算法

线性规划技巧之行生成

本文介绍的行生成方法,也称为 Benders 分解。我们先看一个问题,然后从这个问题出发,来介绍行生成的思想。

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线性规划技巧之列生成

在制造业中,常常要切割原材料,比如把纸卷、布料、钢管等等,切割成不同长度,从而满足不同产品,或者不同用户的需求。

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商品知识图谱的构建思路

在现实生活中,要理解一段语言,除了语言本身的意思,一般还要结合上下文语境,以及相关的背景知识。用计算机处理自然语言,也是类似的思路。

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快速傅立叶变换

已知 $n$ 维向量 $v\in\mathbb{C}^n$,它的 离散傅立叶变换 $\mathcal{F}(v)$ 是一个 $n\times n$ 矩阵 $M_n$ 与它的乘积: $$ \mathcal{F}(v) = M_n v. $$

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用 Prophet 做时间序列预测

电商的业务场景中有很多决策依赖预测模型的输入,其中时间序列预测是一类比较基础的模型,服务于采购、营销、仓配、客服等业务。本篇介绍开源时序预测框架Prophet的基本原理和使用方法。

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三维装箱问题的搜索树算法

考虑如下问题: 输入: 长宽高为 $(L, W, H)$ 的箱子和 $n$ 个物品,其长宽高为 $(l_i, w_i, h_i)$, $i=1,2,\ldots,n$。假设物品是长方体,长度不可变(没有弹性)。装箱时可以对商品进行 90 度旋转,但不能倾斜。 输出: 判断所有物品是否能装入箱子。 本文提供一个基于搜索树的精确算法。基本思想是把三维装箱问题归约 (Reduce) 到一个有向无环图 (Directed Acyclic Graph) 上的问题。算法搜索到一个符合约束条件的有向无环图则返回 true, 否则返回false。

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报童问题

本文介绍了一个经典的商品采购模型,称之为报童问题,以及它的解法。该模型通过考虑需求的不确定性来最大化销售利润。本文的主要内容参考 Gallego1。

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三维装箱问题分类

三维装箱问题在电商业务中有重要应用,例如订单打包和商品装车。下面我们列举一些电商业务中可能用到的三维装箱问题。

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用整数规划求解三维装箱问题

背景 在电商业务中,一个核心的生产环节是 打包:把用户购买的商品打包装入纸箱。

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