这个案例是使用CP-SAT求解器来解决一个分配问题。分配问题是指将一组任务分配给一组工人,使得每个任务只能由一个工人完成,每个工人只能完成一个任务,且总成本最小。 from ortools.sat.python import cp_model# 创建模型model = cp_model.CpModel()# 定义数据num_workers = 4 # 工人数量num_tasks = 4 # 任...
CP-SAT语法是一种用于描述和求解约束编程问题的规范。它提供了一种简洁而灵活的方式,使我们能够定义问题的变量、约束和目标函数,并在给定约束条件的情况下找到满足这些条件的解。 在CP-SAT语法中,我们首先需要定义问题的变量。变量可以是整数、布尔值或其他类型。我们可以为每个变量指定一个域,即它可能取的值的范围...
CP-SAT语法是一种用于描述约束规划问题的语法。它的目标是通过定义变量、约束和目标函数来解决问题。下面是一个使用CP-SAT语法描述的示例问题。 问题描述: 假设有五个学生参加一场考试,他们的得分分别为80分、85分、90分、95分和100分。每个学生必须选择一个分数作为他们的最终得分,但是他们不能选择相同的分数。此...
CP-SAT优化 是一种基于约束编程的全局优化方法。CP代表Constraint Programming,SAT代表Satisfiability。CP-SAT优化是通过建模问题的约束条件并使用自动的搜索算法来寻找最优解或近似最优解的过程。 CP-SAT优化可以应用于各种领域的问题,包括资源调度、路径规划、排产计划等。它的优势在于能够解决具有复杂约束条件的问题,并且...
播种CP-SAT 求解器 cp-sat 在谷歌 OR-tools 库中,“原始”CP-Solver(此处讨论: https://developers.google.com/optimization/cp/original_cp_solver)可以使用重新播种.ReSeed()。然而,较新的版本,CP-SAT 不能。 我的假设是 CP-SAT 将详尽地尝试您问题中的每个选项,从可行的选项中选取最大值或最小值(取决...
CP-SAT是Constraint Programming - Scheduling and Time-Tabling的缩写,是一种基于约束编程的调度和时间表问题求解方法。在CP-SAT中,性能问题是指在求解调度和时间表问题时,所需的计算资源和时间超出了可接受的范围,导致求解过程变慢或无法完成的情况。
CP-SAT求解器实在SAT求解器的上层采用惰性子句生成。更好的解释是Peter Stuckey的PPTSearch is Dead-Laurent Perron 在惰性子句生成(LCG)中,整数变量将会编码成布尔变量。ortools将会每个变量和值创建两个布尔变量: var == value var <= value 注:var >= value (可以表示为 ![x <= value - 1]) ...
CP-SAT有一种特殊的区间变量,它可以用来表示时间间隔。通常配合约束AddNoOverLap与AddCumulative使用表示区间不能重叠或者区间累计。有两种创建此变量的方式: model.NewIntervalVar(self, start, size, end, name) model.NewOptionalIntervalVar(self, start, size, end, is_present, name) ...
使用Python 和 CP-SAT 的实例 让我们利用这些新的 CP 知识来解决一个更复杂的现实世界示例:小型企业的员工排班。 一家商店的老板希望为员工制定每周工作时间表。商店每天营业时间为上午 8 点至晚上 8 点,每天分为三个班次,每个班次 4 小时:早上、下午和晚上。商店中有两个角色:收银员和补货员。
# 创建cp-sat求解器 model = cp_model.CpModel() # 创建0-1布尔变量变量,shifts[(n, d, s)]:表示护士n被分配到第d天的第s个班次 shifts = {} for n in all_nurses: for d in all_days: for s in all_shifts: shifts[(n, d, s)] = model.NewBoolVar('shift_n%id%is%i' % (n, d...