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网络流问题--仓储物流调度【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt
本文通过使用MindOpt工具优化仓储物流调度问题,旨在提高物流效率并降低成本。首先,通过考虑供需匹配、运输时间与距离、车辆容量、仓库储存能力等因素构建案例场景。接着,利用数学规划方法,包括线性规划和网络流问题,来建立模型。在网络流问题中,通过定义节点(资源)和边(资源间的关系),确保流量守恒和容量限制条件下找到最优解。文中还详细介绍了MindOpt Studio云建模平台和MindOpt APL建模语言的应用,并通过实例展示了如何声明集合、参数、变量、目标函数及约束条件,并最终解析了求解结果。通过这些步骤,实现了在满足各仓库需求的同时最小化运输成本的目标。
网络流问题--交通调度【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt
本文探讨了如何利用数学规划工具MindOpt解决交通调度问题。交通调度涉及网络流分析,考虑道路容量、车辆限制、路径选择等因素,以实现高效运行。通过建立数学模型,利用MindOpt云平台和建模语言MAPL,设定流量最大化目标并确保流量守恒,解决实际的调度问题。案例展示了如何分配车辆从起点到终点,同时满足道路容量约束。MindOpt Studio提供在线开发环境,支持模型构建和求解,帮助优化大规模交通调度。
人员排班【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt
本文介绍了使用阿里巴巴达摩院的MindOpt工具解决人员排班的数学规划问题。人员排班在多个行业中至关重要,如制造业、医疗、餐饮和零售等。问题涉及多种约束,包括工作需求、员工能力、工作时间限制、连续工作天数及公平性。通过MindOpt云建模平台和建模语言MindOpt APL,建立数学模型并编写代码来解决最小化总上班班次的问题。案例中展示了如何声明集合、参数、变量和约束,并给出了部分代码示例。最后,通过MindOpt求解器得到最优解,并将结果输出到CSV文件中。
排产排程问题【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt
**文章摘要:** 本文探讨了使用阿里巴巴达摩院的MindOpt优化求解器解决制造业中的排产排程问题。排产排程涉及物料流动、工序安排、设备调度等多个方面,通常通过数学规划方法建模。MindOpt支持线性规划、整数规划等,能有效处理大规模数据。案例以香皂制造工厂为例,考虑了多种油脂的购买、存储和生产计划,以及价格变化和存储成本。问题通过数学建模转化为MindOpt APL代码,求解器自动寻找最优解,以最大化利润。文章还提供了代码解析,展示了解决方案的细节,包括目标函数(利润最大化)、约束条件(如生产效率、库存管理)以及结果分析。
语音识别-免费开源的语音转文本软件Whisper的本地搭建详细教程,python版本是3.805,ffmpeg是专门处理音视频的,ffmpeg的下载链接,现在要求安装python和ffmpeg
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6月前
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阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2024年6月)
**阿里达摩院MindOpt优化求解器2024年6月月刊概览:** - 发布新功能,MAPL建模语言V2.5上线,Python APIs全面升级,旧版本不兼容。 提供快速入门教程、示例代码展示如何用Python调用MAPL。MindOpt Studio租户版新增Gradio支持,便于开发WebAPP,提供了案例源码展示如何开发。引入新案例: 1. 巡检线路的排班-2017全国大学生数学建模竞赛D题。包含最短路模型、TSP模型、弧分割模型。2. 商品组合定价策略:探讨如何最赚钱的加购区商品定价。
【FlowShop流水线作业排班问题【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt】
本文探讨了使用阿里巴巴达摩院的MindOpt工具解决FlowShop流水线作业排班的数学规划问题。FlowShop涉及到多台机器、多个工序和多个作业,目标是通过优化排班最小化总生产耗时。MindOpt通过数学规划方法,如线性或混合整数线性规划,将问题建模并转化为代码,利用云建模平台MindOpt Studio和MindOpt APL建模语言进行求解。案例中详细介绍了参数定义、变量解析、约束设置和目标函数,展示了如何通过MindOpt进行建模和求解,以达到最优化的生产调度。此外,文章还提供了代码示例和结果解析,帮助读者理解如何实际应用MindOpt解决这类问题。
印刷文字识别产品使用合集之身份证是如何识别的
印刷文字识别产品,通常称为OCR(Optical Character Recognition)技术,是一种将图像中的印刷或手写文字转换为机器编码文本的过程。这项技术广泛应用于多个行业和场景中,显著提升文档处理、信息提取和数据录入的效率。以下是印刷文字识别产品的一些典型使用合集。
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7月前
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阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2024年5月)
阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2024年5月版),新增了两个案例,如何使用LLM和MindOpt更准确地回答数学问题、如何使用MindOpt优化云计算集群虚拟机资源配置提高机器利用率,和如何利用IIS冲突分析指导不可解的问题解决方案。MindOpt的求解器已经可以在阿里云线上购买不联网版本。租户版也正式上线,可体验更多功能。新增QQ交流群。
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