model: sets: student/1..6/:reward; day/1..5/; biru(stydent,day):time,X; endsets data: reward=10 10 9.9 9.8 10.8 11.3; time= 6 0 6 0 7 0 6 0 6 0 4 8 3 0 5 5 5 6 0 4 3 0 4 8 0 0 6 0 0 3; enddata min=@sum(student(i):reward(i)*@sum(day(j):x(i,j))); @for(day(j):@sum(student(i):x(i,j))=12); @for(student(i)|i#le#4:@sum(day(j):x(i,j))>=8); @for(student(i)|i#ge#5:@sum(day(j):x(i,j))>=7); @for(biru:x<=time); end

时间: 2024-03-30 16:36:54 浏览: 14
这是一个简单的整数线性规划模型,用于分配奖金给6个学生,并限制每天的分配时间和每个学生的最小奖金限制。 其中,sets定义了两个集合:学生和天数。reward集合定义了每个学生可以获得的奖金数量。biru集合定义了每个学生在每天可以分配的时间。 data部分给出了具体的集合元素和数据。 minimize部分定义了目标函数,即最小化总奖金。@sum(student(i):reward(i)*@sum(day(j):x(i,j)))表示每个学生获得的奖金乘以他们分配的天数的总和。 接下来的四个约束条件分别限制了每天分配的时间,每个学生至少要分配到最小奖金,以及每个学生在每天分配的时间不超过限制。 最后,@for(biru:x<=time)表示每个学生在每天分配的时间不超过限制。
相关问题

https://api.weixin.qq.com/datacube/getarticlesummary?access_token=ACCESS_TOKEN

这个接口的作用是获取某一个公众号在某一天的图文群发数据。需要注意的是,该接口只能获取最近7天的数据。 具体的接口请求方式为GET请求,请求URL为: ``` https://api.weixin.qq.com/datacube/getarticlesummary?access_token=ACCESS_TOKEN ``` 其中,ACCESS_TOKEN是公众号的全局唯一接口调用凭据,可以通过调用微信提供的接口获取。 请求参数为JSON格式,例如: ``` { "begin_date": "2022-02-01", "end_date": "2022-02-01" } ``` 其中,begin_date和end_date表示查询的时间范围,格式为yyyy-mm-dd。 接口返回结果为JSON格式,包含以下字段: - list:图文群发每日数据列表 - total_count:总共发送了多少次图文消息 - total_read_count:总阅读次数 - total_like_count:总点赞次数 - total_reward_count:总赞赏数 - total_share_count:总分享次数 - int_page_read_count:图文页(点击群发图文卡片进入的页面)的阅读次数 - ori_page_read_user:原文页(点击图文“阅读原文”进入的页面)的阅读人数 - share_user:分享的人数 - add_to_fav_user:收藏的人数 - int_page_from_session_read_count:公众号会话阅读人数 - int_page_from_share_read_count:分享的次数 - int_page_from_feed_read_count:从“微信读书”进入的阅读次数 - int_page_from_hist_msg_read_count:从历史消息页进入的阅读次数 - int_page_from_profile_read_count:从个人主页进入的阅读次数 - int_page_from_search_read_count:从微信搜索进入的阅读次数 - int_page_from_other_read_count:其他来源的阅读次数 需要注意的是,该接口返回的数据需要进行解密操作,具体操作可以参考微信公众平台提供的文档。

reward = reward[:, np.newaxis]

这行代码的作用是将一个一维的 `reward` 数组转换为一个二维的数组,其中第二维的长度为1。这可以用 `np.newaxis` 或者 `None` 实现,目的是为了在后续的计算中能够方便地进行广播操作。例如,如果 `reward` 是一个形状为 `(n,)` 的数组,那么通过这行代码可以得到一个形状为 `(n, 1)` 的数组,可以方便地与其他形状为 `(n, m)` 的数组相乘或相加。

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2023-06-17 23:47:22.786162: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 2023-06-17 23:47:22.786281: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. 2023-06-17 23:47:24.419330: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'nvcuda.dll'; dlerror: nvcuda.dll not found 2023-06-17 23:47:24.419809: W tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:263] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303) 2023-06-17 23:47:24.426229: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:169] retrieving CUDA diagnostic information for host: ����� 2023-06-17 23:47:24.426345: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:176] hostname: ����� 2023-06-17 23:47:24.430552: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\10290\Desktop\test\writer.py", line 20, in <module> write_reward_tb(summary_writer, rewards[i], i) File "C:\Users\10290\Desktop\test\writer.py", line 9, in write_reward_tb summary = tf.Summary(value=[tf.Summary.Value(tag='reward', simple_value=reward)]) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Summary'分析错误原因

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