html 一:原本的简单介绍 1.Scipy库 Scipy库是基于python生态的一款开源数值计算,科学与工程应用的开源软件,包括常用的NumPy,pandas,matplotlib等库. https://www.scipy.org/: 2.介绍 SciPy是一款方便.易于使用.专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常…

F. Bear and Fair Set time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Limak is a grizzly bear. He is big and dreadful. You were chilling in the forest when you suddenly met him. It's very u…

题解:由于解太多,随机抓 A.B, 只要有符合就行了: (首先,Ax+By=0必须表示直线,即A.B不能同时为0:另外,要注意到直线不能过输入中的2N个点:检测点在直线的哪一侧,只需要简单的线性规划的知识) #include <cstdio> #include <cstdlib> ], y[]; int test(int A, int B, int N) { static int i, pos, neg, tmp; pos = , neg = ; *N-; i >= ; i-…

在上一篇文章中,我们推导出了 SVM 的目标函数: \[ \underset{(\mathbf{w},b)}{\operatorname{min}} ||\mathbf{w}|| \\ \operatorname{s.t.} \ y_i(\mathbf{w}^T\mathbf{x_i}+b) \ge \delta, \ \ i=1,...,m \] 由于求解过程中,限制条件中的 \(\delta\) 对结果不产生影响,所以简单起见我们把 \(\delta\) 替换成 1.另外,为了之后求解的方便…

工作中需要用到cvxopt,cvxopt安装有坑,大家注意下.1.首先一定要卸载numpy,无论是直接安装的,还是anaconda安装的,主要是必须用whl安装numpy才不会有包的冲突2.二次规划包的使用二次规划的标准形式如下 Python 代码如下 from cvxopt import matrix import cvxopt.solvers as sol result = sol.qp(P, Q, G, h, A, b) 问题描述:    在实际生活中,我们经常会遇到一些优化问题,简单的线…

Python目前是机器学习领域增长最快速的编程语言之一. 该教程共分为11小节.在这个教程里,你将学会: 如何处理数据集,并构建精确的预测模型 使用Python完成真实的机器学习项目 这是一个非常简洁且实用的教程,希望你能收藏,以备后面复习! 接下来进入正题~ 这个微课程适合谁学习? 开始之前,要搞清楚该教程是否属于你的菜. 如果你不符合以下几点,也没关系,只要花点额外时间搞清楚知识盲点就能跟上. 熟悉python语法,会写简单脚本.这意味着你在此之前接触过python,或者懂得其它编程语言,类…