哈喽，各位大佬好，我是小明哥，初次实际遇到这个概念是在某次面试中，面试官说他们需要运筹学的相关人员来解决家居布置的问题（到达最优，但我不知道怎么才算最优，不知道label，所以有点懵逼），当时我对陌生的东西很畏惧（其实这是个本能反应），当时说，我不会，结果挂了。
any question could be solved in qq group868373192
看了下百度百科，运筹学就有这种问题，总体分为：线性/非线性规划，动态规划，这是规划里面的，还有库存论（销量预测，例如便利店），图论（七桥问题路线最短），排队论（客服接待顾客问题），博弈论（对策论，田忌赛马问题）等等吧，这些都是我们见过的吧，只是没有给它定名，对不上号而已。
那么对于上述家居布置问题应该算啥问题呢？应该属于组合最优化的问题，组合最优化包括哪些方法呢？如下，我们很熟悉，
聚类，KNN，决策树，回归，随机森林，SVM等等。
当然运筹学也有库，惊喜吧，意外吧，你遇到的都是别人研究过的领域，你并不需要披荆斩棘开辟新的道路，照葫芦画瓢就行了。谷歌开源了OR-tools，来吧，直接调库吧，大家都是这样做的。
当然还有经典的问题，选址问题，充电桩，快递柜，银行，连锁店，商场。
1，P中位（中值）问题
p个服务点，要求距离与需求量乘积之和最小，比如，商场应该建立在离人多的地方，毕竟人少的地方去的人少，而且多数人过去不方便。
2,P中心问题
p个服务点，任意需求点到服务点最大距离最小。
3，覆盖问题，包括最大覆盖问题和集覆盖问题
最大覆盖问题是研究在服务点数目和服务半径已知的时，如何设立 P 个服务点使得可接受服务的需求量最大的问题。目标函数是服务站可以覆盖的期望需求量最大 。
集覆盖问题，服务站个数最小和备用覆盖的顾客最大的双目标集覆盖问题。
OR工具解题思路：
Import the linear solver wrapper,declare the LP solver,define the variables,define the constraints,define the objective,call the LP solver; anddisplay the solution
例题如下：
最大化3x+4y使其满足要求。
from ortools.linear_solver import pywraplpdef LinearProgrammingExample():"""Linear programming sample."""# Instantiate a Glop solver, naming it LinearExample.solver = pywraplp.Solver.CreateSolver('GLOP')if not solver:return# Create the two variables and let them take on any non-negative value.x = solver.NumVar(0, solver.infinity(), 'x')y = solver.NumVar(0, solver.infinity(), 'y')print('Number of variables =', solver.NumVariables())# Constraint 0: x + 2y <= 14.solver.Add(x + 2 * y <= 14.0)# Constraint 1: 3x - y >= 0.solver.Add(3 * x - y >= 0.0)# Constraint 2: x - y <= 2.solver.Add(x - y <= 2.0)print('Number of constraints =', solver.NumConstraints())# Objective function: 3x + 4y.solver.Maximize(3 * x + 4 * y)# Solve the system.status = solver.Solve()if status == pywraplp.Solver.OPTIMAL:print('Solution:')print('Objective value =', solver.Objective().Value())print('x =', x.solution_value())print('y =', y.solution_value())else:print('The problem does not have an optimal solution.')print('\nAdvanced usage:')print('Problem solved in %f milliseconds' % solver.wall_time())print('Problem solved in %d iterations' % solver.iterations())LinearProgrammingExample()
愿我们终有重逢之时，而你还记得我们曾经讨论的话题。
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