利用线性回归方法求解生产计划 方法一: 1.建立数学模型: 设变量:设生产拉盖式书桌x台,普通式书桌y台,可得最大利润 ‚确定目标函数及约束条件 目标函数: 约束条件:  .....................⑴ .....................⑵ .....................⑶ ..........................⑷ 2.在Excel中求解线性规划 首先,如图1所示,在Excel工作表格输入目标函数的

  其实上面这个是Holt-Winters无季节趋势模型, 上面的S(t)对应下面的a(t)——截距(平滑值)            b(t)仍然对应b(t)——趋势,T对应k.            阿尔法对应阿尔法            伽马对应贝塔 因为(t)-hat是阿尔法和伽马的函数,所以TSS是阿尔法和伽马的函数. 为使方便理解和操作,该我们使用excel求解的. 原始数据如下: 设计表格结果如下: 也就是我们设定了初始值,S1=143,b1=- 0.65 把H2和H3看做值会变化的

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

Excel中线性规划求解(如下图) 1. 设置目标输出单元格(蓝线线) 2. 设置线性规划模型目标函数中自变量(红线线) 3. 设置约束条件(黑色线) 4  如果目标函数中自变量要求是非负数,则勾选绿色框. 5 最后点击求解按钮求解 选择 报告>敏感性分析报告 生成 敏感性分析报告 输出的敏感性分析报告如下: 整数线性规划

LP线性规划求解 之 单纯形 算法 认识-单纯形 核心: 顶点旋转 随机找到一个初始的基本可行解 不断沿着可行域旋转(pivot) 重复2,直到结果不能改进为止 案例-过程 以上篇的case2的松弛型为例. \(min \ y = -x1-x2\) s.t. \(50x1 + 20x2 + a1 = 2000 \\ -1.5x1+x2 + a2 =0 \\ x1-x2+a3=0 \\ x1,x2,a1,a2,a3 >=0\\ 其中a1,a2,a3为松弛变量\) 即: 基本变量(松弛): a1,

1.线性规划模型: 2.使用python scipy.optimize linprog求解模型最优解: 在这里我们用到scipy中的linprog进行求解,linprog的用法见https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.linprog.html scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=Non

最近建立了一个网络流模型,是一个混合整数线性规划问题(模型中既有连续变量,又有整型变量).当要求解此模型的时候,发现matlab优化工具箱竟没有自带的可以求解这类问题的算法(只有bintprog求解器,但是只能求解不含连续变量的二值线性规划问题).于是在网上找了一些解决问题的途径,下面说说我试过的几种可能的解决方案,包括cplex.GLPK.lpsolve 和 yalmip. cplex 首先想到的是IBM公司大名鼎鼎的cplex.cplex是IBM公司一款高性能的数学规划问题求解器,可以快速.

在Excel催化剂的自定义函数中,有规划求解的函数,用于在一些凑数的场景,某财务工作网友向我提出的需求,例如用于凑发票额使用. 一般开发票的场景是多次采购合在一起开具,即多个订单产生后开,同时发票一般有限额不是想开多少就开多少,而且发票的张数每月都是有限的,也不是随便可以一个零头开一张发票. 对这些凑数的场景,有个算法叫背包算法,是规范求解方面的,当然笔者也没有深入研究过,只是在我师傅的帮助下,找到了Google有一个开源库专门干这些事,性能也是棒棒的,甩开原生Excel的规范求解几个月球距离.

前言 最近小编学了运筹学中的单纯形法.于是,很快便按奈不住跳动的心.这不得不让我拿起纸和笔思考着,一个至关重要的问题:如何用单纯形法装一个完备的13? 恰巧,在我坐在图书馆陷入沉思的时候,一位漂亮的小姐姐靠过来,说:“同学,你是在看线性规划吗?你能帮我看看这道题该怎么解好吗?” 纳尼?还真是瞌睡来了送枕头.但是,尽管心里万马奔腾,还是要装作若无其事的样子,蛋蛋一笑.“这个啊,简单!让我来算算.” 但是一拿到题目之后,扫了一眼.惊得差点没把笔吞下去.这……城里人都这么会play的吗?我*,25个变

背景:一玩具厂可以生产两种浴盆玩具,分别是橡皮鸭和橡皮鱼,并且原材料和生产时间都有所限制,求如何才分配生产两种玩具的数量才可以让厂商达到最大利润. 假设条件如下: 产品名称 数量   duck a   fish b   产品名称 单位所需材料数量   duck 100   fish 125   总需材料数量 100a+125*b   库存材料数量 50000   产品名称 单位利润   duck 5$   fish 4$   总利润 a*5+b*4   图1 表格数据解析:假设生产一只橡皮鸭需要

@ 目录 前言 线性规划 样例1:求解下列线性规划问题 scipy库求解 样例2:求解下列线性规划问题 pulp库求解 样例3.运输问题 说明 结语 前言 Hello!小伙伴! 非常感谢您阅读海轰的文章,倘若文中有错误的地方,欢迎您指出-   自我介绍 ଘ(੭ˊᵕˋ)੭ 昵称:海轰 标签:程序猿|C++选手|学生 简介:因C语言结识编程,随后转入计算机专业,有幸拿过一些国奖.省奖...已保研.目前正在学习C++/Linux/Python 学习经验:扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考

摘要:线性规划是一组数学和计算工具,可让您找到该系统的特定解,该解对应于某些其他线性函数的最大值或最小值. 本文分享自华为云社区<实践线性规划:使用 Python 进行优化>,作者: Yuchuan. 线性规划说明 什么是线性规划? 想象一下,您有一个线性方程组和不等式系统.这样的系统通常有许多可能的解决方案.线性规划是一组数学和计算工具,可让您找到该系统的特定解,该解对应于某些其他线性函数的最大值或最小值. 什么是混合整数线性规划? 混合整数线性规划是线性规划的扩展.它处理至少一个变量采用离

在规划相关的项目工作中,近两年我们的项目主要使用的是Optaplanner作为规划引擎,其核心也是一个的规划求解器(Solver).但作为另一个著名开源求解器Google OR-Tools(下称OR-Tools)也日渐流行.且因Google自带流量的支持,OR-Tools有更多专门研究运筹的学者使用和研究.而Optaplanner则更偏向工程实践上的应用.本文就二者在技术特性.使用方法与场景等方面,列出若干差异.希望为需要使用开源求解器进行项目工作的同行提供初步入门参考与选择. 简介 Optap

Logistic回归虽然名字叫"回归" ,但却是一种分类学习方法.使用场景大概有两个:第一用来预测,第二寻找因变量的影响因素.逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析,是分类和预测算法中的一种.通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测.例如,我们可以将购买的概率设置为因变量,将用户的特征属性,例如性别,年龄,注册时间等设置为自变量.根据特征属性预测购买的概率.逻辑回归与回归分析有很多相似之处,在开始介绍逻辑回归之前我们先来看下回归分析. 回归分

论文提出了一种联合细胞分割和跟踪方法,利用细胞segmentation proposals创建有向无环图,然后在该图中迭代地找到最短路径,为单个细胞提供分割,跟踪和事件. 3. PROPOSAL GENERATION 论文的方法的第一个阶段是proposal generation,目标是生成大量的segmentation proposals,使其具有较高的recall.segmentation proposals生成的主要步骤:首先,从背景中分割单元:第二,blob detection用于检测单

题目大意 有 $n$($1\le n\le 200000$)个变量 $x_1, x_2, \dots, x_n$,满足 \begin{equation} 0\le x_i \le a_i \label{C:0} \end{equation} 其中 $1\le a_i \le 10^6$,$a_i\in\mathbb Z$ . 给定常数 $T$($1\le T\in\mathbb Z\le 10^6$)以及常数 $t_1, t_2, \dots, t_n$($1\le t_i\in\mathbb

从多种角度看[BZOJ 1061] [NOI 2008]志愿者招募(费用流) 题面 申奥成功后,布布经过不懈努力,终于成为奥组委下属公司人力资源部门的主管.布布刚上任就遇到了一个难题:为即将启动的奥运新项目招募一批短期志愿者.经过估算,这个项目需要N 天才能完成,其中第i 天至少需要Ai 个人. 布布通过了解得知,一共有M 类志愿者可以招募.其中第i 类可以从第Si 天工作到第Ti 天,招募费用是每人Ci 元.新官上任三把火,为了出色地完成自己的工作,布布希望用尽量少的费用招募足够的志愿者,但这

技术背景 基于已有的Docker容器镜像,去创建一个本地的镜像,有两种方法:一种是在之前的博客中提到过的,使用docker commit的方案,也就是先进去基础系统镜像内部完成所需的修改,然后commit到一个新的容器内部;还有另外一种也非常常用的方法,就是写一个Dockerfile,在本文中会作简单介绍. 另外我们在上一篇博客中介绍了如何部署与使用IBM主导的Cplex线性规划求解器的一些基本使用方法.在本文中我们会介绍另外一套由Google主导的开源线性规划求解器ortools的部署与基本使

技术背景 线性规划是常见的问题求解形式,可以直接跟实际问题进行对接,包括目标函数的建模和各种约束条件的限制等,最后对参数进行各种变更,以找到满足约束条件情况下可以达到的最优解.Cplex是一个由IBM主推的线性规划求解器,可以通过调用cplex的接口,直接对规定形式的线性规划的配置文件.lp文件进行求解.这里我们介绍一下,基于docker来调用cplex的python接口,对线性规划问题进行求解. 基于Docker部署Cplex环境 由于cplex依赖于python3.7版本,而我们本地使用的p

目录 引言 1 背景 2 什么是最优运输? 3 基本概念 3.1 离散测度 (Discrete measures) 3.2 蒙日(Monge)问题 3.3 Kantorovich Relaxation (松弛的蒙日问题) 3.4 Wasserstein距离 3.5 最优运输问题初解 3.6 熵(Entropic)正则化 3.7 Sinkhorn算法 (NIPS, 2013) 4 Wasserstein GAN (WGAN) 填补 (ICML, 2017) 5 最优运输填补 (ICML, 2020