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,所以这段 时间就打算好好学学精确算法.届时会把学习过程记录下来,也方便大家学习! 01 什么是branch and bound(定义)? 1.1 官方一点[1] Branch and bound (BB, B&B, or BnB) is an algorithm design paradigm fo

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,调用求解器进行求解,当然这只是一部分.其实精确算法也好,启发式算法也好,都是独立的算法,可以不依赖求解器进行代码实现的,只要过程符合算法框架即可. 只不过平常看到的大部分是精确算法在各种整数规划模型上的应用,为此难免脱离不了cplex等求解器.这里简单提一下.今天给大家带来的依然是branch and b

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 应用背景 Branch and cut is a method of combinatorial optimization for solving integer linear programs (ILPs), that is, linear programming (LP) problems whe

一.本章要点 延续让你可以回到程序执行当中之前的某个点; 可以在shift块中捕获延续 延续函数一直延展到包含它的reset块的尾部 延续所谓的”余下的运算“,从包含shift的表达式开始,到包含它的reset块的尾部结束,其中shift替换成一个”洞“ 当你传入一个参数来调用延续时,这个”洞“将传入的参数值填上 包含shift表达式的代码将被以”延续传递风格“(CPS)重写,直到包含该延续的reset为止 包含shift但没有reset的方法必须加上CPS注解 延续可以用来将对某个树形结构的递

今天做作业,要实现整数线性规划的分枝定界法算法.找了一些网上的博客,发现都很屎,感觉自己写的这个比较清楚.规范,所以在此记录.如有错误,请指正. from scipy.optimize import linprog import numpy as np import math import sys from queue import Queue class ILP(): def __init__(self, c, A_ub, b_ub, A_eq, b_eq, bounds): # 全局参数 s

引言:今天工作遇到了一个需要按行读取txt文件数据的需求,查询了一下getline()函数,发现这竟然是一个C++的标准库函数,而且设计的很好,特地做一下记录.getline本质是一个定界流输入截取函数,默认是换行符'/n' 个人技术博客(文章整理+源码): https://zobolblog.github.io/LearnWinAPI/ 最终效果: 1.getline函数声明 getline函数实际上是在两个模块都有实现,一个是string一个是istream,它们的用处都是一样的,只是输入的

function [optSolution,optValue,exists]=BranchBound(c,A,b) % 分支定界法 % 整数规划问题标准型 % min c'*x % s.t. % A*x<=b upper = inf; lower = -inf; branchStack_A(1) = {A}; branchStack_B(1) = {b}; numOfVariable = length(c); while ~isempty(branchStack_A) len = length(

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(

搜索是ACM竞赛中的常见算法,本文的主要内容就是分析它的 特点,以及在实际问题中如何合理的选择搜索方法,提高效率.文章的第一部分首先分析了各种基本的搜索及其各自的特点.第二部分在基本搜索方法的基础上提出 一些更高级的搜索,提高搜索的效率.第三部分将搜索和动态规划结合,高效地解决实际问题,体现搜索的广泛应用性.第四部分总结全文. 文章在分析各种搜索的同时,分析了我们在解题中应该怎样合理利用它,理论结合实际,对我们的解题实践有一定的指导意义. [ Abstract ] Search is a alg

强行一波题解骗一个访问量好了... http://blog.csdn.net/yanqval/article/details/51457302 http://absi2011.is-programmer.com/posts/200822.html http://absi2011.is-programmer.com/posts/200920.html orz js省队神犇↑ Day1 最佳团队(team) 给一个n+1个点的树,每个点有价值pi和费用si,求一个包含根的大小为m+1的联通块,使价值

英文出自:Streamcomputing 转自:http://www.csdn.net/article/2013-10-29/2817319-the-application-areas-opencl-can-be-used 摘要:个经典案例.有人将其称之为OpenCL计算领域的13个"小巨人". 一.Dense Linear Algebra(稠密线性代数) 级(矢量/矢量vector/vector),2级(矩阵/矢量),3级(矩阵/矩阵),应用范围极其广泛. 应用范围: 线性代数:LA

一.函数调用优化(空间跨度,避免访问内存) 1.大数据求和,使用sum a = range(100000) %timeit -n 10 sum(a) 10 loops, best of 3: 3.15 ms per loop %%timeit ...: s = 0 ...: for i in a: ...: s += i ...: 100 loops, best of 3: 6.93 ms per loop 2.小数据求和,避免使用sum %timeit -n 1000 s = a + b +

#9. [UTR #1]vfk的数据 Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://uoj.ac/problem/9 Description UOJ上,由于一群人开心的在hack着,有的题的测试数据都有10000组了! 为了处理这些数据,vfk决定把这道题所有输入数据都弄出来,每个数据给个编号,比如uoj1.in, uoj2.in. 这些编号是随机的,可以不连续,比如三组数据分别叫uoj1.in, uoj100.in, uoj2014.i

http://blog.sciencenet.cn/blog-509534-728984.html 分支定界 (branch and bound) 算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法.但与回溯算法不同,分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树,并且,在分支定界算法中,每一个活结点只有一次机会成为扩展结点. 利用分支定界算法对问题的解空间树进行搜索,它的搜索策略是: 1 ．产生当前扩展结点的所有孩子结点: 2 ．在产生的孩子结点中,抛弃那些不可能产生可行解(或最优解)的

至于工具箱的安装说明参见:http://www.matlabsky.com/thread-120-1-1.html Maplesoft<Maple Toolbox for MATLAB> http://www.matlabsky.com/thread-236-1-1.html Sergiy Iglin<Graph Theory Toolbox>(图论工具箱)http://www.matlabsky.com/thread-295-1-1.html Koert Kuipers<B

原文地址:ACM搜索算法总结(总结)作者:GreenHand 搜索是ACM竞赛中的常见算法,本文的主要内容就是分析它的 特点,以及在实际问题中如何合理的选择搜索方法,提高效率.文章的第一部分首先分析了各种基本的搜索及其各自的特点.第二部分在基本搜索方法的基础上提出 一些更高级的搜索,提高搜索的效率.第三部分将搜索和动态规划结合,高效地解决实际问题,体现搜索的广泛应用性.第四部分总结全文. 文章在分析各种搜索的同时,分析了我们在解题中应该怎样合理利用它,理论结合实际,对我们的解题实践有一定的指导意

译文: <基于二值化赋范梯度特征的一般对象估计> 摘要: 通过训练通用的对象估计方法来产生一组候选对象窗口,能够加速传统的滑动窗口对象检测方法.我们观察到一般对象都会有定义完好的封闭轮廓,而且通过将相关图像窗口重置为固定大小,就可以通过梯度幅值进行区分.基于以上的观察以及复杂度的考虑,为了明确训练方法,我们将窗口固定为8*8的,并将梯度幅值转化为一个简单的64维的特征来描述这个窗口. 我们进一步说明这个二值化赋范特性(BING),它可以很有效的用于一般对象估计.而且只需要一些原子操作(例如加法

Wolsey“强整数规划模型”经典案例之一单源固定费用网络流问题 阅读本文可以理解什么是“强”整数规划模型. 单源固定费用网络流问题见文献[1]第13.4.1节(p229-231),是"强整数规划建模“的极好案例. 本文是本博客原创,本博客不转贴他人作品. 单源固定费用网络流问题(The Signle Source Fixed Charge Network Flow Problem) 单源固定费用网络流问题:给定一个有向网络 (边数为m,节点数n),网络上只有一个流量流入节点(标记为1),但有若

Java数据结构和算法(四)赫夫曼树 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 赫夫曼树又称为最优二叉树,赫夫曼树的一个最主要的应用就是赫夫曼编码. 一.赫夫曼编码 can you can a can as a can canner can a can. 1.1 定长编码 99 97 110 32 121 111 117 32 99 97 110 32 97 32 99 97 110 32 97 115 32 97

BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps Ming-Ming Cheng, Ziming Zhang, Wen-Yan Lin, Philip Torr, IEEE CVPR, 2014 基于二值化赋范梯度特征的一般对象估计 摘要: 通过训练通用的对象估计方法来产生一组候选对象窗口,能够加速传统的滑动窗口对象检测方法.我们观察到一般对象都会有定义完好的封闭轮廓,而且通过将相关图像窗口重置为固定大小,就