演算法 Pulp 優化的概念(二)

2021-08-18 08:01:47 字數 610 閱讀 2239

最簡單的數學程式是乙個線性程式。為了讓你的數學程式成為乙個線性程式,你需要以下條件:

1、決策變數必須是實數變數;

2、目標必須是乙個線性表示式;

3、約束必須是線性表示式。

線性表示式是以下形式的表示式:

i ai和

b b

是已知的常數,xi

' role="presentation" style="position: relative;">xix

i是變數。解這樣的規劃問題稱為線性規劃。線性規劃是通過經過修正的單純形法(也稱為原始單形法)、對偶單純形法或內部點法進行的。一些像cplex這樣的解決方案允許您指定使用哪個方法,但是我們不會在這裡進一步詳細討論。

整數規劃與線性規劃有乙個重要的區別,整數規劃中的一些決策變數可能只需要整數值。由於大多數整數規劃包含連續變數和整數變數的混合,所以它們通常被稱為混合整數規劃。雖然與線性規劃的變化看上去是很小的,但對解決方案過程的影響是巨大的。整數規劃可能是非常難解決的問題,但目前有很多研究找到了解決整數程式的「好」方法。整數規劃可以使用分支和繫結(branch-and-bound)的過程來解決。

注意,對於任何合理大小的mips,隨著整數變數的數量增加,解決方案時間將呈指數增長。

演算法 Pulp 優化的過程(一)

解決乙個優化問題不是乙個線性過程,但是這個過程可以分解成五個一般步驟 1 問題描述 2 制定的數學程式 3 解決數學程式 4 執行一些post optimal分析 5 提供解決方案和分析 然而,在這個過程中經常會出現 反饋迴圈 例如,在制定和解決優化問題之後,您通常會想要考慮您的解決方案的有效性 經...

A star演算法優化二

本文目的是對a 尋路演算法所生成的路徑進行一些人性化的調整,使其看起來不至於太機械化。關於a 演算法的原理與實現,讀者可以閱讀其他資料,這裡不再詳細闡述。a 尋路演算法本質上是乙個有方向性的廣度優先搜尋演算法,它使用乙個估價函式,來估測可能的最短路徑,在每一次搜尋迭代完成後,選取其鄰接點中最優的乙個...

優化演算法(二)模擬退火演算法

import numpy as np 隨機確定變化的方向 def direction2 if np.random.random 0.5 return 1 return 1 隨機確定是否接受較差的解 def direction3 delta,t chance np.exp 1 delta t if n...