题目来源:数学建模算法与应用第二版(司守奎)第一章习题1.4 题目说明 作者在答案中已经说明,求解上述线性规划模型时,尽量用Lingo软件,如果使用Matlab软件求解,需要做变量替换,把二维决策变量化成一维决策变量,很不方便.(原答案附末尾) 这里我们可以采用matlab的cvx工具箱进行编写,会简化代码并提升可读性 clc;clear; format short; % 初始数据 w = [18 15 23 12]; r = [3100 3800 3500 2850] .* w; s = [4

cvx是凸函数优化的工具包 官网下载地址,http://cvxr.com/cvx/download/ 1 解压到任意文件,最好不要是matlab中的toolbox, 2 假如你解压倒了c盘sample文件,windows下转到sample文件,cd c:\sample\; addpath(‘cvx’); 然后执行 cvx_setup; 3 ok

一个例子 m = ; n = ; p = ; A = randn(m,n); b = randn(m,); C = randn(p,n); d = randn(p,); e = rand; cvx_begin quiet %开始 variable x(n) minimize( norm( A * x - b, ) ) subject to %加入约束条件 C * x == d norm( x, Inf ) <= e cvx_end %结束 x %输出结果

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.

CVX下载 下载地址 使用手册 Using Gurobi with CVX Using MOSEK with CVX CVX安装 下载压缩文件后解压缩至任意地址,打开matlab,进入解压缩后的地址,在matlab中输入 cvx_setup,如果出现以下信息,则说明安装成功. Testing the cvx distribution. If this script aborts with an error, please report the error to the authors. ----

线性规划问题 首先引入如下的问题: 假设食物的各种营养成分.价格如下表: Food Energy(能量) Protein(蛋白质) Calcium(钙) Price Oatmeal(燕麦) 110 4 2 3 Whole milk(全奶) 160 8 285 9 Cherry pie(草莓派) 420 4 22 20 Pork with beans(猪肉) 260 14 80 19 要求我们买的食物中,至少要有2000的能量,55的蛋白质,800的钙,怎样买最省钱? 设买燕麦.全奶.草莓派.猪肉

1.什么是线性规划 线性规划(Linear programming),在线性等式或不等式约束条件下求解线性目标函数的极值问题,常用于解决资源分配.生产调度和混合问题.例如: max fx = 2*x1 + 3*x2 - 5*x3 s.t. x1 + 3*x2 + x3 <= 12 2*x1 - 5*x2 + x3 >= 10 x1 + x2 + x3 = 7 x1, x2, x3 >=0 线性规划问题的建模和求解,通常按照以下步骤进行: (1)问题定义,确定决策变量.目标函数和约束条件:

线性规划是很多数模培训讲的第一个算法,算法很简单,思想很深刻. 要通过线性规划问题,理解如何学习数学建模.如何选择编程算法. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 求解方法.算法和编程方案 线性规划 (Linear Programming,LP) 是很多数模培训讲的第一个算法,算法很简单,思想很深刻. 线性规划问题是中学数学的内容,鸡兔同笼就是一个线性规划问题.数学规划的题目在高考中也经常出现,有直接给出线性约束条件求线性目标函数极值,有间接给出

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

0.前言 虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到 直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/

干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包 作者:白宁超 2016年11月6日19:28:43 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.

为了学习werkzeug的wsgi框架工具,今天真对官网的例子进行调试运行.涉及到了werkzeug工具包,jinja2前端模版,以及redis内存库,之后可以灵活定制自己主页.再次,作以记录. 首先,参考官网流程完成部署,当然,Python2和Python3有一定区别,需要大家注意,官网代码都是一句Python2.7的.这里主要涉及到在2.7中可以import urlparse,但3.5中需要用urllib.parse.urlparse. 官网:http://werkzeug.pocoo.or

之前我在一篇blog中写过如何使用多语言工具包,见http://www.cnblogs.com/yanxiaodi/p/3800767.html 在WinEcos社区也发布过一篇详细的文章介绍多语言工具包的使用,但因社区改版那篇文章已经找不到了. 当时写的时候还没有出Win10的SDK,都是基于UAP框架写的.微软早已经发布了Win10的SDK,相应的项目结构也发生了变化,以前分为两个项目通过Share项目共享代码的方式被抛弃,改为合并为一个项目,真正实现了一套代码兼容PC和Mobile两个平台

1 应用开发概述 基于数据传输效率以及接口自定义等特殊性需求,我们暂时放弃使用Neo4j服务器版本,而是在Neo4j嵌入式版本的基础上进行一些封装性的开发.封装的重点,是解决Neo4j嵌入式版本EmbeddedGraphDatabase中不能同时创建多个实例指向同一个数据库的问题.如果开发人员使用Neo4j嵌入式版本作为数据库,要想实现多个程序共享一个数据库,这将是一个不可回避的问题.本手册给出的解决方案是“构建一个中间服务层,提供各种接口方法,指向同一个数据库实例:其他客户端程序通过中间服务层

来源:SealHuang 脑成像技术已经成为认知科学和心理学研究领域中一种重要的研究手段,帮助研究者不断深入发掘我们脑中的秘密.伴随着研究的不断深入,各式各样的指标参数和分析方法也不断推陈出新,以迅雷不及掩耳之势进入了我们的视野.如何用它们来完善和深入我们自己的研究,成为多数研究者共同的问题. 很多时候,一个"好"的指标或方法并不会很难理解甚至晦涩,它背后的意义也被提出者以相对清晰的方式传达给大家:此时真正的问题是如何去用,或者在没有现成软件的情况下,怎么去实现它.编程,就成了一个躲不

欢迎交流,转载请注明出处. 本文介绍gensim工具包中,带标签(一个或者多个)的文档的doc2vec 的向量表示. 应用场景: 当每个文档不仅可以由文本信息表示,还有别的其他标签信息时,比如,在商品推荐中,将每个商品看成是一个文档,我们想学习商品向量表示时,可以只使用商品的描述信息来学习商品的向量表示,但有时:商品类别等信息我们也想将其考虑进去, 最简单的方法是:当用文本信息学习到商品向量后,添加一维商品的类别信息,但只用一维来表示商品类别信息的有效性差.gensim 工具包的doc2vec提

Download the zip file of cvx http://cvxr.com/cvx/download/ by downloading cvx-w64.zip Require a licence for academic use a file named cvx_license.dat Install with licence unzip the zip file into the toolbox directory ($MatlabRoot\toolbox) run the com

先来了解下Cookie 和 Session对象的概念吧. 首先,Cookie是客户端缓存技术,大小一般为4kb左右,主要存储一些比较小的信息,常用的例子有用户名和密码,且是不安全的: Session是服务器缓存技术,大小不做控制,数据信息存储在服务器,是安全的. 如下是我反复测试并封装的一个Cookie工具包,供学习使用 . package com.rick.framework.utils; import java.util.HashMap; import java.util.Map; impo

函数格式 scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=None, method='simplex', callback=None, options=None) 今天阅读数据建模第一章线性规划问题,问题描述如下: 通过介绍我们知道了线性规划,就是目标函数及约束条件均为线性函数. 通过画图我们可知,X1,X2的最优解为2,6,目标值为26. 我们如何时候这个scipy的公式来计算这个值呢:

Flat UI是一套精美的扁平风格 UI 工具包,基于 Twitter Bootstrap 实现.这套界面工具包含许多基本的和复杂的 UI 部件,例如按钮,输入框,组合按钮,复选框,单选按钮,标签,菜单,进度条和滑块,导航元素等等. 彩色,时尚的图标,可以很容易的进行修改并在各种各样的项目中使用,因为它们都包含原始的分层文件.符号也包含 PSD,HTML/CSS 和 SVG 三种格式.该套件还包括色样 - 提供了10种颜色供选择.Flat UI Free 使用的 Lato 字体也可以免费下载.