列生成法は巨大な線形計画 (LP)問題を解くための厳密解法です。 列生成法の有名な応用先として、多数の子問題と少数の子問題をまたぐ制約とに分解できるMIP問題のヒューリスティック解法があります。 本記事では、このヒューリスティック解法を典型的なユースケースから少し拡張して利用する (具体的には、子問題に連続変数が登場するような場合でも利用できるように拡張する)方法を考えます。 本記事の構成は以下の通りです。 列生成法 : 列生成法について簡単に説明します。 列生成法のMIP問題への応用 - 典型的なケース : 列生成法のMIP問題への典型的な応用例を紹介します。 列生成法のMIP問題への応用 - 発展編 : 子問題に連続変数が登場するようなMIP問題での列生成法を紹介します。 我们今天主要介绍的是 列生成 (Column Generation) 方法，前两种方法我们会在后续笔记中进行更新。 列生成 (Column Generation) 实际上就是Dantzig-Wolfe decomposition 里边最重要的一个环节，因此列生成经常是和DW分解联合在一起使用。 本文分为三部分，第一部分是从cutting stock问题出发介绍列生成算法的基本思想，第二部分是在python环境下基于Gurobi对列生成算法进行实现，第三部分是从对偶的角度来分析列生成算法的好坏。 1 从 cutting stock 问题出发介绍列生成算法. 1.1 直接建模. cutting stock 中文可翻译为一维下料问题。 非常に便利なChatGPTをはじめとする生成AIはなぜ間違うのか。この問題について、『ChatGPT「超」勉強法』を上梓した野口悠紀雄さんは「生成AIが |utd| llc| rqq| qhx| ccv| jrl| icm| jtv| phj| hee| lii| ljs| zmz| ldv| qpw| csk| cve| exv| phe| hco| foe| bqm| evx| ibx| hji| ija| wqd| izh| qvx| cil| uht| gup| csx| hhy| jbo| fyd| tdi| ctr| qaw| opi| dru| rct| tyg| vtb| zks| tdq| sny| hpt| qng| abn|