暑假即将进入尾声，不知道小伙伴们有没有做好准备迎接新的学期呢~ 今天小编将继续前几篇关于OR-Tools求解器的内容，为大家介绍如何调用该求解器求解装箱问题。...对于OR-Tools求解器还不了解的小伙伴们可以参考往期推文了解这款求解器的强大功能： OR-Tools|带你了解谷歌开源优化工具(Google Optimization Tools) #01简介 OR-Tools...#02调用求解器 调用OR-Tools求解器需要导入所需的jar包，导入的具体过程详见往期推文： 调用OR-Tools求解器求解网络流问题 ·The Knapsack Problem 1、导入所需要的库
大家好，小编最近新学了一个求解器OR-Tools，今天给大家介绍一下如何用OR-Tools求解器求解网络流问题中的最大流问题和 最小费用流问题。...OR-Tools求解器的调用 OR-Tools是谷歌开源的一个高效的运筹学工具包，包含整数线性规划，约束规划等问题的求解器，可以用于处理最困难的网络流、交通调度等组合优化和规划问题。...代码简介 学会了如何调用，我就可以进入正题啦~ 本文使用的的两个样例都是OR-Tools求解器官网推荐的样例，由于这样的案例最优解已知，更容易判断调用是否成功。...No. 01最大流问题 OR-Tools求解器解决最大流问题使用的是 push-relabel 算法。它最大的特点是一个结点一个结点地进行查看，每一步只检查当前结点的邻接点。...（下文介绍的是push-relabel算法的通用思路，可能与OR-Tools求解器的求解思路有所不同） 1.1 定义预流(preflow) push-relabel 算法的重要步骤是预流。
n = 100 可以看到，对于规模为100的算例，在大部分情况下，Jsprit求得的距离值和GAP值大于OR-Tools所求值，说明OR-Tools的整体求解质量要优于Jsprit，而在求解时间方面OR-Tools...n = 200 从测试结果可以看出，对于规模为200的算例，OR-Tools相较于Jsprit在聚集分布场景的求解优势更加明显，OR-Tools的整体求解质量要优于Jsprit；而在求解时间方面OR-Tools...n = 400 可以看到，对于客户规模为400的算例场景，OR-Tools相较于Jsprit在聚集分布场景的求解优势更加明显，OR-Tools的整体求解质量要优于Jsprit；在求解时间方面OR-Tools...n = 100 可以看到，Jsprit 和 OR-Tools 的求解质量相差并不大，但是在求解时间上OR-Tools的求解时间远大于Jsprit 的求解时间，即相对OR-Tools来说，Jsprit能以较少的时间实现较好的求解质量...总体来说，在客户规模为200的情况下，Jsprit的求解质量略优于OR-Tools，而在求解时间方面远胜OR-Tools。
下面让我们一起来看看OR-Tools到底是何方神圣吧！...01 OR-Tools的介绍 OR-Tools是用于解决组合优化问题的开源软件，它的目的是从众多可能方案中寻求最佳的解决方案，比如解决以下的问题： 线性规划与整数规划(Linear Optimization...也正是因为OR-Tools涵盖范围之广，小编团队打算在未来一段时间里好好研究这个求解器，并为大家制作一系列相关的精品推文。今天咱们先简单了解一下这个求解器。 1.1 OR-Tools的特点 1....OR-Tools可以免费使用并且公开源代码。此外，OR-Tools还支持第三方求解器，可接入CPLEX等商用求解器以及SCIP等开源求解器。...03 编程范例 OR-Tools是用C++编写的，但也可以与Python、Java或C#一起使用，分别使用适用于不同编程语言的OR-Tools即可。
B列存放的是分组的标记，组1的和为90，和右边定义一致 若使用OR-TOOLS函数，在B列上可以看到更多的信息，如组名，组的大小，组的实际记录和和期望和的差异（0为无差异） ?...用OR-Tools函数可以看到更多的信息 同一功能两个函数差异 EH版香川群子大神的代码，在分组的大小较大时，性能仍然保持优异，而用OR-TOOLS实现的函数，就有很大的性能瓶颈。...例如某300条记录，总和是1000，我要分一个900的组，不知道为何OR-TOOLS的函数很慢，甚至最后报超时错误（OR-TOOLS因大小太大了，做了个网络版部署，网络访问太久会超时，同时也需要有连接外网的能力...EH版的函数，因原代码没有太多的封装，部分细节不太会改写，故没法做成像OR-TOOLS的分组形式，其实其他额外信息，大可用透视表汇总一下组名，很快得到，也非必须的信息。...建议使用EH版的凑数函数，OR-TOOLS版可能后续其他应用场景再开发其他的函数。
今天，我们将使用 Google OR-Tools，它对用户非常友好，带有几个预包装的求解器，可以通过以下方式运行本教程中的代码 Google Colab notebook....OR-Tools允许我们使用一种抽象的（而且是相当pythonic的）方式来为我们的问题建模。然后我们可以选择一个或几个求解器来找到一个最佳解决方案。...然而，我们需要将它们安装在OR-Tools之上，并获得适当的许可（这可能相当昂贵）。现在，让我们试试GLOP。...在OR-Tools中，Infinity被solver.infinity()所取代。除此以外，语法是非常直接的。...在OR-Tools中，我们只需用solver.Add()将约束添加到我们的求解器实例中。
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。...本人近段时间也在研究Google OR-Tools，发现本文用到的Linear Optimization其实是通过将Google OR-Tools的多个运筹求解器，建立在Google自身的服务器上；再以...当然目前国内的情况来看，通过对它的开源项目Google OR-Tools的引用，直接将其求解器纳入我们自己开发的系统中更现实。...我正在撰写一篇关于Optaplanner与Google OR-Tools的对比文章，通过对比两个引擎的用法，有针对性的引出对Google OR-Tools的应用，敬请期待，谢谢！
所以经过一些研究和调研，果然发现有一个Google开源的运筹计算工具OR-TOOLS，其中提供了关于TSP及VRP问题的解法，关于这个工具解决TSP及VRP问题的方法与TSP问题一样，小码哥会在后面找机会给大家分享...因为计算量非常大所以在使用OR-TOOLS工具时，我们需要在本地安装OR-TOOLS软件，而在具体编写计算代码时因其对Java的支持体验比较差（缺乏官方发布的Maven依赖，以及示例代码不全等），所以最终我们需要使用
（详情：https://github.com/google/oss-fuzz） 49、优化搜索工具or-tools ★Star 1771 or-tools 是 Google 的优化搜索工具。...CLP, GLOP, GLPK, Gurobi, SCIP, 和 Sulum；背包算法；图算法 (最短路径，线性和分配，最小费用流，最大流)（详情：https://github.com/google/or-tools
OR-Tools：提供灵活且高效的求解方法，适用于具有混合整数和非线性特性的优化问题。 非线性规划在资源配置领域的应用案例有哪些？
Cplex, Gorubi, OR-Tools等求解器是否支持实时规划，本人并未深入研究过，暂不好下定论。而OptaPlanner已提供了完整的内置功能，专门用于实时规划情况。
优化算法解决 在前面的文章《OR-Tools官档中文用法大全（CP、LP、VRP、Flows等）》中的 背包与装箱问题 一章中，我演示了使用SCIP求解器解决该问题。
代码链接：https://github.com/google/or-tools 为此，研究人员开源了一个称为原始-对偶线性规划(PDLP)的原始-对偶混合梯度(PDHG)解决方案，一个新的一阶求解器，可用于解决大规模
SPSSPRO 全新在线数据分析平台 | 有现成的机器学习调用直接建模 SPSSAU 数据科学分析平台 | 里面能用的综合评价方法挺好 在线 LaTeX 编辑与识图转换 运筹优化求解器：Gurobi、OR-Tools
另一个是Google的OR-Tools, 由Google发布并维护；主要维护团队也是由Google资助。
如果觉得企业的业务相对比较复杂、个性化太强（其实任何一个公司，发展到一定程序，其业务个性化都是极强的），且自己公司具有一定的技术开发实力，建议还是使用规划引擎（开源比较成熟的有Optaplanner和 Google OR-Tools
此外，go-linear库可能不支持整数线性规划，你可能需要使用其他的库，如gompl，这是一个基于Google的OR-Tools的Go语言库，它支持整数线性规划。
进行线性规划求解 https://xxmdmst.blog.csdn.net/article/details/120359951 （文末演示了z3如何找出八皇后所有的可行解，而不仅仅是一个可行解） OR-Tools
实际操作：你可以使用线性规划和整数规划建模物流问题，例如使用Python中的Google OR-Tools库，设置仓库位置、车辆数量、配送点及路况数据，最终求解出最优配送路径。
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