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OR-ToolsCP-SAT求解器在大规模分配问题中的实战优化

OR-ToolsCP-SAT求解器在大规模分配问题中的实战优化

标题：OR-Tools CP-SAT求解器在大规模分配问题中的实战优化关键词：OR-Tools、CP-SAT、分配问题、整数规划、优化算法描述：本文深入探讨如何利用Google OR-Tools的CP-SAT求解器高效解决大规模资源分配问题，包括建模技巧、参数调优及实际代码示例，帮助开发者突破传统求解器的性能瓶颈。正文在物流调度、排班优化或任务分配等场景中，大规模组合优化问题往往令传统算法束手无策。Google的OR-Tools套件中的CP-SAT（Constraint Programming - Satisfiability）求解器，通过融合约束编程与布尔可满足性理论，为这类问题提供了高效的解决方案。本文将以一个跨区域物流车辆分配问题为例，揭示如何通过CP-SAT实现性能飞跃。一、为什么选择CP-SAT？传统整数规划（MIP）求解器在处理高维度变量时容易陷入“组合爆炸”，而CP-SAT的底层采用惰性子句生成和冲突学习机制，能动态剪枝无效搜索空间。实测表明，对于包含10,000个二元变量的分配问题，CP-SAT的求解速度可比传统求解器快3-5倍。二、问题建模实战假设我们需要将N辆...

2025年12月10日

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PythonSymPy求极值

PythonSymPy求极值

正文：夏日的山谷里，当登山者用等高线地图寻找最高点时，我们作为数学世界的探险者，也在函数曲面上搜寻着那些神秘的峰顶与谷底。今天，我将带你用Python的SymPy库化身数学侦探，解开多元函数极值的定位密码。一、临界点：函数世界的十字路口想象函数曲面如连绵起伏的山脉，临界点就是那些坡度突然平坦的特殊位置。数学上，它们满足一阶偏导同时归零的条件。对于二元函数f(x,y)，这意味着： ∂f/∂x = 0 且 ∂f/∂y = 0 在SymPy中，我们可以这样定义函数并求导：python from sympy import symbols, diff, solvex, y = symbols('x y') f = x3 + y3 - 3xy # 定义双变量函数 fx = diff(f, x) # 对x求偏导 fy = diff(f, y) # 对y求偏导二、Hessian矩阵：地形特征的密码本找到临界点只是第一步，就像在山脊上发现平台，我们还需判断这是峰顶、谷底还是鞍点。此时需要神秘的Hessian矩阵——一个由二阶偏导构成的方阵： H = [[...

2025年12月07日

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悠悠楠杉

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2025-04-07

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jesse
2025-01-16

有whmcs接口吗？
sowxkkxwwk
2024-11-20

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zpzscldkea
2024-11-20

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bruvoaaiju
2024-11-14

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