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鲁棒优化(5):通过yalmip中uncertain命令快速各类不确定集合下的鲁棒优化_鲁棒优化 yalmip-爱代码爱编程

前言 之前的几篇鲁棒优化的文章,大致介绍了鲁棒优化基本原理,本文对原理部分不再赘述。如果对鲁棒优化基本原理还不了解的同学,建议先补上基础。言归正传,鲁棒优化作为经典的处理不确定性方法,深受大家的喜爱,但是其重复繁琐的对偶转

gurobi最新下载安装教程 2023.11_gurobi下载-爱代码爱编程

文章目录 gurobi下载gurobi安装gurobi lincese获取添加系统环境变量 gurobi和pythonpython中调用gurobi gurobi下

gurobi求解器基础入门官方教程-爱代码爱编程

(一)基础操作 1.Gurobi简介 Gurobi是一种数学规划(线性和凸二次规划)优化器。支持多种语言接口,本文以python+gurobi为主。 2.Gurobi扩展包 在建模过程中,经常要对带下标数据做

基于gurobi的订单配送问题-爱代码爱编程

摘  要 在大数据时代,敏捷、准确的数据分析和预测将成为现实,各类大数据算法和AI(Artificial Intelligence,人工智能)算法不断涌现,在各行各业得到了广泛的应用。当前大数据算法可分为两类,一类是以统计和机器学习为代表的算法,另一类是以数学规划和启发式算法为代表的最优化算法。由于机器学习算法被广泛应用,对应的算法有大量的标准化工具,工

gurobi:不可能infeasible的纯整数规划模型出现infeasible-爱代码爱编程

我建了一个不可能infeasible的纯整数规划模型(所有变量都是整数变量),但是竟然出现了infeasible,大惊!赶紧开始看是哪里的问题。 由于我求解的是一个多阶段的问题,需要以上一个阶段的解作为下一个阶段的输入,所

python最优化算法实战-爱代码爱编程

1.线性规划的标准型 在线性规划求解的方法中,模型的标准形式需要满足一下几个条件: (1)目标函数求最大值 (2)约束条件为等式约束 (3)约束条件右边的常数项大于或等于0 (4)所有变量大于或等于0 对于非标准形式的模型,约束方程可以通过引入松弛变量使不等式约束转换为等式约束,如下所示,将一个非标准形式的模型转化为标准形式的模型。

【大规模整数规划】| benders decomposition: 一份让你满意的【入门-爱代码爱编程

【大规模整数规划】| Benders Decomposition: 一份让你满意的【入门-编程实战-深入理解】的学习笔记 大规模混合整数规划求解算法的综述 分解算法 Benders Decompo

鲁棒优化(4):通过yalmip中的kkt命令实现ccg两阶段鲁棒优化_yalmip为啥调用kkt不成功-爱代码爱编程

两阶段鲁棒优化的原理推导部分,已经较多的文章进行分析。目前大部分同学面临的问题是,子问题模型中存在的双线性项该如何处理? 目前,主流方式是,采用对偶定理或KKT条件,将第二阶段的双层问题变成单层问题。 简略的思想如下: 首

经济调度问题的建模及求解—考虑直流潮流(dc-爱代码爱编程

潮流计算是电力系统分析的基础,其计算方式可粗略分为直流潮流和交流潮流。在前期推文 基于Distflow的最优潮流模型(OPF)–模型推导篇 发出后,有小伙伴在后台留言问我要潮流计算的代码,本期推文将给出直流潮流(DC-OPF

python+gurobi-爱代码爱编程

下面隆重介绍一下gurobi以及在python环境中调用gurobi, 首先gurobi的求解能力宣称>=cplex,这个没有测试过,不辨真假,但是从我求解问题的测试结果看,它的求解能力是高于lpsolve的,而且还可

【gurobi报错解决】solver not applicable (gurobi does not support signomial constraints)-爱代码爱编程

电力系统优化方向小白,安装 Yalmip Gurobi Cplex 之后,开始学习复现一些论文… 问题描述 今天在复现论文《考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化》时,用 gurobi 求解遇到报错

常用求解器安装_安装pyomo-爱代码爱编程

1 建模语言pyomo Pyomo是一个Python建模语言,用于数学优化建模。它可以与不同的求解器(如Gurobi,CPLEX,GLPK,SCIP等)集成使用,以求解各种数学优化问题。可以使用Pyomo建立数学优化模型,

【操作记录】clion 中引入 gurobi 并使用 c++ 编程-爱代码爱编程

文章目录 一、前言二、具体操作2.1 创建项目2.2 修改编译工具2.3 修改 CMakeLists.txt2.4 修改 main.cpp2.5 运行测试 一、前言 虽然C++编程大部分人

gurobi安装&vs配置gurobi-爱代码爱编程

gurobi安装&vs配置gurobi 1、注册账号并登录 2、下载gurobi optimizer 3、获取license:User Portal (gurobi.com) online course可以免

anacoda+spyder+gurobi的安装步骤-爱代码爱编程

第一步–安装Anaconda 进入Anaconda官网或者是清华镜像下载。 http://.www.anaconda.com https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/arc

软件工具 | python调用运筹优化求解器(一):以cvrp&vrptw为例-爱代码爱编程

目录 1. 引言2. 求解器介绍3. 基础语言3.1 创建模型3.2 添加变量3.3 添加目标函数3.4 添加约束3.5 设置参数3.6 求解 4. 数学模型4.1 [CVRP数学模型](https://

c#中使用gurobi进行规划求解-爱代码爱编程

目录 1 C#中的Gurobi的配置 1.1 添加引用 1.2 将编译环境配置为64位 2 官方代码测试及结果 1 C#中的Gurobi的配置 1.1 添加引用 新建C#应用程序添加Gurobi的dll引用

gurobi:线性规划(lp)无界-爱代码爱编程

首先,检查模型解的状态: model.status 如果model.status等于4,意味着模型不可行或者无界,还需进一步判断: model.setParam('DualReductions', 0) 此时

用gurobi+python求解设施选址问题(facility location)-爱代码爱编程

参考:Gurobi 官方资源 设施选址(Facility Location) 1.背景介绍 设施选址问题在许多工业领域如物流,通信等都有应用,在本案例中展示如何解决设施选址问题,决策出仓库的数量和地点,为一些超市供应。