干货 | 10分钟带你掌握branch and price(分支定价)算法超详细原理解析

本文涉及的产品
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: 干货 | 10分钟带你掌握branch and price(分支定价)算法超详细原理解析


分支定界算法

从入门到跑路放弃


1前言


微信图片_20220422142734.gif


相信大家对branch and price的神秘之处也非常好奇了。今天我们一起来揭秘该算法原理过程。


不过,在此之前,请大家确保自己的branch and bound和column generation的知识务必过关,而且是非常熟悉的那种。


因为branch and price算法就是branch and boundcolumn generation结合体


2

应用背景


微信图片_20220422142738.jpg

branch and price算法就是branch and bound和column generation的结合体。具体是怎么结合的呢?先看一张BP的算法流程图,相信大家会清晰很多:


微信图片_20220422142741.jpg


3

具体流程


微信图片_20220422142744.jpg


我们知道branch and bound求解整数规划的过程,如果不知道看看下面这张图回顾一下:


微信图片_20220422142746.png




在该过程中,定界的操作是通过求解当前问题的线性松弛(LP relaxation)得到的。对于一个变量很多的大规模整数规划问题而言,其线性松弛(LP relaxation)变量无疑也是非常多的。那么,这时候,我们上节课介绍的column generation就可以出马了。


但在每一个节点中,并不需要每一次都完完整整调用一次column generation,重新构建一次RMP再求解。分子以后子节点的RMP可以直接将父节点的RMP挪过来,只不过由于加了分支约束,此时RMP需要重新添加column,再次求解以便得到最优。而子节点的RMP重新添加column,再次求解的过程就是节点的bound操作了。那么,将以上的元素综合起来,就形成了我们的branch and price算法。

相关文章
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
解析静态代理IP改善游戏体验的原理
静态代理IP通过提高网络稳定性和降低延迟,优化游戏体验。具体表现在加快游戏网络速度、实时玩家数据分析、优化游戏设计、简化更新流程、维护网络稳定性、提高连接可靠性、支持地区特性及提升访问速度等方面,确保更流畅、高效的游戏体验。
53 22
解析静态代理IP改善游戏体验的原理
|
4天前
|
编解码 缓存 Prometheus
「ximagine」业余爱好者的非专业显示器测试流程规范,同时也是本账号输出内容的数据来源!如何测试显示器?荒岛整理总结出多种测试方法和注意事项,以及粗浅的原理解析!
本期内容为「ximagine」频道《显示器测试流程》的规范及标准,我们主要使用Calman、DisplayCAL、i1Profiler等软件及CA410、Spyder X、i1Pro 2等设备,是我们目前制作内容数据的重要来源,我们深知所做的仍是比较表面的活儿,和工程师、科研人员相比有着不小的差距,测试并不复杂,但是相当繁琐,收集整理测试无不花费大量时间精力,内容不完善或者有错误的地方,希望大佬指出我们好改进!
48 16
「ximagine」业余爱好者的非专业显示器测试流程规范,同时也是本账号输出内容的数据来源!如何测试显示器?荒岛整理总结出多种测试方法和注意事项,以及粗浅的原理解析!
|
6天前
|
监控 算法 安全
内网桌面监控软件深度解析:基于 Python 实现的 K-Means 算法研究
内网桌面监控软件通过实时监测员工操作,保障企业信息安全并提升效率。本文深入探讨K-Means聚类算法在该软件中的应用,解析其原理与实现。K-Means通过迭代更新簇中心,将数据划分为K个簇类,适用于行为分析、异常检测、资源优化及安全威胁识别等场景。文中提供了Python代码示例,展示如何实现K-Means算法,并模拟内网监控数据进行聚类分析。
28 10
|
3天前
|
存储 监控 算法
探秘员工泄密行为防线:基于Go语言的布隆过滤器算法解析
在信息爆炸时代,员工泄密行为对企业构成重大威胁。本文聚焦布隆过滤器(Bloom Filter)这一高效数据结构,结合Go语言实现算法,帮助企业识别和预防泄密风险。通过构建正常操作“指纹库”,实时监测员工操作,快速筛查可疑行为。示例代码展示了如何利用布隆过滤器检测异常操作,并提出优化建议,如调整参数、结合日志分析系统等,全方位筑牢企业信息安全防线,守护核心竞争力。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
自注意力机制全解析:从原理到计算细节,一文尽览!
自注意力机制(Self-Attention)最早可追溯至20世纪70年代的神经网络研究,但直到2017年Google Brain团队提出Transformer架构后才广泛应用于深度学习。它通过计算序列内部元素间的相关性,捕捉复杂依赖关系,并支持并行化训练,显著提升了处理长文本和序列数据的能力。相比传统的RNN、LSTM和GRU,自注意力机制在自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别及推荐系统等领域展现出卓越性能。其核心步骤包括生成查询(Q)、键(K)和值(V)向量,计算缩放点积注意力得分,应用Softmax归一化,以及加权求和生成输出。自注意力机制提高了模型的表达能力,带来了更精准的服务。
|
24天前
|
存储 算法 安全
控制局域网上网软件之 Python 字典树算法解析
控制局域网上网软件在现代网络管理中至关重要,用于控制设备的上网行为和访问权限。本文聚焦于字典树(Trie Tree)算法的应用,详细阐述其原理、优势及实现。通过字典树,软件能高效进行关键词匹配和过滤,提升系统性能。文中还提供了Python代码示例,展示了字典树在网址过滤和关键词屏蔽中的具体应用,为局域网的安全和管理提供有力支持。
50 17
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
深度强化学习中SAC算法:数学原理、网络架构及其PyTorch实现
软演员-评论家算法(Soft Actor-Critic, SAC)是深度强化学习领域的重要进展,基于最大熵框架优化策略,在探索与利用之间实现动态平衡。SAC通过双Q网络设计和自适应温度参数,提升了训练稳定性和样本效率。本文详细解析了SAC的数学原理、网络架构及PyTorch实现,涵盖演员网络的动作采样与对数概率计算、评论家网络的Q值估计及其损失函数,并介绍了完整的SAC智能体实现流程。SAC在连续动作空间中表现出色,具有高样本效率和稳定的训练过程,适合实际应用场景。
213 7
深度强化学习中SAC算法:数学原理、网络架构及其PyTorch实现
|
29天前
|
算法 搜索推荐 Java
【潜意识Java】深度解析黑马项目《苍穹外卖》与蓝桥杯算法的结合问题
本文探讨了如何将算法学习与实际项目相结合,以提升编程竞赛中的解题能力。通过《苍穹外卖》项目,介绍了订单配送路径规划(基于动态规划解决旅行商问题)和商品推荐系统(基于贪心算法)。这些实例不仅展示了算法在实际业务中的应用,还帮助读者更好地准备蓝桥杯等编程竞赛。结合具体代码实现和解析,文章详细说明了如何运用算法优化项目功能,提高解决问题的能力。
61 6
|
2月前
|
存储 物联网 大数据
探索阿里云 Flink 物化表:原理、优势与应用场景全解析
阿里云Flink的物化表是流批一体化平台中的关键特性,支持低延迟实时更新、灵活查询性能、无缝流批处理和高容错性。它广泛应用于电商、物联网和金融等领域,助力企业高效处理实时数据,提升业务决策能力。实践案例表明,物化表显著提高了交易欺诈损失率的控制和信贷审批效率,推动企业在数字化转型中取得竞争优势。
120 16
|
3月前
|
监控 Java 应用服务中间件
高级java面试---spring.factories文件的解析源码API机制
【11月更文挑战第20天】Spring Boot是一个用于快速构建基于Spring框架的应用程序的开源框架。它通过自动配置、起步依赖和内嵌服务器等特性,极大地简化了Spring应用的开发和部署过程。本文将深入探讨Spring Boot的背景历史、业务场景、功能点以及底层原理,并通过Java代码手写模拟Spring Boot的启动过程,特别是spring.factories文件的解析源码API机制。
132 2

推荐镜像

更多