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利用Pyomo和Gurobi构建的Python实例。

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简介:
该资源旨在解决新生入学分班问题的实际应用实例。它包含五个精心设计的练习题,难度逐渐递增,为学习者提供了深入理解规划求解建模以及Pyomo代码编写的理想材料。这些问题均以英文呈现,可以通过在线翻译工具(如BD翻译)进行对照学习,从而兼顾数学建模和英语水平的提升。

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  • 使PyomoGurobiPython分析
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    本实例教程深入剖析了利用Python语言结合Pyomo建模系统及Gurobi优化求解器解决复杂数学规划问题的方法与技巧。 该资源提供了一个关于新生入学分班问题的算例求解方法。此案例包含了五个逐步深入的小题,并通过Python调用Pyomo分别对这五个小题进行了建模与求解,是学习规划求解问题建模及编写Pyomo代码的理想资料。所有的问题描述均为英文,可以使用BD进行翻译以更好地理解内容。同时对照查看原文和译文也有助于提高英语水平。
  • Gurobi模示:模型指南
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    《Gurobi建模示例:模型构建指南》提供详尽的教程与案例分析,旨在帮助读者掌握利用Gurobi优化器进行高效数学模型构建的方法。 Gurobi建模实例介绍:本系列面向数据科学家、工程师、计算机科学家以及经济学家等具备数学建模背景和基础Python知识的专业人士。 目标在于展示数学优化的广泛适用性,并指导如何建立有效的数学优化模型。所有示例均通过使用Gurobi Python API实现,以Jupyter Notebooks形式提供给用户。 这些实例涵盖了Gurobi Python API的关键特性,包括添加决策变量、构建线性表达式、设定约束条件和定义目标函数。此外还涉及更复杂的功能,如广义约束、分段线性函数及多目标层次优化等高级功能,并且解释了“分配”、“平衡”、“排序”、“优先级”等多种常见类型的约束。 所有建模示例均依据Apache 2.0许可证进行发布,版权由Gurobi Optimization, LLC持有。
  • Python邻接矩阵代码
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    本篇文章提供了一个使用Python语言通过邻接矩阵来实现图数据结构的具体代码示例。读者将学习到如何定义、初始化以及操作这种表示形式下的图形模型,进而理解和掌握图的基本算法与应用技巧。 主要介绍了使用Python通过邻接矩阵构造图的代码示例,具有一定的参考价值,需要的朋友可以了解下。
  • PythonGurobi求解车辆路径问题
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    本项目运用Python编程语言结合Gurobi优化库,高效解决复杂的车辆路径规划问题,旨在最小化配送成本与时间。 在车辆路径问题中,需要由一个车队将货物从仓库运输到预先指定的客户点上。所有车辆都是同质的,并且只能从仓库出发,在完成对客户的配送后返回仓库。每个客户点仅能被一辆车访问一次。决策的核心在于确定每辆车的最佳行驶路线,因为不同的路径会导致不同的成本变化。最终的目标是使整个车队执行任务时的成本最小化。 为了解决这个问题,可以构建一个数学模型来优化车辆的行驶距离以达到总成本最低的目的,并使用Python和Gurobi这样的工具搭建具体的求解框架,从而找到最优的线路配置方案,使得所有车辆总的行驶距离最短。
  • Python FlaskMySQLRESTful API
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    本项目演示了如何使用Python的Flask框架结合MySQL数据库创建一个高效、安全的RESTful API服务。 **RESTful API简介** REST(Representational State Transfer)是一种网络应用程序的设计风格和开发方式,基于HTTP协议,以URI(Uniform Resource Identifier)作为资源定位符,并使用不同的HTTP方法如GET、POST、PUT、DELETE等来操作这些资源。RESTful API设计的核心在于强调“资源”的概念:每个URL代表一个特定的资源,通过不同类型的HTTP请求执行对这个资源的操作。 **Python Flask框架** Flask是基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2模板引擎的轻量级Web服务程序,非常适合用来构建中小型API。它提供了简洁明了的接口设计,使得开发者能够快速上手开发工作。 **使用Python与MySQL创建RESTful API** 在Python中利用Flask框架可以轻松地实现数据库操作功能,如增删改查等CRUD(Create, Read, Update, Delete)操作,并且可以通过集成像`flask`, `flask-sqlalchemy`, 和 `mysql-connector-python`这样的库来完成。以下是创建RESTful API的步骤: 1. **设置环境**:安装必要的库,例如: ``` pip install flask flask-sqlalchemy mysql-connector-python ``` 2. **配置数据库连接**:在Flask应用中初始化SQLAlchemy,并设定MySQL的相关连接信息。 3. **定义模型**:使用SQLAlchemy的`db.Model`创建数据表类。比如,用户表可以这样定义: ```python from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy db = SQLAlchemy() class User(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False) email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False) def __repr__(self): return f ``` 4. **初始化数据库**:在应用启动时创建数据表。 5. **定义路由和视图函数**:设定处理HTTP请求的路径及其对应的视图函数。例如,获取所有用户信息: ```python @app.route(/users, methods=[GET]) def get_users(): users = User.query.all() return jsonify([user.to_dict() for user in users]) ``` 6. **运行应用**:启动Flask应用,并监听请求。 通过这种方式,我们可以结合使用Python Flask的灵活性和MySQL数据库的强大功能来构建完整的RESTful API服务器,实现对用户信息等资源的操作如增删改查等功能。 **RESTful API的设计规范** 1. **资源表示**:每个URL对应一个特定的资源。例如,“/users”代表所有用户的列表。 2. **HTTP方法使用**:根据请求类型(GET、POST、PUT、DELETE)执行相应的操作。 3. **状态码返回**:响应中应包含适当的HTTP状态代码,如“200 OK”,表示成功;“404 Not Found”,表示未找到资源;以及“500 Internal Server Error”等服务器错误信息。 4. **资源链接提供**:在API的响应体里加入相关链接,帮助客户端发现和导航至其他相关的资源。 5. **幂等性原则**:GET与DELETE请求应具备幂等性特质——即无论执行多少次结果都保持一致。 6. **版本控制机制**:通过URL或请求头来管理API的不同版本,便于后续的更新维护及兼容旧版。 **总结** 使用Python Flask框架和MySQL数据库创建RESTful API的具体实例被包含在了“RESTfulApiUsingPythonFlask”项目中。此项目涵盖了设置数据库连接、定义数据模型、构建路由以及遵循REST设计原则来开发API接口的过程,帮助开发者掌握高效且可扩展的Web服务的基本技术。
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    本资源深入讲解如何使用Python编程语言结合Gurobi优化库进行数学建模与求解问题,适用于初学者及进阶用户。 学习如何用Python结合Gurobi进行编程(中文教程)。关于Gurobi的使用,可以参考相关文档和资源来掌握其在Python中的应用方法。
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    本课程教授如何使用Python库Streamlit快速开发交互式Web应用程序。适合希望将数据分析或机器学习项目部署为用户友好的网页界面的学习者。无需前端编程经验。 使用Python和Streamlit构建的Web应用: 糖尿病风险预测 该应用程序展示了如何将机器学习、Python以及Streamlit结合来创建端到端的Web应用。您可以随时提出改进当前应用的想法。 欢迎各位提出需求并分享新的协作想法。
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    本课程将指导学员使用Python结合TensorFlow和OpenCV库来开发一个能够进行实时物体识别的应用程序。通过实际操作,学员可以深入了解机器视觉的基础知识以及深度学习技术在计算机视觉中的具体应用。 使用TensorFlow和OpenCV构建实时物体识别应用。
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    本研究运用Python编程语言结合Gurobi优化求解器,提出了一种高效算法来处理复杂的数值双层规划问题,为决策者提供强有力的工具以应对多层级决策挑战。 该资源使用Python编写,并通过调用Gurobi来求解数值双层优化问题,是学习双层规划的绝佳材料。