简洁是智慧的灵魂,冗长是肤浅的藻饰.--莎士比亚<哈姆雷特> 1 PuLP 库的安装 如果您使用的是 Anaconda[1] 的话(事实上我也更推荐这样做),需要先激活你想要安装的虚拟环境,之后在 Prompt 输入 pip install pulp 不出意外的话等一会就安装完毕. 2 线性规划简介 想必大家能点开这篇文章一定都知道线性规划是什么意思吧--那么我用两个例子再简单说一下. 2.1 线性规划 2.1.1 题目描述[2] 若变量 \(x, y\) 满足约束条件: \[\left\{

利用python求解物理学中的双弹簧质能系统详解 本文主要给大家介绍了关于利用python求解物理学中双弹簧质能系统的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 物理的模型如下: 在这个系统里有两个物体,它们的质量分别是m1和m2,被两个弹簧连接在一起,伸缩系统为k1和k2,左端固定.假定没有外力时,两个弹簧的长度为L1和L2. 由于两物体有重力,那么在平面上形成摩擦力,那么摩擦系数分别为b1和b2.所以可以把微分方程写成这样: 这是一个二阶的微分方程,为了使用p

Python线性方程组求解 求解线性方程组比较简单,只需要用到一个函数(scipy.linalg.solve)就可以了.比如我们要求以下方程的解,这是一个非齐次线性方程组: 3x_1 + x_2 - 2x_3 = 5 x_1 - x_2 + 4x_3 = -2 2x_1 + 3x_3 = 2.5 import numpy as np from scipy.linalg import solve a = np.array([[3, 1, -2], [1, -1, 4], [2, 0, 3]]) b

参考: 9.3 凸优化 · 如何在 Python 中利用 CVXOPT 求解二次规划问题 参考: Quadratic Programming - Official website 步骤如下: 首先安装 cvxopt library 将问题化成标准 QP 问题, 得到 P/q/G/h/A/b 直接利用自带函数求解即可cvxopt.solvers.qp(P, q[, G, h[, A, b[, solver[, initvals]]]]) 1.二次规划问题的标准形式 上式中,x为所要求解的列向量,x

问题描述:用十进制计算30的阶乘,然后把结果转换成三进制表示,那么该进制表示的结果末尾会有多少个连续0?解析:作为笔试题的话,要想按照题意先把阶乘结果计算出来再转换成三进制最后再数0的个数,时间肯定来不及.也就是说,应该是有更简单的方法.以我们最熟悉的十进制为例,一个数乘以10相当于左移1位而右边补0:了解二进制计算的朋友们应该知道,对一个二进制数乘以2相当于左移1位而右边补0.恭喜,这对于任意素数进制都是成立的.也就是说,把从1到30的整数简单因数分解一下,看看有多少个3,那么题目中最终计算结

问题:假设一段楼梯共15个台阶,小明一步最多能上3个台阶,那么小明上这段楼梯一共有多少种方法? 解析:从第15个台阶上往回看,有3种方法可以上来(从第14个台阶上一步迈1个台阶上来,从第13个台阶上一步迈2个台阶上来,从第12个台阶上一步迈3个台阶上来),同理,第14个.13个.12个台阶都可以这样推算,从而得到公式f(n) = f(n-1) + f(n-2) + f(n-3),其中n=15.14.13.....5.4.然后就是确定这个递归公式的结束条件了,第一个台阶只有1种上法,第二个台阶有2

题目描述:题目:含有n个元素的整型数组,将这个n个元素重新组合,求出最小的数,如(321,3,32,) 最小数为321323 题目分析: 将数组中所有元素填充到个数相等,填充的数字为最后一位的数字,如这个case所示,填充之后为{321,333,322},然后按大小排序, 排序之后将填充的数字去掉,然后拼接之后的数字就为最小数,即排序之后为{321,322,333},去掉填充数字为{321,32,3},即为321323 Python实现 def mergeMinValue(lst): #生成字符

问题描述:一位酒商共有5桶葡萄酒和1桶啤酒,6个桶的容量分别为30升.32升.36升.38升.40升和62升,并且只卖整桶酒,不零卖.第一位顾客买走了2整桶葡萄酒,第二位顾客买走的葡萄酒是第一位顾客的2倍.那么,本来有多少升啤酒呢?解析:由于该酒商只卖整桶酒,简单分析几个桶的容量可知,第二位顾客必须买走剩下的3桶葡萄酒才有可能是第一位顾客的2倍.假设第一位顾客买走的葡萄酒共L升,那么第二位顾客买走的是2L升.也就是说,葡萄酒的总数应该能被3整除.所以,解法就呼之欲出了. Python 解法1 b

闲来无事,突然看到博客园首页上有人写了篇了华为2018软件岗笔试题解题思路和源代码分享.看了下题目,感觉第一题能做出来,就想着用刚刚学的python试着写一下,花费的时间有点长~~,看来又好长时间没练习算法了. 题目描述 输入两个字母串,将两个字母串都包含的字母用'_'替换后,输出两个字母串的剩余部分. 输入描述: 输入两个字符串,字符串最大长度为100.字符串只包含字母,不可能为空串,区分大小写. 输出描述: 按字符串顺序输出处理后的字符串 示例1 输入 abcd bdef 输出 a_c_ _

•计算一个数字的立方根,不使用库函数 详细描述: •接口说明 原型: public static double getCubeRoot(double input) 输入:double 待求解参数 返回值:double  输入参数的立方根,保留一位小数 牛顿迭代法:之前看到很多人说这种方法,光看代码还是不能理解什么意思,后来看了这篇博客理解了https://blog.csdn.net/sunbobosun56801/article/details/78088085 number=float(raw

考虑一个向量值函数$R^m \rightarrow R^n$,即$\textbf{y} = f(\textbf{x})$,它的雅各比(Jacobian)矩阵定义如下. 下面记录下一段使用python求向量值函数Jacobian矩阵的代码,只有向量值函数可用,如果为标量函数则会报错. import torch # 定义函数 x = torch.tensor([1, 3, 5.], requires_grad=True) A = torch.tensor([[1., 0, 1], [0, 1, 0]

系数需满足条件: a,b不能同时为0 b2-4ac≠0 代码如下def quadratic(a, b, c): """ 返回ax² + bx + c = 0的 """ if not all(map(lambda x: isinstance(x, (int, float)), (a, b, c))): raise TypeError('参数类型只能为int, float') and b == : return None # a, b不能同时为0 e

本程序流程如下: (1)输入A.B.C (2)计算△ (3)判断解的个数 (4)计算解 (5)输出解 求:x2-3x+2=0的解 #输入A.B.C A=float(input("输入A:"))   #input()函数将用户输入的内容以字符串的形式返回,可以利用type()查看类型. B=float(input("输入B:")) C=float(input("输入C:")) #计算delta delta=B**2-4*A*C #判断解的个数 if

纵观编程趋势 人生苦短,我用Python,比起C语言.C#.C++和JAVA这些编程语言相对容易很多.Python非常适合用来入门.有人预言,Python会成为继C++和Java之后的第三个主流编程语言,根据TIOBE最新排名 ,Python已超越C#,与Java,C,C++一起成为全球前4大最流行语言,最近在看关于Python的东西,也着实有趣,随手记录一下,自学Python入门的路径规划,干货满满,可以收藏. Python基础 ●   Linux基本命令:http://www.runoob.

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

问题描述 首先分数规划是一类决策性问题 一般形式是: \[ \lambda=\frac{f(x)}{g(x)} \] 其中\(f(x)\)和\(g(x)\)都是连续的实值函数,然后要求\(\lambda\)的最大值或最小值 ​ 这类问题中,研究较多的是\(01\)分数规划,也就是求 \[ \lambda=\frac{\sum (f_i*x_i)}{\sum (g_i*x_i)} \] 其中\(x_i \in \{0,1\}\),其他条件和普通分数规划一样,求\(\lambda\)的最大或最小值

OptaPlanner创办人Geoffrey De Smet及其团队,在Red Hat 技术峰会上主题会场上,演示了一个通过OptaPlanner实现实时规划与调度的示例.Geoffrey及其团队专门为此分三篇博文描述了该程序.该程序及其相关博文是OptaPlanner在VRP领域极之经典之作.本系列也分三篇对博文进行翻译,以飨各位ORer, APSer和Planner. 目前本人正在研究该程序,未来将会进一步对该程序作更深入的分析,并形成博文,分享其中奥妙. [以下为译文] 今年,我和我的团队

本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由 Apache Flink PMC,阿里巴巴高级技术专家 孙金城 分享.重点为大家介绍 Flink Python API 的现状及未来规划,主要内容包括:Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展:Apache Flink Python API 架构及开发环境搭建:Apache Flink Python API 核心算子介绍及应用. 一.Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展 1.

在企业的规划.优化场景中,均需要开发规划类的项目,实现从从种可能方案中找出相对最优方案.如排班.生产计划(包括高层次的供应链优化,到细粒度的车间甚至机台作业指令).车辆调度等.因为这类场景需要解决的问题,均可以归约为数学中的NP-C或NP-Hard问题.而解决此类问题,均需要通用的求解器才能实现.这类求解器也称规划引擎,通过它才能从天文数字的可能方案中,找出一个可行且相对优化的方案. 规划引擎的本质,是运用规划中的各种优化算法(目前用得比较多的是启发式算法),对一个NPC或NP-Hard 问题寻

这学期有一门运筹学,讲的两大块儿:线性优化和非线性优化问题.在非线性优化问题这里涉及到拉格朗日乘子法,经常要算一些非常变态的线性方程,于是我就想用python求解线性方程.查阅资料的过程中找到了一个极其简单的解决方式,也学到了不少东西.先把代码给出. import numpy as np # A = np.mat('1 2 3;2 -1 1;3 0 -1') A = np.array([[1, 2, 3], [2, -1, 1], [3, 0, -1]]) b = np.array([9, 8,