Python进行Excel数据处理思路实现1. 使用openpyxl2. 使用xlrd和xlwt总结前两天GF让用Python写个Excel表格处理脚本，在这里记录一下。某公司有个数据统计汇总表格，仅为初表，复制粘贴汇总而来。初表中，存在同一员工推荐多套商品以及各自金额，目标呢：合并同类项，并把推荐数量和金额进行累加。文字解释不太清楚，上图说话。原始图片 original目标图片 fina...

使用yalmip求解鲁棒优化前言鲁棒优化简介yalmip实操求解优化问题示例代码结果总结前言记录一下早起夭折的研究想法。想使用鲁棒优化（robust optimization）解决整数资源规划问题。目标函数和约束条件都很简单， 此时的优化变量是随机变量。由于随机变量的分布未知，在此考虑使用鲁棒优化RO进行资源分配，具有更好地鲁棒性，即对变化具有更好包容性。如果能够得到随机变量的均值和方差，使用..

不确定优化中使用的决策准则方法1.决策准则方法2.线性决策准则最近比较烦，学习有点停滞。想借助写博客，梳理自己的知识脉络，把自己静下来。关注不确定性优化问题，随机优化、鲁棒优化以及鲁棒随机优化都是不确定性优化问题，由于鲁棒随机优化中的涉及到决策变量的决策准则方法，在此学习记录一下。1.决策准则方法决策准则方法（decision rule approach）在随机规划/优化（stochastic p

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鲁棒随机优化（Robust Stochastic Optimization）和RSOME前言1. RSO2. 简单示例2.1 单产品的报童问题(one-product newsvendor problem)2.2 Wasserstein 模糊集2.3 测试求解总结前言记录一下鲁棒优化的学习内容。鲁棒优化和随机优化是不确定性优化中常用的两种方法。其中随机优化的随机变量的概率分布是确定的，对于不确定性

随机优化中的样本均值近似方法1.SAA原理补一下之前随机优化的学习内容，结合Gurobi的webinar求解器进行求解。1.SAA原理随机优化是求解包含随机变量的一类优化问题，其中随机变量的分布是确定已知的。而样本均值近似（sample average approximation,SAA）方法是求解随机优化的常用方法，其原理部分主要参考翻译文献[1]，其中关于SAA的收敛速率的证明，有兴趣的同学可

两阶段鲁棒优化及列和约束生成算法1. 前言2. 两阶段RO3. Benders对偶割平面法1. 前言有同学私信我两阶段鲁棒优化的问题，自己之前主要研究单阶段的鲁棒优化，对于两阶段优化不太懂。查了点资料，通过翻译和自己的理解，写下这篇博文，抛砖引玉，以供大家共同学习交流。2. 两阶段RO本文主要翻译自2013年Bo Zeng 博士的高被引论文《Solving two-stage robust opt

随机优化中的样本均值近似方法1.SAA原理补一下之前随机优化的学习内容，结合Gurobi的webinar求解器进行求解。1.SAA原理随机优化是求解包含随机变量的一类优化问题，其中随机变量的分布是确定已知的。而样本均值近似（sample average approximation,SAA）方法是求解随机优化的常用方法，其原理部分主要参考翻译文献[1]，其中关于SAA的收敛速率的证明，有兴趣的同学可