NeurIPS 2024|拆解高复杂运筹问题的砖石,打破数据稀缺的瓶颈,中...

近日,中科大王杰教授团队(MIRALab)提出了矩阵分块分解技术生成数学优化问题,有效解决运筹优化领域数据稀缺的问题,大幅提升AI运筹求解器求解质量。数学优化在运筹优化领域中具有核心地位,是一种通过构建数学模型来寻找最优解的技术。混合整数线性规划(MILP)是一种基础的数学优化问题,在实际世界中有广泛的应用,如工业...

北京交通大学2025考研招生考试自命题科目考试大纲:交通运输学院

(1)线性规划模型的特点;(2)线性规划标准型;(3)线性规划的可行解、基、基解、基可行解、可行解、最优解;(4)线性规划解的四种情况;(5)线性规划的基本定理;(6)单纯形表的结构;检验数的概念和计算;最优性判断;(7)影子价格;对偶问题;对偶定理;(8)对偶单纯形法的基本原理;(9)灵敏度分析;2....

线性规划(Linear Programming,LP)

线性规划问题可以通过多种方法求解，包括图形方法、单纯形法、对偶单纯形法、内点法等。这些方法各有优缺点，适用于不同类型的问题和规模。1.图形方法：适用于两个变量的线性规划问题，通过图形直观地找到最优解。2.单纯形法：一种迭代算法，适用于大规模问题，通过逐步改变基可行解来寻找最优解。3.对偶单纯形...

做数据十年,第一次见这么棒的数据分析方法_ZAKER新闻

此时可以使用OGSM方法,这是一套标准的把定性目标落实为定量目标,把定量目标拆解为执行步骤,再监控执行的方法(如下图)。还有可能,业务想先不自己动手拆,而是看在现有投入产出水平下,理论最优解是什么。此时可以构建投入成本函数,利用本量利分析/线性规划方法,计算理论最优解,供业务参考(如下图)。同目标设...

热文回顾 | 仓库自动化系统:仓储、运输和订单拣货过程的建模方法

如何评估线性和混合整数规划模型?LP模型可以在多项式时间内精确求解,MIP模型的精确解决方案是难以处理的。因此,元启发式算法能够在较短的时间内提供近似最优解。元启发式算法背后的概念是从所有可能的可行解决方案中找到最佳解决方案。一些著名的元启发式算法包括遗传算法、禁忌搜索、模拟退火和自适应大邻域搜索。精确和...

工业制造的智能化转型:从传统决策到运筹优化

在运筹优化领域,求解器扮演着至关重要的角色(www.e993.com)2024年12月19日。它是一个专门用来求解规划模型的算法包。我们可以将求解器比作一个高级计算器,当我们将规划模型输入其中,它能够快速地为我们提供最优解或可行解。求解器内部集成了多种优化算法,这些算法各具特色,能够应对不同类型的优化问题。其中,分支定界和分支定价是最典型的算法。

最高3 倍无损提速!数学规划求解器效率升级,论文已中顶刊 TPAMI

显著提升混合整数线性规划(MILP)求解器求解效率,取得最高3倍无损提速。数学规划求解器因其重要性和通用性,被誉为运筹优化领域的"光刻机"。其中,MILP求解器是数学规划求解器的关键组件,可建模大量实际应用。打个比方,MILP求解器就像一个智能助手,能通过数学方法和算法帮助寻找最优解。

塔里木油田:为油田开采添“智”

生成最优决策围绕“效能最大、成本最小”原则,智慧运营中心接入各单位油气的产能、计划、产量、输量等数据,训练和构建产运储销统筹模型,计算各环节最优可行解区间范围。运用线性规划算法、遗传算法、搜索算法(蚁群优化等)等运筹学多个算法组合构建混合模型,该中心从各环节局部最优可行解区间中,构建全局最优解,实现...

基于深度强化学习的自动泊车规控策略

深度强化学习利用神经网络对价值和策略近似,在连续实数空间寻找最优解,相比基于规则的方法有着更强大的规划能力。而由于其自主探索生成学习样本的特性,相比单纯的神经网络方法,简化了算法开发的难度。因此,深度强化学习适合应用于泊车路径规划问题的求解。已有许多学者和自动驾驶公司(如丰田、Wayve等)尝试将深度强化学习...

万字探讨:国内AI应用创业陷入恶性循环,问题在哪里,出路是什么?

线性规划求解器(LPSolver):这些求解器(如CPLEX、Gurobi)用于解决线性规划问题,即寻找一个线性目标函数在满足一组线性约束条件下的最优解。混合整数规划求解器(MIPSolver):这些求解器(如写作Gurobi也支持MIP)处理含有整数变量和实数变量的优化问题,并结合了线性规划和整数规划技术。