OUTLINE 前言 VRPTW description column generation Illustration code reference 00 前言 此前向大家介绍了列生成算法的详细过程,以及下料问题的代码.相信各位小伙伴对column generation已经有了一个透彻的了解了.今天我们在来一点干货,用column generation求解vehicle routing problems. 01 VRPTW description 关于VRPTW问题的描述,以及建模方式,可以参照

00 前言 各位小伙伴大家好,相信大家已经看过前面column generation求解vehicle routing problems的过程详解.该问题中,子问题主要是找到一条reduced cost最小的合法路径,然后加入到Master Problem中.其实,子问题也是一个著名的NP-Hard问题,今天我们就来介绍一下. 01 ESPPRC 考虑图1.1中描述的网络. 除了每条边的成本c_ij之外,还存在经过边(i,j)的所消耗的资源t_ij,比如时间. 我们的目标是找到从开始节点到结束节

根据oracle的主键列生成MsSQLServer的主键列 select 'alter table  ' || cu.table_name ||'  add constraint  '||' PK_'||cu.table_name||'_'||cu.column_name ||' primary key ('||cu.column_name||')' from user_cons_columns cu, user_constraints au where cu.constraint_name =

OUTLINE 前言 预备知识预警 什么是column generation 相关概念科普 Cutting Stock Problem CG求解Cutting Stock Problem 列生成代码 reference 00 前言 这几天勤奋的小编一直在精确算法的快乐学习之中不能自拔.到列生成算法这一块,看了好几天总算把这块硬骨头给啃下来了.然后发现网上关于列生成的教学资料也不是很多,大部分讲的不是那么通俗易懂.所以今天就打算写一写这个算法,尽可能写得通俗易懂. 01 预备知识预警 由于列生成算

列生成是用于求解大规模线性优化问题的一种算法,其实就是单纯形法的一种形式.单纯性可以通过不断迭代,通过换基变量的操作,最终找到问题的最优解.但是当问题的规模很大之后,变量的个数就会增大到在有限时间内无法有效迭代求解.所以可以用列生成方法求解,列生成方法可以一开始不列举所有的列,通过不断给模型中加入列的方式,最终找到全部解,其关键点就是加新列的过程,可以只加入能让目标值更优的列,从而减少变量的使用个数. 列生成算法流程 列生成过程中,需要将问题建模为主问题+子问题的形式. 主问题:就是原问题,主要

csv文件通常存在如下问题: 1. 文件过大(需要进行文件分割)2. 列异常(列不一致,如元数据列为10列,但csv文件有些行是11列,或者4列)本脚本用于解决此问题. #coding=utf-8 ''' 脚本说明 用来解决csv文件的列异常问题(以逗号分隔符为例): csv文件有些列含有换行符.逗号等特殊符号,这就导致csv文件出现列异常的情况. 此脚本将csv文件输出成如下文件:源文件名-正确列-文件序号.csv 源文件名-错误列.csv 源文件名-info.txt 常用文本编码: gbk,

需求:生成随机不重复验证码. 代码: #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @author: 侠之大者kamil @file: 200number.py @time: 2016/4/13 23:33 """ import random,string def rand_str(num,length = 7): f = open("Activation_code2.txt",&qu

选择某些列 import pandas as pd # 从Excel中读取数据,生成DataFrame数据 # 导入Excel路径和sheet name df = pd.read_excel(excelName, sheet_name=sheetName) # 读取某些列,生成新的DataFrame newDf = pd.DataFrame(df, columns=[column1, column2, column3]) 选择某些列和行 # 读取某些列,并根据某个列的值筛选行 newDf = p

一. pipreqs工具 这个工具的好处是可以通过对项目目录的扫描,自动发现使用了那些类库,自动生成依赖清单. 缺点是可能会有些偏差,需要检查并自己调整下. 安装: pip install pipreqs 使用: 1. 切换到项目根目录下使用命令: pipreqs ./ 2. 如果是windows系统, 会报错: UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xa8 in position 2347:    illegal multibyt

原文链接:https://www.cnblogs.com/ysmc/p/16223154.html Bootstrap Blazor 官方链接:https://www.blazor.zone/tables 上一篇文章说到 Table 组件的智能生成,有了自动生成,肯定会有自定义的. 一.指定生成列 除了可以在 AutoGenerateColumnAttribute 特性中指定每一列的行为外,我们可以手动在 Table 的 TableColumns 标签中自定义要展现的列与列具有的行为,在此之前,

echo '<pre>'; $i = 1; while($i < 703){ $char1 = floor($i / 26); $char2 = $i % 26; if($i % 26 == 0)$char1--; if($i > 1 && $i % 26 == 1) echo '<br/>'; if($char2 == 0) $char2 = 26; if($i <= 26){ echo ' '.chr(64 + $char2). ' '; }e

data是一个dataframe #data["x1"]=data[["a","b"]].apply(lambda x:x["a"]+x["b"],axis=1) data["x1"]=data.apply(lambda x:x["a"]+x["b"],axis=1) 一定要加axis=1,指定列,否则会报错!!! 参考:https://blog.

# -*- coding: utf-8 -*- import math import re import csv import repr def ean_checksum(eancode): """returns the checksum of an ean string of length 13, returns -1 if the string has the wrong length""" if len(eancode) != 13: re

一.装饰器 装饰器本质上就是一个python函数,他可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下,增加额外的功能,装饰器的返回值也是一个函数对象. 装饰器的应用场景:比如插入日志,性能测试,事务处理,缓存等等场景. 基本装饰器 不应用装饰器 def wrapper(func): def inner(*args,**kwargs): return func(*args,**kwargs) return inner def f1(): print('f1') print(f1.__name__) 执

昨日内容回顾 1. 内容回顾 1. VueX VueX分三部分 1. state 2. mutations 3. actions 存放数据 修改数据的唯一方式 异步操作 修改state中数据的步骤: 1. 页面上交互 触发数据的变化 2. 去后端获取新的数据(异步操作 ajax请求) 3. dispatch('获取新数据') --> 放在actions中 4. 拿到了新数据了 5. 去更新state中对应的数据(同步操作 state.noteList=[xx,xx,xx])--> 放在muta

#在项目目录下的modules.py中创建一个类,来自动生成一张表UserInfo class UserInfo(models.Model): username = models.CharField(max_length=32) password = models.CharField(max_length=64) #在工程下的settings.py中增加 INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'djan

根据yaml文件自动生成python文件 utp框架: bin目录:存放执行文件(run.py) cases目录:存放生成的用例的python文件(该目录下的文件为根据data目录下的测试用例生成的python文件:logoin.py.query.py.reg.py) conf目录:存放配置文件(case_template(需回顾查看该文件的文件类型).setting.py) data目录:存放yaml格式的用例文件(login.yaml.query.yaml.reg.yaml) lib目录:存

去年十一月换了新公司后,一直没闲着,马不停蹄地接不同的需求,一个版本一个版本的迭代,也没时间研究python了.十一休假归来,某日,老婆问金融量化需要学python吗?并分享了一个公众号文章,内容是吹嘘python有多神通广大,最后就是网课多少钱的推销路线.给老婆夸口,有时间了教她敲代码,解决她日常分析报告中那些数据的搜集工作. 昨天花了点时间,看了去年的python学习笔记,算是简单基础的复习.接着去年的内容往后面更新.之前有一个同事玩go语言,有一次拜托他帮写了一个从excel读数据curl

楔子 笔者曾经碰到过两种格式的数据,当时确实把我难住了,最后虽然解决了,但是方法不够优雅,而且效率也不高,如果想高效率,那么就必须使用pandas提供的方法.而pandas作为很强的一个库,一定可以优雅地解决.当时用自己的方法解决之后,就没有之后了.但是最近又碰到了当时的情况,于是决定要优雅地解决,最后经过努力总算找到了解决的办法,下面先来看看当时难住笔者的两种格式的数据.以及需求吧. 需求一: 有以下格式的数据: 姓名 科目 成绩 小红 语文 90 小红 数学 90 小红 英语 90 小胖 语

Python文档中的解释: 一个对象是可散列的,那么在它的生命周期中它的hash 值是不变的. 可散列的对象需要2个方法:__hash__()方法和__eq__()方法.两个可散列的对象相等,那么它们的散列值相等.   可散列的对象可以作为字典的key,作为set的成员.但是字典,set本身是不可散列的.   Python所有内置的不可变的对象都是hashable,可变的容器(比如lists或dictionaries)不是hashable. 用户定义的类的对象默认是hashable的,它们的ha

读<简明Python教程>笔记: 本书的官方网站是www.byteofpython.info  安装就不说了,网上很多,这里就记录下我在安装时的问题,首先到python官网下载,选好安装路径安装好后,一定要配置环境变量,详细呢可以看武老师的博客(我的python编程入门老师虽然他不认识我,我也不认识他). 重要   在你的程序中合理地使用注释以解释一些重要的细节--这将有助于你的程序的读者轻松地理解程序在干什么.记住,这个读者可能就是6个月以后的你! 可执行的python程序(linux下):