Python中的数学优化简介

Python中的数学优化简介：从入门到精通

数据科学家使用数据和各种技术来解决各种现实问题。数学优化是一种强大的技术，可以应用于许多领域中的各种问题，对于数据科学家来说是一项很好的投资。在这篇实用的入门文章中，我们将熟悉Python中的三个流行优化库：Google的OR-Tools、IBM的DOcplex和COIN-OR基金会的PuLP.

数学优化是找到在预定边界内问题的最优选择。它有三个组成部分：

目标函数：告诉我们解的好坏，并允许我们比较解。最优解是在具体情况下最大化或最小化目标函数的解。▶ ️在某些情况下，可能存在多个目标函数，这增加了确定最优解的复杂性。▶ ️在某些情况下，可能没有目标函数。这种优化问题称为可行性问题。
决策变量：表示我们要找到的一个值或一组值，即在定量问题中寻找的答案。根据决策变量的类型，优化可分为两种类型：▶ ️离散优化：决策变量是离散的。分配时间表和寻找两个位置之间最短路径等问题都是离散优化的示例。如果您想了解更多有关离散优化的信息，这个课程和/或这个指南可能会对您有所帮助。 ▶ ️连续优化：决策变量是连续的。您可能已经听说过机器学习中的优化术语。机器学习是连续优化被使用的一个典型领域。如果您想了解更多关于连续优化的信息，您可能会发现这个教程有用。
约束条件：定义决策变量的可行解范围。▶ ️在某些连续优化问题中，可能没有约束条件。这称为无约束优化。