p=22853 原文出处：拓端数据部落公众号 本文将介绍R中可用于投资组合优化的不同求解器。 通用求解器 通用求解器可以处理任意的非线性优化问题，但代价可能是收敛速度慢。..., 90, 2500) # 捐赠量# 运行求解器solveLP(maximum = TRUE) 混合整数线性规划 (MILP) lpSolve（比linprog快得多，因为它是用C语言编码的）可以解决线性混合整数问题...它使用面向对象的方法来定义和解决R中的各种优化任务，这些任务可以来自不同的问题类别（例如，线性、二次、非线性规划问题）。...OP(objective = L_objective,..., rhs )) NLP – 考虑非线性规划(NLP) 最大化...然而，如果问题不属于任何类别，那么就必须使用非线性优化的一般求解器。在这个意义上，如果一个局部的解决方案就够了，那么可以用许多求解器的包。
标签：Python与Excel,pandas Excel提供了一个很好的功能——单变量求解，当给出最终结果时，它允许反向求解输入值。...它是一个方便的工具，因此今天我们将学习如何在Python中实现单变量求解。 在Excel中如何进行单变量求解 如果你不熟悉Excel的单变量求解功能，它就在“模拟分析”中，如下图1所示。...我们可以使用Excel的单变量求解来反向求解y的值。转到功能区“数据”选项卡“预测”组中的“模拟分析->单变量求解”。通过更改y值，设置z=90。...图3 在Excel单变量求解中发生了什么 如果在求解过程中注意“单变量求解”窗口，你将看到这一行“在迭代xxx中…”，本质上，Excel在单变量求解过程中执行以下任务： 1.插入y值的随机猜测值 2.在给定...Python中的单变量求解 一旦知道了逻辑，我们就可以用Python实现它了。让我们先建立方程。
在python中将json转换为字符串时，请尝试使用str()和json.dumps()。
非线性规划问题及其数学模型 非线性规划 (non-linear programming) 问题不要求目标函数、约束条件都为线性形式，较之线性 规划问题以及由其发展出来的整数规划、目标规划，非线性规划的应用更加广泛...，一般的线性规划仅仅是非线性规划的特例而已。...由于约束条件的放宽，非线性规划问题可以更接近于现实生活中的种种问题，同时，求解难度也提高了很多。...当目标函数和约束函数光滑时，称之为光滑的非线性规划，其求解的难度要小于非光滑的非线性规划。...用 Rdonlp2 包求解光滑的非线性规划 对于无约束或者约束条件相对简单的非线性优化问题，stats 包中的 optim()、optimize()、constrOptim()、nlm()、nlminb
该软件具有执行速度快、其自带的语言简单易懂、并且与众多优化软件及语言兼容（与C++，JAVA，EXCEL，Matlab等都有接口），因此在西方国家应用十分广泛。...支持模型：混合整数（非线性）规划、Constraint programming 支持语言：C、C#、Java、VB.NET、Python、Matlab等 特点：速度Top3，支持鲁棒优化 当前版本：8.5...开发地：德国柏林ZIB研究中心（该中心毕业的博士就职于二中各大求解器公司，share着办公室并一起交流，得益于德国的一个政府项目） 支持：混合整数（非线性）规划、Constraint integer programming...商业求解器最有名的有四个，美国IBM的CPLEX，Gurobi，英国的Xpress，三家的线性和整数规划求解器基本上从速度和稳定性一直稳居世界前三，丹麦的MOSEK在二次规划和锥优化优势明显。...开源求解器跟商业的从表现上来讲，差别还是很大。例如最好的开源求解器SCIP在整数规划上的表现，在中小型问题上跟Gurobi和CPLEX有七倍左右差距。大问题上差距可能更明显。
AMPL 用于大规模线性、混合整数和非线性优化的建模语言。 ANTIGONE 一个确定性全局优化MINLP求解器。...LINDO -(线性、交互式和离散优化器)用于线性规划、整数规划、非线性规划、随机规划和全局优化的软件包。“什么最好的!”Excel外接程序使用LINDO执行线性、整数和非线性优化。...用C/ c++和Fortran语言编写，具有Excel、VBA、Java、Python、Matlab、Octave、R、c#和Julia等网关。...WORHP 一个大规模的连续非线性优化稀疏求解器。 Freeware/free for academic use ?...MINTO采用分枝定界算法求解整数规划问题;个人使用的免费软件。 MOSEK -一个大规模的优化软件。解决线性、二次、圆锥和凸非线性、连续和整数优化问题。
这两个工具都可以作为规划问题的求解器。...Microsoft Excel规划求解 Excel提供了一个非常强大的组件用于解决此类规划问题，目前我还只尝试过线性规划问题，根据其资料显示，非线性规划也是可以解的。...【选择求解方法】：该栏列举了目前可选择的三种求解算法，分别是【单纯线性规划】，即单纯形解法，【非线性GRG】和【演化】。...具体的求解方法在选择框下方有简单解释，我们选择默认的【非线性GRG】或【单纯形法】即可。 6.【求解】：点击【求解】按钮，即会启动求解器进行规划求解。...（Google的在线规划服务，是通过WebAPI提供的，因此其求解器是部署在Google自己的服务器上）。
LINGO是Linear Interactive and General Optimizer的缩写，即“交互式的线性和通用优化求解器”的简称，可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等...其特色在于内置建模语言，提供十几个内部函数，可以允许决策变量是整数（即整数规划，包括 0-1 整数规划），方便灵活，而且执行速度非常快。能方便与EXCEL，数据库等其他软件交换数据。...Lingo软件在非线性规划中的应用Lingo是一个交互式的线性和通用优化求解器，由美国LINDO系统公司推出，可以用于求解非线性规划等问题。该软件功能强大，操作简单易用，是求解优化模型的首选工具之一。...下载：dvzcvpp.qunasou.space/Lingo求解器软件Lingo软件的特点：1.广泛的应用领域：Lingo软件可以应用于各种学科领域，如工程、管理、决策分析等，可以进行非线性规划、线性规划...Lingo软件在非线性规划中的应用：Lingo软件在各种学科领域中均有广泛的应用，可以帮助科研人员和企业管理者更好地进行规划建模和优化求解，提高研究效率和成果质量。
它特别适合需要进行数学优化建模的场景，如线性规划（LP）、整数规划（IP）、非线性规划（NLP）、动态规划等。...LINGO 内置了多种优化求解器，支持：线性规划 (LP)：优化线性目标函数，约束条件为线性方程或不等式。整数规划 (IP)：用于求解整数约束的优化问题。...混合整数规划 (MIP)：结合了线性约束和整数约束的优化问题。非线性规划 (NLP)：用于求解包含非线性目标函数和约束的优化问题。二次规划 (QP)：适用于目标函数为二次函数的优化问题。...动态规划：用于解决多阶段决策问题。每种求解器都能够高效处理各种优化问题，根据问题的特点自动选择合适的求解方法。...在许多实际问题中，决策变量是整数或二进制变量（例如，是否选择某个设施、是否开设某个服务等）。LINGO 在整数规划（IP）和混合整数规划（MIP）上的支持非常强大。
它可以用于线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划等多种应用领域。Lingo软件具有强大的模型建立、求解和结果分析等功能，是一款理想的数学建模和优化工具。...用户可以在工作区中创建和编辑各类数学模型，包括线性规划、整数规划、非线性规划等。同时，Lingo还支持对模型进行参数化设计、约束条件设置、变量命名等高级功能，以便更好地组织和管理模型。...3.2 求解Lingo软件可以帮助用户快速求解各种数学模型。用户可以使用Lingo的内置求解器或者调用优化库进行求解。...Lingo还支持将结果导出为多种格式，如Excel、CSV等以便进行后续处理。此外，Lingo还可以生成丰富的报告和图表，以呈现模型求解结果。...（2）在工作区中添加或导入新的数据，并根据需要设置参数和约束条件。（3）使用Lingo的模型求解功能，将模型输入求解器，并选择相应的求解策略和算法。（4）根据需要对模型进行交互式调试和优化。
作为数据分析，尤其是使用Excel作为工具的话，我们对于Excel原本内置的功能要充分的利用。...Power Query和Power Pivot目前也是Excel的内置功能，除此之外针对数据分析还有专门的分析工具库和规划求解加载项。 ? 其中数据分析工具里有非常多的统计分析工具可以为我们所利用。...另外我们来看下规划求解的样子，从2010版本开始，多了非线性GRG和演化的功能。 ? 甚至还有几个功能，比如较多运用到的单变量求解以及方案管理器。 ?...例如之前我们有过初步涉及的最优化的定价，以及组合产品定价，捆绑定价，撇脂定价等都可以利用Excel现有的工具来达到所需要的目标。
然后，Lingo求解器将自动计算最优解，并给出每种纸箱的最佳生产数量。 除了求解线性规划问题外，Lingo还可以用于求解非线性规划问题、整数规划问题、非线性整数规划问题等。...它还支持多种文件格式，例如Excel、CSV、XML等，使得用户可以方便地导入和导出数据。 总的来说，Lingo是一种强大的求解器软件，可以用于求解各种最优化问题。...Lingo求解器是一种广泛使用的求解器软件，可以用于求解各种最优化问题，包括线性规划问题。...在Lingo中，线性规划问题的求解过程可以通过定义目标函数、约束条件和变量来描述。 首先，我们需要定义目标函数。在线性规划中，目标函数通常是要最大化或最小化的某个值。...总的来说，Lingo求解器是一种强大的求解器软件，可以用于求解各种最优化问题，包括线性规划问题。
Lingo是一款非常强大的优化软件，可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等。...Lingo软件内置建模语言，在决策变量是整数的情况下也能很好地处理，且执行速度非常快，能够方便与Excel、数据库等其他软件进行数据交换。在国际上得到了广泛的应用。...然而，在中文环境下，用户可能会遇到以下使用问题：1. 中文输入问题下载：sohubai.ren/hPKUeIhLingo求解器对于中文用户，键盘输入法的使用是必要的。...输入法切换为了解决中文输入法无法正常输入中文字符的问题，可以在输入框中使用键盘的快捷键，实现输入法的切换。同时，也可以将中文字符存储在记事本等文本编辑器中，再进行复制粘贴操作。2....随后，我们可以通过Lingo内置的求解器对模型进行求解，并得到最优解。最后，我们可以对模型进行灵敏度分析，找出对决策变量最为敏感的因素，为决策提供指导。
在Excel公式中，我们根据方程式写出Y的计算结果。（请注意这里在公式里的X已经做了名称命名。 ? 在做单变量之前，我们要先开启迭代计算功能。次数和精度我们可以根据实际情况来选择。 ?...除了使用单变量求解，我们也可以通过规划求解来达到要求，单变量求解只是简化的规划求解功能，真正的规划求解功能是非常强大的。 ?...根据所需要的条件来设置，其中尤其要注意的是，之前我们使用的是一元一次方程式求解，这个是单纯线性规划。而一元多次方程式则需要选择非线性GRG选项来进行求解。 ?...像这类题在规划求解中就需要添加约束条件了，至少边长要大于0吧，我们假定要求边长大于1。此外我们把约束条件在限定下，都是整数。 ? 先把c固定住值，然后C2这里写上a2+b2的求和公式。...最后通过规划求解进行求值。 ? ? 最终在c=10的情况下，返回结果a=8,b=6。 注意事项：目标值必须是公式，如果是常数则无法进行计算。
欢迎大家订阅 本文是博主在解决朋友一个问题 —— 如何纯Python实现仅对任意六个点六个点进行非线性拟合，以三项式非线性拟合（一元），且存在不等式约束，一阶导数恒大于0（这个很重要,这个约束实现细节是魔鬼...无约束最小二乘问题 接下来，将原始非线性约束优化问题转换为一个无约束最小二乘问题。具体地说，我们引入拉格朗日乘子λ和μ来表示等式和不等式条件的惩罚项。...求解上述二次规划问题，得到修正方向 $\Delta x$ 。...它使用序列二次规划来求解问题，并且能够处理线性和非线性约束。SLSQP 算法通常需要更多计算资源和时间来找到全局最优解。...SLSQP算法在面对少量数据时可能比梯度下降算法效果好的原因有以下几点： 高精度：SLSQP算法是一种数值精确的优化方法，它使用序列二次规划来求解问题。
欢迎大家订阅 本文是博主在解决朋友一个问题 —— 如何纯Python实现仅对任意六个点六个点进行非线性拟合，以三项式非线性拟合（一元），且存在不等式约束，一阶导数恒大于0（这个很重要,这个约束实现细节是魔鬼...无约束最小二乘问题 接下来，将原始非线性约束优化问题转换为一个无约束最小二乘问题。具体地说，我们引入拉格朗日乘子λ和μ来表示等式和不等式条件的惩罚项。...求解上述二次规划问题，得到修正方向 \Delta x 。...它使用序列二次规划来求解问题，并且能够处理线性和非线性约束。SLSQP 算法通常需要更多计算资源和时间来找到全局最优解。...SLSQP算法在面对少量数据时可能比梯度下降算法效果好的原因有以下几点： 高精度：SLSQP算法是一种数值精确的优化方法，它使用序列二次规划来求解问题。
在机器学习中，微积分主要用到了微分部分，作用是求函数的极值，就是很多机器学习库中的求解器（solver）所实现的功能。...最优化方法 最后要说的是最优化，因为几乎所有机器学习算法归根到底都是在求解最优化问题。求解最优化问题的指导思想是在极值点出函数的导数/梯度必须为0。...通过变换原始优化变量和拉格朗日乘子的优化次序，进一步将原问题转换为对偶问题，如果满足某种条件，原问题和对偶问题是等价的。这种方法的意义在于可以将一个不易于求解的问题转换成更容易求解的问题。...如果需要系统的学习这方面的知识，可以阅读《凸优化》，《非线性规划》两本经典教材。 参考书目： 最优化方法可以参考下面两本经典教材： Stephen Boyd《凸优化》 ? ?...Dimitri Bertsekas 《非线性规划》 各种算法和理论用到的数学知识 下面我们来看典型算法和理论结论所用到的数学知识： ?
工作之中，一些简单的数据处理工作都会选择用Excel完成，其实微软给我们开了个玩笑，它将一些好用的功能给隐藏起来了，比如“数据分析”，“规划求解”工具栏。...我也是在使用mac之后才发现，原来微软是提供这两个工具栏的，想想以前，真是被骗了好久…… 下面以2010版excel进行说明： 文件->选项->自定义功能区->主选项卡打勾->excel工具栏多了一项开发工具...-->加载项->选择“数据分析”，“规划求解”->数据选项卡就多了这两个工具。...规划求解：可以用Excel完成几百个约束的线性规划，目标规划求解。 下面开始正式讲解Excel数据分析： 数据清洗 数据分列，可以实现以下效果。 与之相对应的是合并：将两列合并为一列。...转置，在粘贴时，ctrl+alt+v选择“转置”。 ? 自定义排序：这个功能很常用。 ? ? ? 关于排序你必须知道的： ?
其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略（分割原则）便是间隔最大化，最终可转换为一个凸二次规划问题的求解。...6，从线性可分到线性不可分 支持向量机是一种二分类模型，他的目的是寻找一个超平面对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转换为一个凸二次规划问题来求解，而由简至繁的模型包括： 当训练样本线性可分时，...换言之，之所以从 min max 的原始问题 p*，转换为 max min 的对偶问题 d*，一者是因为 d* 是 p* 的近似解，二者转换为对偶问题后，更容易求解。...面对这样的线性不可分问题，通常的思路是找一个非线性分类边界（比如组合分类器）来实现分类，而SVM则另辟蹊径，将数据点从原始空间映射到特征空间，而数据在特征空间往往就能实现线性可分。...（求解过程中会设计一系列的最优化或凸二次规划等问题），如此，求 w.b 与 求 a 等价，而 a 的求解可以用一种快速学习算法 SMO，至于核函数，是为了处理非线性问题，若直接映射到高维计算恐维度爆炸，
实际操作：你可以使用线性规划模型描述生产线的资源需求和生产能力，并通过求解该模型来确定每条生产线的最佳资源分配。Excel的求解器工具和Python的PuLP库都是处理此类问题的理想选择。...4.1 Excel：入门级工具的强大潜力Excel是最常用的数据分析工具之一，其求解器（Solver）功能强大，特别适合简单的规范性分析任务。...实际操作：假设你需要在有限预算下优化广告支出，Excel的求解器可以帮助你输入预算约束、广告效果数据等条件，自动计算出最佳分配方案。...求解器可以处理线性规划和整数规划，是入门级别的分析工具，特别适合新手使用。教程：在Excel中使用求解器非常直观。...学习路径：理解基础概念：从线性规划、简单的决策树入手，了解规范性分析的基本原理。这些概念可以通过阅读教材或参加基础课程轻松掌握。使用简单工具：利用Excel中的求解器进行基本的优化分析。
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