摘要：##入门级计算 ####1、算数平均值 #样本： S = [s1, s2, s3, …, sn] #算术平均值： m = (s1 + s2 + s3 + … + sn)/n Numpy中的写法 m = numpy.mean(样本数组) ####2、加权平均值 #样本： S = [s1, s2, s3
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摘要：相关软件 ： TeXStudio http://texstudio.sourceforge.net/ MiKTeX https://miktex.org/download 常用LaTeX公式编辑语法：
公式内容\(表示行内公式，\){公式内容}$$表示该公式独占一行。 _表示下标，^上标，表
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摘要：In our last example, we explored the scheduling of 2 factories. Both factories had 2 costs: Fixed Costs - Costs incurred while the factory is running
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摘要：解如下整数线性规划 maximize z = cx = 3x1 + 4x2 + 5x3 subject to : x1 2 3 >= 0 x1 + 2x2 < 20 x2 + 3x3 ⇐ 40 import pulp as pulp def solve_ilp(objective , constra
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摘要：We're going to make some sausages! We have the following ingredients available to us: Ingredient Cost (€/kg) Availability (kg) Pork 4.32 30 Wheat 2.46
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摘要：数独(Sudoku) 是一种游戏，是在9x9的表格里填上缺失的部分，以达到如下要求： 在任何一个9宫格（3x3）里，每个小格的数字都是从1到9，无缺无重。 9宫格的每一行都包含1到9的数字，无缺无重。 9宫格的每一列都包含1到9的数字，无缺无重。 如下图： 求解： 1。设定决策变量：Identify
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摘要：Pulp的精髓并不在于单个变量的问题的解决，而在于将约束变量dict化，在有量约束变量的情况下求解。 下面有个例子：https://pythonhosted.org/PuLP/CaseStudies/a_set_partitioning_problem.html 本例来源于PULP的官方文档，本例中
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摘要：https://github.com/benalexkeen/Introduction-to-linear-programming 例1：配料分配的问题 有家公司要生产猫粮，猫粮的配料有chicken, beef, mutton,rice, wheat，gel。它们的成本分别是
0.013,0.
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摘要：LpProblem类 LpProblem(name='NoName', sense=LpMinimize) 构造函数，用来构造一个LP问题实例，其中name指定问题名（输出信息用)， sense值是LpMinimize或LpMaximize中的一个，用来指定目标函数是求极大值还是极小值。 solve
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摘要：使用PuLp求解 我们解决线性规划问题一般是通过以下三个步骤。 1.列出约束条件及目标函数 2.画出约束条件所表示的可行域 3.在可行域内求目标函数的最优解及最优值 使用pulp工具包，我们只需要做第一步即可，使用pulp提供的API提供目标函数及约束条件就可以直接求解，非常方便。 Exported
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