问题标签 [cost-based-optimizer]

我希望在给定时间限制的情况下以最小化成本的方式将任务分配给工人。

认为：

如何使用 Python 解决这个问题？有没有解决此类问题的库？

编辑：目标：

最小化：

Cost = 20 * ith_labor_time + 30 * jth_Machine_time + 15 * kth_Machine_Operator_time

现在的约束：

实际例子：

假设我们有total_labor = 3和total_machines = 3total_operators = 3

接下来每个劳动力可以工作 8 小时，同样，每台机器可以工作 8 小时，机器操作员也可以工作 8 小时。

任务需要在8小时内完成，需要处理1000公斤的负载。

我的配方：

代码

表P（父）和C（子）都有 10 个分区cat和 316 个子分区effective_date。表P有以下索引create index ix_p_cat on p (cat);。

与执行完整分区访问相比，对优化器而言，使用分区列上的索引进行索引范围扫描怎么可能更可取（成本更低）？

我的想法是，在任何一种情况下都需要来自 P 的相同数量的数据块，因此不妨避免读取额外的索引块。但是，优化器不同意。

以下是两个解释计划。第一个是显示优化器想要使用索引来构建哈希表，第二个是提示不使用索引。

分析了表格和索引。

Oracle 企业版 19c。提前致谢。

无索引

我在 CPLEX 中构建运输成本的表达式时遇到问题。特别是，它是物料流的分段线性函数，反映了规模经济。考虑从工厂到仓库的运输成本，我们将 T[f][j][m] 和 Qf1[f][j][m][r] 表示为从工厂 j 运输家庭 f 的产品的基准运输成本分别到仓库 m 和产品族 f 的物料从工厂 j 到仓库 m 的流动。r 代表流所属的范围。这是代码

这是我的 .dat 文件

但是，程序无法提取表达式。有人可以帮我解决这个错误吗？

编辑：谢谢，亚历克斯弗莱舍！我修复了上面的那个。但是，仍然没有达到最佳解决方案。我想我确实犯了其他错误。当我添加约束以确保每个产品系列中的产品流量之和必须等于该产品系列从一个阶段到另一个阶段的流量时，我不确定它是否正确。

这是我的约束代码，Q2 是产品 i 从仓库 m 到配送中心 k 的流量，Qf2 是产品系列 f 从仓库 m 到配送中心 k 的流量。系列 1 包括产品 1-6、10。系列 2：7-9，系列 3：11-14。

我正在 Anylogic 中创建一个模型来模拟港口和腹地之间的集装箱运输（在 GIS 地图中）。我有关于在每个客户区和码头之间行驶的卡车数量的数据。我想在网络中添加一个可能的枢纽，以便卡车可以选择在夜间在码头和枢纽之间运输集装箱（并在白天将它们运送给客户）。

但是，我正在努力寻找如何将路线（和一天中的时间）选择添加到 Anylogic（基于路线成本（基于我拥有的旅行时间矩阵）、枢纽成本和终端在特定时间的平均等待时间天）。有人知道如何在 Anylogic 中为路线添加成本吗？

此代码来自 Maziar Raissi 的论文，名为Continuous_time_identification(Navier-Stokes)。

是否定义了两个不同的优化器？第一个用L-BFGS-B，最后一个Adam。定义好网络后，训练网络时，代码如下：

网络是否由之前描述的不同优化器训练了两次？

是什么让糟糕的行估计成为 SQL 查询性能的痛点？我很想知道内部原因。

通常，错误的行估计实际上会选择正确的计划，而良好查询和错误查询之间的唯一区别将是估计的行数。

为什么经常会出现如此巨大的性能差异？

是因为 Postgres 使用行估计来分配内存吗？