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

昨天读到一个项目,是关于优化求解的. 约束条件如下: 公司里有很多客户,客户之所以不继续用我们的产品了,是因为他账户余额是负的,所以,为了重新赢回这些客户,公司决定发放优惠券cover掉客户账户的负余额. 具体细节: 只有8元,80元,200元的优惠券 发放给一个客户的优惠券总张数不能超过15张 要既能cover掉客户的负余额,又要保证发放给客户的优惠券张数最少 发放给客户的总金额-客户的亏损额不能大于8,且越小越好.(不能送太多便宜了) ####################### 构造一个

今天看到一篇文章介绍如何用excel建模对ROI 进行规划求解. 蓝鲸的网站分析笔记 成本 Cost 每次点击费用 CPC 点击量 \[clickRate = \frac{cost}{CPC}\] 转化率 conversionRatio 购买量 \[Purchaseamount = \frac{Cost*conversionRatio}{CPC}\] 客单价 perCustomerTransaction 利润率 rateofProfit 利润 \[profit = Purchaseamount

当我们需要求在有限预算下可以购买的商品数量时,我们就可以使用“规划求解”功能.如上图,在1000元的预算目标内,我们能购买左图中的各书籍多少本.而这些数量,就可以使用“规划求解”来获取答案. 1.实际值:编写实际值的公式. 2.点击“数据”-->规划求解. 设置目标:就是设置实际值公式的单元格: 可选择最大值或目标值为,1000. 通过更改可变单元格为相关的数量列范围. 添加遵守约束:1.数量大于0:2.数量为整数. 然后点击求解,即可运算获得答案. 如果在菜单中没有“规划求解”,则需要加载此功

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

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.

把一个已经变量更出数据去求解

转载: https://blog.csdn.net/wzl1997/article/details/79120323

  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

一.梯度下降法 优点:即使特征变量的维度n很大,该方法依然很有效 缺点:1)需要选择学习速率α 2)需要多次迭代 二.正规方程法(Normal Equation) 该方法可以一次性求解参数Θ 优点:1)不需要选择α 2)不用多次迭代,一次求解 3)正规方程法不需要归一化处理 缺点:逆矩阵的计算量比较大,尤其当特征变量的维度n很大时:计算逆矩阵的运算量大概是矩阵维度的3次方. 总结:当特征变量维度n较大时(n>=10000),选择梯度下降法:当n值较小时(n<10000),选择正规方程法求解Θ.

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

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.

上一篇介绍了OptaPlanner 7.32.0.Final版本中的SolverManager接口可以实现异步求解功能.本篇将继续介绍SolverManager的另一大特性 - 批量求解. 适用场景 在日常的规划系统中,求解一个问题,绝大多数情况下,容许运行的时间较有限,特别是在实时性较高的场景中,可让引擎运算时间不多.因此,这种情况下,会在启动了规划运算后,稍等片刻,即需要从求解程序中获取结果.但有些情况下,当我们遇到问题规模较大时,引擎无法在较短时间内找到相对最优解:甚至某些情况下,没有足够

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

•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

项目中想加入地图功能,使用高德地图第三方,想要实现确定一个位置,搜索路线并且显示的方法.耗了一番功夫,总算实现了. 效果 WeChat_1462507820.jpeg 一.配置工作 1.申请key 访问 http://lbs.amap.com/dev/key/ 在高度地图第三方开发平台申请一个key,注册账户,新建应用,这个没什么门槛.得到这个key 屏幕快照 2016-05-06 上午10.34.15.png 提示一下,这个key对应的bundle ID 要和工程里面的bundle ID 相同

斯坦福大学机器学习,EM算法求解高斯混合模型.一种高斯混合模型算法的改进方法---将聚类算法与传统高斯混合模型结合起来的建模方法, 并同时提出的运用距离加权的矢量量化方法获取初始值,并采用衡量相似度的方法来融合高斯分量.从对比结果可以看出,基于聚类的高斯混合模型的说话人识别相对于传统的高斯混合模型在识别率上有所提高. ------------------------------ 高斯模型有单高斯模型(SGM)和混合高斯模型(GMM)两种. (1)单高斯模型: 为简单起见,阈值t的选取一般靠经验值

前言 小伙伴们大家好呀!继上次lp_solve规划求解器的推文出来以后,大家都期待着更多求解器的具体介绍和用法.小编哪敢偷懒,这不,赶在考试周之际,又在忙里偷闲中给大家送上一篇SCIP规划求解的推文教程.快一起来看看吧. Part1 惯例科普篇 What is SCIP? 官方的介绍: SCIP is currently one of the fastest non-commercial solvers for mixed integer programming (MIP) and mixed

ROS机器人路径规划算法主要包括2个部分:1)全局路径规划算法:2)局部路径规划算法: 一.全局路径规划 global planner ROS 的navigation官方功能包提供了三种全局路径规划器:carrot_planner.global_planner.navfn,默认使用的是navfn, 其中: 1.carrot_planner 参考ROS wiki :http://wiki.ros.org/carrot_planner 简单的路径规划器,优点是:是即使规划的目标点在障碍物上,也可以执

在<机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)>一文中,我们主要介绍了最小二乘线性回归算法以及简单地介绍了梯度下降法.现在,让我们来实践一下吧. 先来回顾一下用最小二乘法求解参数的公式:. (其中:,,) 再来看一下随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)的算法步骤: 除了算法中所需的超参数α(学习速率,代码中写为lr)和epsilon(误差值),我们增加了另一个超参数epoch(迭代次数).此外,为方便起见,