0. 写在前面 刊论文!模型简单,代码实现更简单,墙裂推荐!可为运筹建模提供参考,也可作为全渠道零售研究的入门资料ε٩(๑> ₃ <)۶з 全文有点长,前面先放一个博文结构和涉及内容: 第一部分为文章信息,主要介绍了这篇论文的基本信息.发表时间.研究方向,以及对论文难度的评价. 第二部分为主要内容,介绍了论文内容,帮助读者快速了解论文. 第三部分为模型构建,对文章中所涉及的模型进行了详细解释. 第四部分为代码求解,介绍了文章的求解方法,同时附加了Python的PyLogit库的详解,以及我尝试…

二维剪板机下料问题(2-D Guillotine Cutting Stock Problem) 的混合整数规划精确求解——数学规划的计算智能特征 二维剪板机下料(2D-GCSP) 的混合整数规划是最优美的整数规划模型之一.以往很多人认为像2D-GCSP这样的问题由于本质上的递归性,很难建立成混合整数规划模型,但是持这种观点的人忽略了数学规划的智能特征.所谓计算智能是如果将问题描述给机器,则机器可以自行得到问题的结果.例如很多元启发算法都被称为计算智能算法,就是因为他们好像能够通用性地解决一些问题…

目录 相关知识点 LP线性规划问题 MIP混合整数规划 MIP的Python实现(Ortool库) assert MIP的Python实现(docplex库) 相关知识点 LP线性规划问题 Linear Problem [百度百科]:研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法. 学过运筹学的小伙伴,可以看这个LP问题的标准型来回顾一下: 不太熟悉的朋友可以看这个例题,再结合上面的标准型,来感受一下: MIP混合整数规划 Mixed Integar Planing 混合整数规划是LP…

流水车间调度算法分析的简单+Leapms实践--混合整数规划的启发式建模 清华大学出版社出版的白丹宇教授著作<流水车间与开放车间调度算法渐近分析>采用渐近分析方法分析多个NP-难类启发调度算法的收敛性,学术性很强. 本帖用数学规划模型方法对比精确模型和启发模型之间的差异,从实践角度感觉启发算法的魅力.本帖的要点如下: 1.有人说数学规划模型是精确方法.其实广义地讲,数学规划模型也可以是启发算法,只要你对问题进行启发建模就行. 2.启发建模会牺牲求解精确性,但是对NP-难问题来说,由于对大规模问…

原文:https://docs.blender.org/api/blender_python_api_current/info_overview.html Python in Blender  Blender中的Python Blender嵌入了一个Python解释器,它由Blender启动并保持活跃.这个解释器运行脚本以绘制用户界面,并用于一些Blender的内部工具. 这是一个典型的Python环境,因此关于如何编写Python脚本的教程也将在Blender中运行脚本.Blender为Pyt…

02整数规划 蒙特卡洛法(随机取样法) 编写文件mengte.m,目标函数f和约束向量g function[f,g]=mengte(x); f=x(1)^2+x(2)^2+3*x(3)^2+4*x(4)^2+2*x(5)^2-8*x(1)-2*x(2)-3*x(3)-x(4)-... 2*x(5); g=[ sum(x)-400 x(1)+2*x(2)+2*x(3)+x(4)+6*x(5)-800 2*x(1)+x(2)+6*x(3)-200 x(3)+x(4)+5*x(5)-200 ]; 主函…

Python API vs C++ API of TensorRT 本质上,C++ API和Python API应该在支持您的需求方面接近相同.pythonapi的主要优点是数据预处理和后处理都很容易使用,因为您可以使用各种库,如NumPy和SciPy.              在安全性很重要的情况下,例如,在汽车中,C++ API应该被使用.有关C++ API的更多信息,请参见使用C++ API. 有关如何使用Python优化性能的更多信息,请参阅how Do I optimize My P…

Appium python api 根据testerhome的文章,再补充一些文章里面没有提及的API [TOC] [1]find element driver 的方法 注意:这几个方法只能通过self.driver调用 find_element_by_android_uiautomator def find_element_by_android_uiautomator(self, uia_string): """Finds element by uiautomator in…

The novaclient Python API Usage First create a client instance with your credentials: >>> from novaclient.client import Client >>> nova = Client(VERSION, USERNAME, PASSWORD, PROJECT_ID, AUTH_URL) Here VERSION can be: 1.1, 2 and 3. Altern…

Openstack python api 学习文档 转载请注明http://www.cnblogs.com/juandx/p/4953191.html 因为需要学习使用api接口调用openstack,所以上一篇写了一些使用openstack的纯api调用的方法, 但是openstack还提供了更好的python的api,只需要python的包即可,感觉更好使用. 对于compute的api,包是放在了/usr/lib/python2.7/site-packages/novaclient/目录,…