职工分配模型

公平的席位分配优化模型MF法：最大剩余法(GR)实际上解决了以下优化问题：你能证明这些结论吗？任意lt范数(t≥1),如：1, 2, ∞范数EP法：

拍卖模型的 Lingo 程序写法，搭配清晰的SET、DATA结构，真的挺适合新手入门的。工程里的资源分配问题，被用拍卖场景包装得直观。你能一眼看出谁赢得了哪些资源，谁没抢到，这种可视化思路蛮值得借鉴。清算价格用影子价格搞定，也就是 Lingo 里的对偶变量。比如有些资源没用完，那它的清算价就是 0，嗯，逻辑通顺。代码还蛮短的，像MAX=@SUM(LINK: B*X);这样就表达了收益最大化目标，挺简洁的。注意一点：粘贴数据表时格式要注意，作者提到直接从 Word 粘了，所以建议你粘贴前先清洗下空格和换行，避免报错。如果你刚开始接触Lingo或者做资源配置类建模，可以看看这个例子练练手，逻辑不绕

广告投放的效果总让你摸不准？广告预算分配模型的 R 语言实现会帮上大忙。这个实例用 R 写得挺清爽的，逻辑清晰，代码也不长。你可以直接看到预算怎么按渠道分配，图表展示也一目了然。 里面用了线性回归来做效果归因，思路比较实用。比如要把 10 万块广告预算分到微博、抖音、微信这三路，它能根据历史转化效果给出一个还算靠谱的分法。对中小团队来说，省事不少。 嗯，文件结构也蛮，浏览一下就能上手。如果你之前用过 Python 的类似方案，对照着看也挺有意思的。R 的绘图能力在这类模型上还是加分的。 另外还附了不少相关资源，像预算控制流程、KT 算法那种方法论资料，也有 R 语言教程链接，扩展一下思路也不错

以下是使用Lingo编写的8个职工分配在4个办公室的配对模型代码： !模型：将8个职工分配到4个办公室； SETS: WORKERS/1..8/: ASSIGN; OFFICES/1..4/; ENDSETS DATA: !每个办公室的容量； CAPACITY = 2, 2, 2, 2; ENDDATA MODEL: !定义目标函数，最小化空闲空间； MIN = @SUM(OFFICES(I): CAPACITY(I) - @SUM(WORKERS(J): ASSIGN(J, I))); !每个职工只能分配到一个办公室；

职工信息的集中管理、工资明细的快速查询，还有报表打印、数据备份……Visual FoxPro把这些功能都包得挺全的。这个“职工管理系统”虽然是为大三数据库课程准备的，但放到真实项目里也还蛮实用的。VFP 的事件驱动模型用起来顺手，界面也做得比较直观，菜单式导航，一看就懂。添加员工、修改信息、打印工资单这些都可以点几下搞定，响应也快，体验还不错。数据库设计方面也做得比较讲究，按 1NF、2NF、3NF 的范式来建表，数据不冗余，查得快、改得稳。工资和员工信息是分表存的，用索引加持，几千条记录也不吃力。像工资表里会有基本工资、奖金、福利这些字段，员工表就放姓名、部门、入职时间，一看就清楚。你要是想

这个应用程序利用TensorFlow库训练神经网络，使用DFT中的单元作为键，解决PQ问题。训练数据存储在application文件夹的json2.txt中，将数据转换为TensorFlow可用格式，将问题转换为二进制矩阵。神经网络模型被设计为解决PQ问题，并提供了日志保存功能。

遗传算法代码，解决物流中心与用户间的分配问题，优化物流效率。

为 SparkContext 分配 Executor 时，需要考虑内存和 CPU 资源。内存分配应避免过度分配，导致内存溢出或数据溢出。CPU 分配应根据实际计算需求调整，可根据 CPU 使用率进行观察。

任务分配优化 利用组合优化中的分支限界法，高效解决任务分配问题，寻找最佳分配方案。

职工健康体检信息管理系统 v3.2 的代码挺实用的，适合搞健康数据录入和的场景。如果你在做单位体检、慢病随访这类系统，它能帮上不少忙。系统里把职工的血压、血糖这些数据都做了结构化，还能导出报表，方便二次。 界面走的是比较传统的表格风，逻辑也清晰，用的都是常见的表单结构。前端如果你熟点jQuery和基本的HTML/CSS，改起来没什么难度。后端对接也简单，字段都命名得比较规范。 系统自带的查询功能也挺全的，按姓名、工号、项目分类都能查，还支持条件组合，响应也快。你要是做高校教职工健康体检统计，这系统的结构直接拿来改就行，省不少事。 如果你还想对接一些图表展示，可以加个ECharts模块，直接在页