The Leader in Decision Intelligence Technology - Gurobi Optimization
Don’t Go It Alone. Gurobi and Its Partners Provide the Continuum of Support You Need. While the mathematical optimization field is more than 70 years old, many customers are still learning how to make the most of its capabilities. That’s why, at Gurobi, we have established the Gurobi Alliance partner network—a group of trusted partners who can support you in achieving your optimization goals. Lear
Pythonで線形計画法を解いてみる
線形計画法（Linear Programming; LP or linear optimization）は，目的関数も制約関数も線形であるときの最適化問題を解く手法です．SciPy + GLPK + CVXOPT + OpenOpt + FuncDesignerで実装されているのを使ってみました．説明はWikipediaから抜粋． 線形計画法は以下のようにある制約関数のもとである目的関数を最大化あるいは最小化するもの． maximize or minimize （目的関数） subject to （制約関数） xは変数，A,b,cは係数．制約関数の形が凸多面体であるので目的関数は最適化可能． たとえば ある農夫がL [km^2]の広さの農地を持っているとき小麦と大麦を育てて売上を最大化させたい．農夫は肥料をF [kg]と農薬をP [kg]だけ持っている．小麦を育てるためには肥料F1 [kg
Alexander Schrijver = Lex Schrijver
Alexander Schrijver (= Lex Schrijver) CWI and University of Amsterdam Address: Centrum voor Wiskunde en Informatica, Science Park 123, 1098 XG Amsterdam, The Netherlands. email: lex@cwi.nl Preprints: A. Schrijver, On virtual link invariants ArXiv A. Schrijver, Weak and strong regularity, compactness, and approximation of polynomials ArXiv A. Schrijver, Low rank approximation of polynomials ArXiv A
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