Programare liniară și optimizare discretă cu Python folosind PuLP
- Blog/Știri
- Pareri
- Tutoriale
- Stiri de top
- Companii
- Cursuri
- Seturi de date
- Educaţie
- Evenimente (online)
- Locuri de munca
- Software
- Webinarii
Cunoașterea unor astfel de tehnici de optimizare este extrem de utilă pentru oamenii de știință a datelor și practicienilor de învățare automată (ML), deoarece optimizarea discretă și continuă se află în centrul sistemelor moderne de ML și AI, precum și a proceselor de analiză a afacerii bazate pe date.
Introducere
Optimizarea discretă este o ramură a metodologiei de optimizare care se ocupă de cantități discrete, adică funcții necontinue. Este destul de omniprezent în aplicații la fel de diverse, cum ar fi investiții financiare, planificarea dietei, procesele de fabricație și selecția jucătorilor sau a programului pentru sporturi profesionale.
Programare liniară și (mixtă) întreagă sunt tehnici de rezolvare a problemelor care pot fi formulate în cadrul optimizării discrete.
Cunoașterea unor astfel de tehnici de optimizare este extrem de utilă pentru oamenii de știință a datelor și practicienilor de învățare automată (ML), deoarece optimizarea discretă și continuă se află în centrul sistemelor moderne de ML și AI, precum și a proceselor de analiză a afacerii bazate pe date.
Există multe instrumente de optimizare comercială, dar experiența practică cu un mod programatic de optimizare este de neprețuit.
Există o lungă și bogată istorie a dezvoltării teoretice a unor solutori robusti și eficienți pentru probleme de optimizare. Cu toate acestea, concentrându-ne pe aplicații practice, vom trece peste acest istoric și vom trece direct la partea de învățare a utilizării instrumentelor programatice pentru a formula și rezolva astfel de probleme de optimizare.
Există multe pachete excelente de optimizare în Python. În acest articol, vom vorbi în mod special despre PuLP. Dar, înainte de a merge la biblioteca Python, permiteți-ne să înțelegem felul problemei pe care o putem rezolva cu ea.