国庆节就要到了！ 不如今儿咱就来讨论一下去哪玩耍吧！ 南京？丽江？西安？…… 众人（汗）：一个月前就没票了。。。 哦……那么，就只能……学习了…… 好巧不巧，运筹学似乎没学完吧？ 前几日有童鞋跟小编说， 深夜看了咱公众号运筹学最大流、最短路算法的教学， 在修仙的道路上又有了质的飞跃！ 戳此了解或复习： 运筹学教学 | 十分钟快速掌握最大流算法（附C++代码及算例） 运筹学教学 | 十分钟快速掌握最短路算法（附C++代码及算例） 但就是…… 信息量太大， 学完后有点虚， 快学不动了…… 古语云：持之以恒，有朝
机器之心原创 作者：虞喵喵 「人工智能会提供偏早期的功能，比如从数据到规律。在规律之后，从规律到决策是运筹学的范畴。」 在斯坦福运筹学博士、杉数科技联合创始人兼 CTO 王子卓看来，人工智能和运筹学
最近被BOSS抽查 运筹学 基本功课， 面对BOSS的突然发问， 机智的小编果断选择了—— 拿 · 出 · 课 · 本 然后BOSS 微微一笑 ： “来，实现下解决这个问题的代码。” 意识到上完运筹学的自己根本是条 只会解应用题 的 咸·鱼，而运筹学实际上是门算法课后... 小编 放弃治疗 痛定思痛 ，决心开始手脑结合、理论+实践、以解决问题为目的，开始自己在运筹学上的新一轮征程！ 本着一贯的无私奉献精神，小编整理出了这些日子学习运筹学的一系列心得笔记，帮助大家快速突破理论到实践的次元壁！
本文为知乎答主，运筹学博士郝井华在「深度学习如何影响运筹学？」问题下的答案，AI 研习社获其授权转载。 这个问题比较前沿一些，原来看起来相关性不那么强的技术领域，机器学习 VS 运筹学，因为深度学习的发展和突破，变得联系越来越紧密了。本人是运筹学 PHD 出身，所以想从运筹学这个学科发展和演化的角度，谈一下自己的看法。 狭义的运筹学，往往特指采用 LP/MILP/MIP/QP/NP 等数学模型建模、采用精确算法/启发式算法在线求解并得到满意方案以及进行相关理论分析的一类技术。所以，运筹学最早是作为应用数学
运筹优化的就业前景，你了解多少？ 学习运筹优化的童鞋们在被各种算法代码虐了无数遍后，发出疑问? 学……学它有前途吗？ 一边在进行算法优化，构建模型，一边查找运筹优化的前景如何？ 下面，我们就来分析分析
AI 科技评论按：日前，中国科学院数学与系统科学研究院胡旭东研究员在一次内部会议上发表了以《运筹学与人工智能》为题的专题报告。在报告中，他扼要介绍中美两国政府、研究机构、学界和业界专家对人工智能发展现
来这里找志同道合的小伙伴！ 京东物流及京东Y事业部承办的全球运筹优化挑战赛（GOC）于5月28号全面开启，从5月15日起，主办方在全国开展“智慧物流&智慧供应链校园行”分别在复旦大学、华南理工大学、
文 | 韩雄威 作者简介： 韩雄威，华中科技大学管理科学与工程专业硕士二年级，导师为华中科技大学管理学院秦虎教授。研究方向为多目标组合优化、大规模随机搜索及机器学习。现实习于华为诺亚方舟实验室分析与优
机器之心整理 参与：杜夏德 运筹学的历史比 AI 和机器学习更悠久，但 AI 与机器学习又为它提供了一种机会，很多顶层的东西都是要靠优化，不管是学习还是刚才讲到的决策问题，都要有 OR (运筹学)的结合。 作为优化算法的基础，运筹学在第二次世界大战期间因英美两国配置资源的需求而发展起来。近些年，随着数据量大幅度攀升等科技环境的变化，运筹学得以快速发展，并广泛应用于零售、金融、物流等行业。正如运筹学顶级专家叶荫宇所说，运筹学的历史比 AI 和机器学习更悠久，但 AI 与机器学习又为它提供了一种机会，很多顶层的
悠桦林信息科技（上海）有限公司 数科 （https://www.youhualin.com/） 悠桦林成立于2016年，是一家以运筹学、强化学习、大数据分析等智能决策技术为核心驱动的科技公司。 作为国内AI智能决策技术的领航者，悠桦林一直致力于推进基于海量数据的AI智能决策技术在中国的落地推广，聚焦制造业和大交通行业的场景需求，为企业提供“行业+AI+OR” 的智能决策整体解决方案，提升企业决策水平，助力企业实现决策环节的快速、明智和可量化。 悠桦林拥有员工200人左右，人工智能科学家30+，
作者：作者：@留德华叫兽 美国克莱姆森大学数学硕士（运筹学方向）、Ph.D. Candidate，欧盟玛丽居里学者，德国海德堡大学数学博士（离散优化、图像处理方向），期间前往意大利博洛尼亚大学、IBM实习半年，巴黎综合理工访问一季。现任德国某汽车集团无人驾驶部门计算机视觉研发工程师。
—“运筹教科书到底能给你啥？” —“算法和实现离教科书有多远？” —“问题解决能力到底从哪来？” 今天刚起床就接到了BOSS的 提·问·三·连 小编表示 收到直击内心的提问之后，小编决定 翻开教科书、打开编译器 在今天的运筹学·第二弹——最大流问题篇中 和大家一起寻找问题的答案! 运筹学·教学笔记 第二弹 —— 最大流问题篇 奉上！熟悉的攻略三连（问题、方法、实现）、熟悉的实践演示、熟悉的代码算例...手把手带你走上 运筹学·大佬 的征程！ ＊ 内容提要： ＊什么是最大流问题 ＊求解最大流问题的算法 ＊
AI 科技评论按：从一个旁观者的角度看来，陈溪的履历无疑令人艳羡：从西安交通大学少年班一路至计算机系毕业，随后到卡耐基梅隆大学（CMU）商学院攻读硕士学位，一年后转到了 CMU 的机器学习系；五年博士毕业后，陈溪跟随人工智能泰斗、UC 伯克利教授 Michael I. Jordan 进行博士后研究；在这之后，他从西海岸横跨北美洲，于纽约大学任商学院助理教授。
AI科技评论按：昨天，AI科技评论报道了钛媒体和杉数科技主办的 2017 AI 大师论坛，其中，杉数科技首席科学顾问叶荫宇出席了活动并发表了学术演讲。作为在运筹学领域的顶尖学者，叶荫宇以《优化算法的思想及应用》为题，主要在运筹学应用的物流选址及路径优化、库存管理、投资组合优化三个方面详细阐述了他的看法。 从古至今，“优化”一直是生产生活中重要的部分。而运筹学作为优化算法的重要根基，在第二次世界大战期间首先在英美两国发展起来，学者把运筹学描述为就组织系统进行各种经营所作出决策的科学手段。二战结束后，人们将运筹
使用结合了强大的计算、分析和动态报表生成功能的可随时部署、完全交互的模型来模拟您的流程；全部集中在一个系统中，并具有一个集成的工作流程。
过去一段时间里小编一直接触启发式算法，自从学习了运筹学以后，就对运筹学的精确方法垂涎已久，像什么单纯形法啦，分支定界啦，割平面啦...... 就在小编一边做梦一边睡大觉的时候，boss发来一个任务：用Gomory割平面法求解混合整数规划问题。于是小编马上从床上跳起来，挑灯夜战为大家整出了这个代码...
各有关院校： 数据、模型与决策是管理科学、决策科学、运筹学最基础的元素。数据联通个人、企业和市场，数据的真正价值不在于数据体量，而在于通过筛选、分类、整理等将数据“从厚变薄”，挖掘其背后蕴含的内在逻辑。作为人工智能引擎和肩负着“运筹于帷幄之中，决胜于千里之外”使命的运筹学，为管理者遴选最优方案提供了方法论基础。为进一步提升全国高等院校运筹学/数据、模型与决策课程的研究、教学水平，满足新时代课程思政等教学要求，加强高校教师间的交流及资源共享建设，江南大学商学院和机械工业出版社华章分社联合承办的第三届全国运筹学
近日，全球运筹学和管理科学领域规模最大、最具影响力的学术会议——运筹学和管理科学协会 （INFORMS）年会，在美国亚利桑那州菲尼克斯市召开。来自全球各地高等院校的行业专家、顶级学者及企业领袖6200多名人士共聚于此，交流学术，共话未来。京东供应链首席科学家、清华大学特聘教授、美国加州大学伯克利分校终身教授申作军教授携手京东12位数据科学家，与合作教授伊利诺伊大学陈新教授、波士顿学院魏叶华教授参与了该年会，做了主题演讲。京东作为顶级赞助商参与会议，与运筹学及管理科学领域的翘楚企业进行了深入的交流与沟通，通过此平台向国际业界展示了京东在运筹优化与商业分析领域的技术实力。
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB和MathemaTIca、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
某汽车公司生产多种型号的汽车，每种型号由品牌、配置、动力、驱动、颜色5种属性确定。品牌分为A1和A2两种，配置分为B1、B2、B3、B4、B5和B6六种，动力分为汽油和柴油2种，驱动分为两驱和四驱2种，颜色分为黑、白、蓝、黄、红、银、棕、灰、金9种。
01 - 05：DJ Patil, Hillary Mason, Pete Skomoroch, Mike Dewar, Riley Newman 06 - 10：Clare Corthell, Drew Conway, Kevin Novak, Chris Moody, Erich Owen 11 - 15：Eithon Cadag, George Roumeliotis, Diane Wu, Jace Kohlmeier, Joe Blitzstein 16 - 20：Jonh Foreman, Josh Wills, Bradley Voytek, Luis Sanchez, Michelangelo D’ agostino
雷锋网 AI 研习社按：现代社会环境下，优化思想已经应用到商业、生产、乃至生活的方方面面，在本次公开课中，讲者结合生活场景普及运筹优化的思想，并借助优化问题和具体案例深入剖析定制化算法所能带来的巨大价值。
运筹学和管理学研究会（INFORMS）优化协会近日宣布，将2021年度 Egon Balas 奖授予中国数学家印卧涛，以表彰其在优化领域做出的突出贡献。印卧涛曾是加州大学洛杉矶分校数学系终身教授，现任职于阿里巴巴达摩院，负责决策智能实验室，他也是2021年度全球top1%高被引的数学家。 1 运筹学和管理学研究会优化协会 运筹学和管理科学研究会（INFORMS）是全球规模最大、影响力最强的运筹学和管理科学领域学术组织。运筹学的核心之一是优化（Optimization），所以INFORMS下设了优化领域的专业
机器学习理论是一个涵盖统计、概率、计算机科学和算法方面的领域，该理论的初衷是以迭代方式从数据中学习，找到可用于构建智能应用程序的隐藏洞察。
来源Jack Cook 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 想从事数据科学领域的初学者总是很困惑：应该学习哪种编程语言？专业重要吗？需要掌握哪些工具和技能？在这篇文章中，你的这些问题都能得到解答。 几星期前，我发布了我的第二篇Kaggle Kernel( Kernel: Kaggle中用于探索概念、展示技术或分享解决方案的短脚本)。我对Kaggle最近发布的“机器学习和数据科学现状”调查很感兴趣，并认为我可以从中得出一些有趣的见解。我以为大多数写Kernel的人都已经是
平日里，有四成以上的疑难提问来自于计量与统计，相信统计的学习和进阶也是所有经管专业的BABY们绕不过去的一道坎儿，若能以较高的水平精通一门以上的统计工具，对学习和科研而言，则相当于掌握了一门利器，剑在手，可攻城拔寨，运用与心。今天的作者毕业于一所美国统计学专业排名前10的公立大学，从最初的陌生到与统计学相知、共舞，再到沉浸其中、倾心投入，及至打通统计学习的任督二脉，爱上统计学一文中不仅系统盘点了统计学习的经验和感悟，更对统计的学习资源做了悉心的标注和罗列，也能从中看到美国统计教育的教学模式，美中不足的是
想要打通统计学习的任督二脉，爱上统计学吗？今天为大家推荐一篇果壳网网友清扬婉喵的文章，文中不仅系统盘点了统计学习的经验和感悟，更对统计的学习资源做了悉心标注和罗列，对统计学入门的新手以及跨学统计专业的朋友们来说，依然有一定的参考和借鉴价值。
想从事数据科学领域的初学者总是很困惑：应该学习哪种编程语言？专业重要吗？需要掌握哪些工具和技能？在这篇文章中，你的这些问题都能得到解答。 几星期前，我发布了我的第二篇Kaggle Kernel( Ke
历时四个月，由京东主办的全球首个聚焦于智能物流、智能供应链两大无界零售基础设施的顶级运筹优化赛事圆满落幕。顶级的挑战吸引了顶级的人才，最终在「城市物流运输车智能调度」以及「仓储网络智能库存管理」两道赛题上诞生了两组冠军，分别是来自于南京大学与华中科技大学组成的 NJUSME 二队和清华大学与北京大学组成的 TP_AI，两组团队在算法性能分析以及创新性上有着突出的表现。
我经常被问的一句话就是：为什么代码无法运行？然后细看有些问题，真是让我哭笑不得，比如no module name pygame……
机器之心发布 机器之心编辑部 近日，清华大学自动化系公众号称，在美国运筹学与管理科学学会（INFORMS）近期公布的 2023 年弗兰兹・厄德曼（Franz Edelman）奖最终入围名单中，多位清华老师和校友参与研究的美团 “智能决策平台” 成功获选，成为中国即时物流领域入围该奖项的项目。 清华大学自动化系报道截图 据奖项主办方美国运筹学与管理科学学会介绍，“智能决策平台” 是一套基于用户即时需求并予以响应的数字化网络，平均每天实现超过 6000 万个订单的分钟级交付，“即时物流不同于计划性决策的传统
biu~ biu~ biu~ 我们的运筹学教学推文又出新文拉 还是熟悉的配方，熟悉的味道 今天向大家推出的是 运筹学教学--第六弹 分配问题(Assignment Problem)与匈牙利算法(Hun
很久没更新过APS系列文章了，这段时间项目工作确实非常紧，所以只能抽点时间学习一下运筹学的入门知识，算是为以后的APS项目积累点基础。看了一些运筹学的书（都是科普级别的）发现原来我目前面对的很多排产、排班、资源分配和路线规划问题，都是运筹学上的典型案例。与此同时，除了继续使用Optaplanner来做我们的规划类项目外，还花点时间去研究了一下Google OR-Tools开源规划引擎，这是Google旗下的一个开源求解器，接下来我会专门写一些关于Google OR-Tools应用的文章，并与Optaplanner作些关联对比。
5 月 27 日至 28 日，机器之心 SYNCED 主办的 2017 全球智能机器峰会（GMIS 2017）将在北京正式举行。这是机器之心主办的第一届 GMIS 大会，从大咖参会、人机大战，到五场主题 Session 和 IME 主题展的设置，可谓亮点十足 。 此外，我们还启动了志愿者招募和赠书等活动。现在离大会正式开幕还有 11 天，相信你已经为你心仪的演讲和分享做好了准备。在这篇文章中，我们将对 GMIS 2017 大会上出现的前沿技术分享进行一个前瞻性的介绍，希望能为你的参会计划安排提供帮助。
参考 【运筹学】线性规划数学模型标准形式 ( 标准形式 | 目标函数转化 | 决策变量转化 | 约束方程转化 | 固定转化顺序 | 标准形式转化实例 ) 线性规划 普通形式 -> 标准形式 转化顺序说明 博客 , 先处理变量约束 , 再将不等式转为等式 , 最后更新目标函数 ;
图形展示是最高效且形象的数据描述手段，因此巧妙的图像展示是高质量数据分析报告的必备内容，因此强大的图形展示功能也是统计分析软件的必备功能。R语言提供了强大的吐血展示功能。今天我由简单到复杂分别和小伙伴
4月3日，重庆国家应用数学中心与广域铭岛共同开展了工业互联网与应用数学的专题研讨会。会上，双方围绕工业领域关键“卡脖子”技术攻关、前沿科技产品研发、工业场景的前瞻性研究等方面进行深入交流与探讨。未来，双方将在运筹学算法、机器视觉、ChatGPT等前沿技术的研究与应用上进行更多的合作探索。
线性规划是研究在一组线性不等式或等式约束下使得某一线性目标函数取最大（或最小）的极值问题。
杨净 明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 工业工程界的“诺贝尔奖”决赛阶段，迎来“乒乓”一幕： 中国企业占据了半壁江山！ 最新一届弗兰兹·厄德曼（Franz Edelman）奖公布最终入围名单： 全球6个入围者，3个来自中国，其中华为云、美团团队均已曝光。 Franz Edelman奖，是全球运筹和管理科学界的最高工业应用奖，被广泛誉为工业工程界的“诺贝尔”。 该奖项重点奖励世界各国、地区，在运筹和管理学领域做出突出贡献、并带来重大应用价值的研究项目或成果，最终将有6家企业角逐总决赛。
腾讯会议参加人数上限为300人 打赏后的小伙伴，将会被邀请进入讲座临时腾讯会议群 打赏方式见文章末尾处 打赏后请联系“数据魔术师小助手（见文末二维码）”进群 数据魔术师 运筹优化及人工智能系列讲座第36期 【活动信息】 题目：决策相关模糊集下的多阶段分布式鲁棒优化 主 讲 人: 于弦 俄亥俄州立大学系统工程系助理教授 主 持 人: 程春 东北财经大学助理教授 活动时间: 2022年8月27日 上午9:00 - 11:00 讲座语言：中文 主办单位：数据魔术师 直播平台：通过数据魔术师粉
简介: SAS（全称STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM，简称SAS）是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。 它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。 基本部分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SA
在Mittelmann的求解器测试网页上，悄无声息的添加了COPT线性规划求解器（Simplex单纯形算法版本），两个网页显示，COPT求解器成功的占据了榜首的位置，以明显的优势将原来的CLP挤下了冠军宝座。
在企业的规划、优化场景中，均需要开发规划类的项目，实现从各种可能方案中找出相对最优方案。如排班、生产计划（包括高层次的供应链优化，到细粒度的车间甚至机台作业指令）、车辆调度等。因为这类场景需要解决的问题，均可以归约为数学中的NP-C或NP-Hard问题。而解决此类问题，均需要通用的求解器才能实现。这类求解器也称规划引擎，通过它才能从天文数字的可能方案中，找出一个可行且相对优化的方案。
1、层次分析法，简称AHP，是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初，在为美国国防部研究”根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。
动态规划与分治法的区别是：从分治法的视角来看，每个子问题必须相互独立；但在多轮决策中，这个假设显然不成立，而多轮决策就用到了动态规划方法。
这家成立于 2016 年的公司由五位斯坦福大学教授及博士创立，以运筹学泰斗、冯·诺依曼奖得主叶荫宇教授为核心，联合商学院、运筹学及决策分析与风险分析等专业的四位博士，围绕海量数据环境下的复杂问题提供降本增效的优化决策方案。
近日，京东袁融博士发表的关于智慧供应链智能补货方向的论文获得了2017年度The George B.Dantzig Award（乔治.丹齐克奖）的优秀论文奖，据悉全球每年仅有5人能入围此奖！毕业于MI
MOSEK是由丹麦MOSEK ApS公司开发的一款数学优化求解器，也是公认的求解二次规划、二阶锥规划和半正定规划问题最快的求解器之一，广泛应用于金融、保险、能源等领域。杉数科技是MOSEK在中国大陆唯一官方授权销售商，承担中国市场的销售和售后服务工作。本篇主要介绍MOSEK的总体性能，在金融中一些解决问题的技巧和应用，杉数科技将和艾悉资产在近期推出一个介绍性文档，敬请关注！（详情请登陆 https://www.shanshu.ai/product/mosek）
1、Dijkstra算法是经典的最短路径算法，它是数据结构、图论、运筹学等基础教学算法。
中秋月圆，感念师恩，值此双节来临之际，杉数科技为辛勤耕耘的广大教师和莘莘学子送上一份特别的节日礼物——CORIDM教学平台全新升级上线！ - 花好月圆佳节至 扬帆起航正当时 CORIDM (Center For Operations Research And Intelligent Decision Making)（全称：杉数运筹与智能决策教学平台）是杉数立足于“产学研用”相融合的发展理念，根植于深厚的运筹与智能决策技术能力和丰富行业落地经验，经过精心打磨和内容沉淀推出的运筹优化与智能决策教学平台。 杉数
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