수학적 모델링과 이산 이벤트 시뮬레이션(DES)을 조합하여 컨베이어 시스템을 최적화하는 방법을 보여드리고 싶습니다. 이는 업계에서 사용할 수 있는 다양한 컨베이어 최적화 예제에 추가된 것입니다. 그러나 이 기사에서 설명하겠지만 내가 제안한 워크플로와 절차는 훨씬 적은 노력으로 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 시뮬레이션은 […]
내 게시물 중 일부에서 선형 최적화 문제를 해결하기 위해 R에서 lpSolve 또는 FuzzyLP를 사용했습니다. 또한 이러한 문제를 해결하기 위해 Python에서 PuLP 및 SciPy.optimize를 사용했습니다. 이 모든 경우에 문제는 하나의 목적 함수만을 가졌습니다. 이 게시물에서는 다중 목표 선형 최적화 문제를 해결하기 […]
이전 게시물에서 선형 프로그래밍을위한 Google OR 도구를 이미 소개했습니다. 이 게시물에서는 제약 프로그래밍을위한 Google OR 도구의 기능을 보여주고 싶습니다. 보다 구체적으로 Google OR 도구로 제약 프로그래밍을 사용하여 작업 일정 문제를 해결합니다. 선형 프로그래밍과 달리 제약 프로그래밍은 임의 유형의 제약 함수를 […]
이전 게시물에서 선형 프로그래밍을위한 Google OR 도구를 이미 소개했습니다. 이 게시물에서는 제약 프로그래밍을위한 Google OR 도구의 기능을 보여주고 싶습니다. 보다 구체적으로 Google OR 도구로 제약 프로그래밍을 사용하여 작업 일정 문제를 해결합니다. 선형 프로그래밍과 달리 제약 프로그래밍은 임의 유형의 제약 함수를 […]
다른 게시물에는 예가 있습니다. R 및 Python에서 선형 프로그래밍을 구현하는 방법을 시연했습니다. 나는 또한 예를 들어 공유했습니다. 비선형 문제에 대한 경사 하강 법 최적화. 이 게시물에서는 다양한 유형의 최적화 문제에 대한 개요를 제공하고 싶습니다. 첫째, 선형성과 볼록성에 따라 최적화 문제를 […]
다른 게시물에서 나는 어떻게 해결할 수 있는지 보여주었습니다. Python에서 SciPy 및 PuLP와 같은 모듈을 사용하는 선형 최적화 문제. R에서 나는 또한 예를 들어 시연했습니다. lpSolve 패키지. 이 게시물에서는 Python의 ortools 모듈에서 Google의 GLOP 솔버를 사용하는 방법을 보여주고 싶습니다. 해결해야 할 […]
Python의 Google ortools 모듈에 대한 이전 게시물에서 다음과 같은 선형 최적화 문제를 해결했습니다. 이전 게시물에서 작성한 코드를 더 적은 코드 줄로 줄일 수 있으므로 간결한 코드가 생성됩니다. 이 게시물에서는 이전 ortools-script의 간결한 버전을 공유합니다. 다시, ortools.linear_solver에서 pywraplp를 가져 오는 것으로 […]
Python의 Google ortools 모듈에 대한 다른 여러 게시물에서 이미 아래 설명 된 선형 최적화 문제를 해결했습니다. 모든 최적화 변수가 연속 솔루션 공간에서 나오기 때문에 문제는 연속 문제입니다. 비슷한 문제를 생각할 수 있지만 정수 최적화 변수가 있습니다. 이는 문제를 정수 최적화 […]
이 게시물에서는 SciPy를 사용하여 모델링하는 방법과 선형 최적화 문제를 보여줍니다: Python의 SciPy-package에서 linprog 함수를 사용하여이 간단한 선형 최적화 문제를 모델링하고 해결할 수 있습니다. 이를 위해 벡터 행렬 표기법 형식으로 설명하고 최소화 문제로 변환합니다. 이제이 문제를 해결할 수 있습니다 : # […]
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