雖然根據所學的線性規劃模型可以求出最優解，但是在實際生活中工廠在做決策的時候往往有多個目標。目標規劃方法是解決這類決策問題的方法之一。
二次規劃（Quadratic programming） 二次規劃，是運籌學中一種特殊類型的最優化問題。 Quadratic programming(QP) Quadratic programming is the proc
入門導讀 知乎問題 : 運籌學（最優化理論）如何入門？ 知乎專欄 : 『運籌帷幄』人工智能|數據科學|運籌學交叉 維基百科 : 運籌學 運籌學發展的回顧與展望 【觀點/報道】運籌學教授葉蔭宇：作爲 AI 基石，優化算法如何在
LeetCode72. Edit Distance 動態規劃 C++實現 題目鏈接 Edit Distance 題目大意 給定兩個字符串word1和word2，求最短編輯距離，即通過增刪改操作能夠使得兩個字符串變成一個字符串的最
一、運輸問題的數學模型 運輸問題的建模有點類似於初高中的解方程組問題，以清華大學出版社的《運籌學（第四版）》P82頁中的表格爲例 圖源:清華大學出版社的《運籌學（第四版）》P82 https://my.oschina.net/
動態規劃 01揹包問題 滾動數組 C++實現 相關內容 動態規劃 01揹包問題 C++實現 01揹包問題 有n中物品，每種只有一個，第i中物品的體積爲Vi，重量爲Wi，可以選擇這些物品放入揹包或者不放入揹包，是的揹包內物品在總體積
單純形法 單純形法羅列 普通單純形法 從一個基本可行解開始，迭代到最優可行解 對偶單純形法 從一個最優不可行解開始，迭代到最優可行解 廣義單純形法 從一個不最優不可行的解，迭代到最優可行解 1.普通單純形法：
一：對偶定理 1.弱對偶定理： 對原問題和對偶問題的任意可行解(x,y)，極小化問題的值大於等於極大化問題的值 證明： 已知 max Z = CTx; min W = byT 且不等式： Ax = b ; yTA >= CT
三、機器學習與控制科學（筆者尚未理清楚，請路過大佬留言指點） 從實現科學體系來看，機器學習涉及概率學（統計推斷），運籌學（優化問題）等。是解決人工智能問題的重要方法。 提出問題：機器學習可以比傳統控制理論更好的解決控制問題嗎？ 思考：PI
運籌學緒論 運籌學是一門應用於管理有組織系統的科學，根據問題的要求，通過數學分析與計算，做出綜合性的合理安排，以期達到資源的最優化利用。 運籌學考慮系統的整體優化、多學科的配合以及模型方法的應用，其研究可以分爲以下幾個步驟： 1
Bata分佈:一種隨機比例，就如同一段時間內所完成的任務中有缺陷的產品所佔的比例。 二項式:在規定的試驗次數內所出現的結果次數;常常用來表示試驗結果的成功率或失敗率,例如,在一批即將到達的產品中次品的數量或者即將到達的顧客中特定類型的數量
1. 介紹 APM是Advanced Process Monitor，可用於混合整數規劃（LP, QP, NLP, MILP, MINLP）和微分方程求解。而GEKKO是在此之上的升級版本，使用python語言。安裝很簡單pip
動態規劃 01揹包問題 C++實現 01揹包問題 有n中物品，每種只有一個，第i中物品的體積爲Vi，重量爲Wi，可以選擇這些物品放入揹包或者不放入揹包，是的揹包內物品在總體積不超過容量capacity的前提下重量儘量大 算法思路
Floyd算法及其MATLAB實現一、最短路問題1、定義2、用途3、常用算法二、理論準備1、網絡弧集和權矩陣2、Floyd算法1.使用範圍2.基本思想3.算法步驟三、實例求解1、程序實現2、一個思考3、一個反例 一、最短路問題 1
參考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/41953244 1. 介紹 Julia是麻省理工學院計算機科學和人工智能實驗室(Csil)開發和孵化的一種免費開放源碼語言，於2012年發佈，目標是結合C的速度與P
動態規劃範例——驛站馬車問題 問題描述 驛站馬車問題是闡述動態規劃和介紹動態規劃術語構建的特殊問題，19世紀中葉，密蘇里州的一位淘金者決定去加利福尼亞州淘金，旅程需要乘坐驛站馬車，途徑那些有遭遇搶到襲擊危險的無人鄉村，雖然他的出發
