matlab解决非线性混合整数规划问题或者增广拉格朗日方法解决非线性规划问题 [问题点数:20分]

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运筹系列9:混合整数非线性规划扩展割平面法
1. <em>混合</em><em>整数</em><em>非线性</em><em>规划</em> <em>混合</em><em>整数</em><em>非线性</em><em>规划</em>,英文为Mixed-Integer NonLinear Programming (MINLP) ,指的是既包含<em>整数</em>约束,也包含<em>非线性</em>约束的优化<em>问题</em>。 2. 扩展割平面法 扩展割平面(Extended cutting plane,ECP)的思路是:使用线性约束来代替逐步代替<em>非线性</em>约束进行求解。 假设求解<em>问题</em>是: min f(x,y)f(x,...
混合整数非线性规划
<em>混合</em><em>整数</em><em>非线性</em><em>规划</em><em>matlab</em>代码,需要者请下吧~
蒙特卡罗法与正常求解对比(解决非线性整数规划
蒙特卡罗法 随机抽样或统计模拟<em>方法</em>,是一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算<em>方法</em>
非线性整数规划---Matlab--随机取样计算法
Matlab求下列<em>整数</em>: %目标函数f,约束条件g function [f,g] = mengte(x) f = x(1)^2 + x(2)^2 + 3*x(3)^2 + 4*x(4)^2 + 2*x(5)^2 - 8*x(1) - 2*x(2) - 3*x(3) - x(4) - 2*x(5); g(1) = sum(x) - 400; g(2) = x(1) + 2*x(2) + 2*x
遗传算法解决非线性规划问题的Matlab程序
用遗传算法<em>解决</em><em>非线性</em><em>规划</em><em>问题</em>的<em>matlab</em>程序
非线性整数规划的遗传算法Matlab
<em>非线性</em><em>整数</em><em>规划</em>的遗传算法Matlab程序
增广拉格朗日方法MATLAB程序
大连理工大学 优化<em>方法</em> 上机实验
MINP混合整数非线性规划问题求解(MATLAB OPTI toolbox)
MINP(mixed integer nolinear programming)<em>问题</em>,是运筹学中的难点<em>问题</em>。常用的求解<em>方法</em>有分支定界法,割平面法。<em>混合</em><em>整数</em>的求解<em>问题</em>有一些稳定的求解器。比如ipsolve cplex, Matlab官方提供的GMATLAB使用智能仿生算法求解的。 本文介绍 OPTI toolbox 安装<em>方法</em>见:https://github.com/jonathancurrie/OP...
非线性整数规划的遗传算法Matlab程序
<em>非线性</em><em>整数</em><em>规划</em>是一个具有指数复杂度的NP<em>问题</em>,如果约束较为复杂,Matlab优化工具箱和一些优化软件比如lingo等,常常无法应用,即使能应用也不能给出一个较为令人满意的解。这时就需要针对<em>问题</em>设计专门
MATLAB求解线性规划(含整数规划和0-1规划问题
线性<em>规划</em>是数学<em>规划</em>中的一类最简单<em>规划</em><em>问题</em>,常见的线性<em>规划</em>是一个有约束的,变量范围为有理数的线性<em>规划</em>。如: 对于这类线性<em>规划</em><em>问题</em>,数学理论已经较为完善,可以有多种<em>方法</em>求解此类<em>问题</em>。但写这篇文章的目的并不是为了介绍数学理论,我们这里主要讲解如果利用工具求解这一类线性<em>规划</em><em>问题</em>。 最著名,同时也是最强大的数学最优化软件是LINGO/LINDO软件包,它能够求解多种的数学<em>规划</em><em>问题</em>,同时还提供了多
蒙特卡洛法非线性整数规划
code function [f,g]=mengte(x); f=x(1)^2+x(2)^2+3*x(3)^2+4*x(4)^2+2*x(5)-8*x(1)-2*x(2)-3*x(3)... -x(4)-2*x(5); g(1)=sum(x)-400; g(2)=x(1)+2*x(2)+2*x(3)+x(4)+6*x(5)-800; g(3)=2*x(1)+x(2)+6*x(3)-200;...
matlab求解下面的线性规划整数规划
<em>matlab</em>求解下面的线性<em>规划</em>和<em>整数</em><em>规划</em>   本篇博客主要讲了用<em>matlab</em>实际求解<em>整数</em><em>规划</em><em>问题</em>,目前还没有时间去自己实现<em>整数</em><em>规划</em>算法,只能通过调用MATLAB的函数去实现。 题目 代码 第一小题 %线性<em>规划</em>代码 %author Canlong f=[-3,-2]; A=[2,3;1,0.5]; b=[14;4.5]; C=[]; d=[]; xm=[0;0]; xM=1e+10*[...
Matlab工具包混合整数规划
This directory contains the sources to the Mixed Integer Linear Program solver 'lp_solve' in gzip-ed tar format: lp_solve.tar.gz This is the supported version, which is written in strict ANSI C, meant for UNIX and contains porting information for VMS. The most current version is 3.2. Lp_solve 3.0 and newer are released under the Lesser GNU public License. Older versions live under a more restriction license, only non-commercial usage is free for them. Complaints about the programs should be sent to michel@magma-da.com. --------------------------------------------------------------------------- The currently latest version of lp_solve is 4.0. You can find a source kit (lp_solve_4.0.tar.gz), a pre-compiled Microsoft version (lp_solve_4.0_win32.zip) and a source kit that should compile under Visual C++ (lp_solve_4.0_vb.zip). lp_solve 4.0 is maintained by Peter Notebaert (peno@mailme.org). There are many older versions as well on this web site, if you feel the urge to play with them. ---------------------------------------------------------------------- There is a Java port of lp_solve 2.0 at: http://www.cs.wustl.edu/~javagrp/help/LinearProgramming.html ---------------------------------------------------------------------- There is a Perl interface available: start a search from http://search.cpan.org/ There are many other interfaces to lp_solve on the web; I advise a web search to find them.
bnb20求解混合整数非线性规划
用于<em>非线性</em><em>整数</em><em>规划</em>的工具函数,修改代码后使之适用于<em>matlab</em>2015
matlab解线性规划问题
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《Matlab在数学建模中的应用》笔记2-非线性规划&整数规划
《Matlab在数学建模中的应用》笔记2-<em>非线性</em><em>规划</em>&<em>整数</em><em>规划</em>
模拟退火法求解整数非线性规划MATLAB程序
通过模拟退火法求解<em>整数</em><em>非线性</em><em>规划</em><em>问题</em>,可以多次调节参数获得最优值,仅作为参考。
MATLAB规划问题——线性规划非线性规划
1.线性<em>规划</em> 求线性<em>规划</em><em>问题</em>的最优解有两种<em>方法</em>,一种<em>方法</em>是使用linprog命令,另一种是使用optimtool工具箱,下面分别介绍这两种<em>方法</em>. ①linprog命令 一般情况下,Linprog命令的参数形式为[x,fval] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0),下面分别介绍各参数的含义. [x,fval]返回值中x为最优解,fval为最优值. ...
非线性整数规划,大型软件仍不好用
还得看Lingo之类的。model: Title cutting; sets: needs/1..4/:length,num; cuts/1..3/:x; patterns(needs,cuts):r; endsets data: length=4 5 6 8; num=50 10 20 15; capacity=19; enddata min=@sum(cuts(i):x(i)); @for(ne
解线性规划问题(用MatlAB)
用MATLAB解线性<em>规划</em><em>问题</em>,很简单的题目
分枝定界matlab 求解整数混合整数规划问题
该程序运用<em>matlab</em> 求解<em>整数</em>线性<em>规划</em>的分支定界程序,编译一次性通过,还不是很完善 对学习分枝定界很有帮助
MATLAB非线性规划函数
MATLAB<em>非线性</em><em>规划</em>函数 在 MATLAB\toolbox\optim中有两个M文件:constr.m和fminu.m,分别包含了用于约束优化<em>问题</em>和无约束优化<em>问题</em>的两组函数.下面介绍其中最有用的两个函数.
MATLAB求解非线性规划
MATLAB求解<em>非线性</em><em>规划</em>
数学建模——lingo动态规划
代码: model: sets: plane/1..6/:delta; link(plane,plane):alpha,beta; endsets data: alpha=@file('txt1.txt'); !需要在alpha的数据后面加上分隔符"~"; beta=@file('txt1.txt'); enddata min=@sum(plane:@abs(delta)); @...
Lingo
1、求解线性<em>规划</em> 输入如下: 结果:目标值=800, x1=250, x2=1002、求解二次<em>规划</em> 解: 3、求解: 解:model: sets: !集合部分; factory/A1..A3/:supply; !定义了一个factory集合,隐式定义集合中的成员为A1,A2,A3,集合中每个成员的属性为supply; market/B1..B4
matlab求解整数规划、0-1规划
<em>matlab</em>求解<em>整数</em><em>规划</em>、0-1<em>规划</em>R2014以前无法求解<em>整数</em><em>规划</em>,用bintprog求解0-1<em>规划</em>线性<em>规划</em>在2016版本中暂时还可用linprog求解求解0-1<em>规划</em>%p180task1 clear,clc; f=[10 12 15 11 16 13]; A=[40 60 80 50 90 70]; b=300; Aeq=[1 1 1 1 1 1]; beq=3; intcon=[1,2,3,4,5
Lingo与线性规划
Lingo与线性<em>规划</em> 代码如下 max =8*x1+6*x2; 9*x1+8*x2&amp;lt;=12; 7*x1+11*x2&amp;lt;=24; 9*x1+11*x2&amp;lt;=13; x1&amp;gt;=0; x2&amp;gt;=0;
LINGO解线性规划
求解一个很简单的线性<em>规划</em>的<em>问题</em>,要求x,y,z的范围都是[1,5]。如果在程序中这样写: max=120*x+80*y+50*z; 150*x+90*y+60*z&amp;lt;=1250; @BND(1,x,5); @BND(1,y,5); @BND(1,z,5); @gin(x); @gin(y); @gin(z); 连续点击运行按钮,会出现不同的结果。 第一次的运行结果是...
matlab求解非线性规划
求解<em>非线性</em><em>规划</em> min f=exp(x1x2x3x4x5) 源码与结果
MATLAB非线性规划ppt
MATLAB<em>非线性</em><em>规划</em>课件,让初学者快速入门
matlab求解 非线性规划
<em>非线性</em><em>规划</em>min f(x)=(x1)^2+(x2)^2+(x3)^2+8 (x1)^2+x2+(x3)^2>0 x1+(x2)^2+(x3)^2=0; <em>matlab</em>求解编写函数1定义目标函数 function f=fun1(x); f=sum(x.^2)+8编写函数2定义<em>非线性</em>约束条件 function [g,f]=
matlab 非线性规划
<em>matlab</em> <em>非线性</em><em>规划</em>PPT,里面有关于<em>非线性</em><em>规划</em><em>问题</em>用<em>matlab</em>实现的几个函数讲解。
无约束非线性规划matlab
用<em>matlab</em>编程实现共轭梯度法无约束<em>非线性</em><em>规划</em><em>问题</em>
数学建模的常用模型和方法
常用模型 l  <em>规划</em>&优化(lingo):0-1<em>规划</em>、线性<em>规划</em>、<em>整数</em><em>规划</em>、<em>非线性</em><em>规划</em>、动态<em>规划</em>、单目标、多目标、 l   图论:最短路径、hamilton圈、旅行商TSP<em>问题</em> 、最小生成树、网络最大流、最小费用流、 l  插值拟合 :插值、线性拟合 、<em>非线性</em>拟合、最小二乘拟合 l  概率论&数理统计:概率模型、方差分析、回归分析(二次曲线回归,线性回归)、
用lingo解决酒精稀释问题
案例:将 model: !求2ml 75%的酒精,稀释为70%、65%、60%、 55%、50%、45%、40%、35%、30%、25%、20%、15%、10%时所需要的水量; sets:  water /1..13/:x,y,a,b; endsets data:  a=3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9;  b=7 6.5 6 5.5 5
运筹优化学习04:Lingo的sum函数和for函数的使用方法介绍
介绍Lingo中的for函数和sum函数的使用<em>方法</em>
Lingo与极大化指派问题
Lingo与极大化指派<em>问题</em> 代码如下: model: !5个工人,5个工作的分配<em>问题</em>; sets: workers/w1..w5/; jobs/j1..j5/; links(workers,jobs): cost,volume; endsets !目标函数; min=@sum(links: cost*volume); !每个工人只能有一份...
lingo
昨天做完了1996年的数学建模题最优捕鱼策略,感觉基理题可以说难也可以说不难。 开始建模的时候模型的制定我们过于简单,经过老师的提醒我们在第一天下午建立了微分方程模型,思路挺清晰的,但是在求解方面停留了很久,lingo求解比较方便但是有些错误会看不出,建模的思路要有条理的展现在代码上。主要lingo软件能力其实还是比不上MATLAB,遇到大数据就会不稳定,这次题目上有十几个数量级的,计算时容易出...
matlab学习——非线性规划
一元无约束<em>规划</em> [x, fval]= fminbnd (f,x1,x2)其中fun为目标函数,支持字符串,inline函数,句柄函数,[x1,x2]为优化区间。输出x为最优解,fval为最优值。 例1 求函数在区间【0,8】上的最大值、最小值。 代码 如下 y='2*exp(-x)*sin(x)' [xmin,fmin]=fminbnd(y,0,8) %fplot(y,[0,8]) 答...
增广拉格朗日算法 GUI
<em>增广</em><em>拉格朗日</em>算法的<em>matlab</em>代码,同时有GUI窗口的演示,学习起来非常直观。
LINGO解非线性规划的数学软件
Lindo 和 Lingo 是美国 Lindo 系统公司开发的一套专门用于求解最优化<em>问题</em>的软件包。Lindo 用于求解线性<em>规划</em>和二次<em>规划</em><em>问题</em>,Lingo 除了具有 Lindo 的全部功能外,还可以用于求解<em>非线性</em><em>规划</em><em>问题</em>,也可以用于一些线性和<em>非线性</em>方程(组)的求解,等等。Lindo 和 Lingo 软件的最大特色在于可以允许优化模型中的决策变量是<em>整数</em>(即<em>整数</em><em>规划</em>),而且执行速度很快。
lingo逻辑运算符
逻辑运算符 #not#  否定该操作数的逻辑值, #not#是一个一元运算符 #eq#  若两个运算数相等,则为 true;否则为 flase #ne#    若两个运算符不相等,则为 true;否则为 flase #gt#    若左边的运算符严格大于右边的运算符,则为 true;否则为 flase #ge#   若左边的运算符大于或等于右边的运算符,则为 true;否则为 flas...
用lingo12求解二次规划问题
用用lingo12求解二次<em>规划</em><em>问题</em>,如下:x1    max 98x1
优化计算混合整数规划(MIP)问题时的gap
GAMS,优化调度,<em>混合</em><em>整数</em><em>规划</em>,gap,求解
求解整数规划混合遗传算法
求解<em>整数</em><em>规划</em>的<em>混合</em>遗传算法,针对遗传算法的缺陷,提出了遗传算法和混沌的结合
实验二 利用“规划求解”解线性规划问题
掌握“<em>规划</em>求解”的步骤 能解简单的线性<em>规划</em>模型
yalmip + lpsolve + matlab 求解混合整数线性规划问题(MIP/MILP)
最近建立了一个网络流模型,是一个<em>混合</em><em>整数</em>线性<em>规划</em><em>问题</em>(模型中既有连续变量,又有整型变量)。当要求解此模型的时候,发现<em>matlab</em>优化工具箱竟没有自带的可以求解这类<em>问题</em>的算法(只有bintprog求解器,但是只能求解不含连续变量的二值线性<em>规划</em><em>问题</em>)。于是在网上找了一些<em>解决</em><em>问题</em>的途径,下面说说我试过的几种可能的<em>解决</em>方案,包括cplex、GLPK、lpsolve 和 yalmip。 cplex
整数规划-求解方法整理
对于<em>规划</em>类<em>问题</em>的求解<em>方法</em>进行梳理,单解类解法指的是在搜索过程中维持单一解,种群类解法,在搜索过程中维持多个解。
运筹优化(九)--整数规划模型
一类<em>规划</em><em>问题</em>中如果要求部分或全部决策变量是正<em>整数</em>,则称之为<em>整数</em><em>规划</em>(Integer Programming,简称IP)。例如,所要求解的是机器设备的台数、完成工作的人数或装货的汽车数等。<em>整数</em><em>规划</em>中要求全部变量都限制为(非负)<em>整数</em>的,称为纯<em>整数</em><em>规划</em>(Pure Integer Programming)或全<em>整数</em><em>规划</em>(All Integer Programming);要求一部分变量限制为(非负)<em>整数</em>,则称...
Algorithm之PrA:PrA之IP整数规划(包括0-1整数规划)算法经典案例剖析+Matlab编程实现
Algorithm之PrA:PrA之IP<em>整数</em><em>规划</em>算法经典案例剖析+Matlab编程实现 目录 分枝定界法 <em>整数</em><em>规划</em>例题 0-1<em>整数</em><em>规划</em>实例 分枝定界法 对有约束条件的最优化<em>问题</em>(其可行解为有限数)的所有可行解空间恰当地进行系统搜索,这就是分枝与定界内容。通常,把全部可行解空间反复地分割为越来越小的子集,称为分枝;并且对每个子集内的解集计算一个目...
matlab解决线性规划非线性规划,整形规划及代码
一.线性<em>规划</em> 1.1举例说明 形如上述这样的数学公式就叫线性<em>规划</em> 此时我们写出它的<em>matlab</em>代码 f=[-5,-4,-6]; a=[1,-1,1;3,2,4;,3,2,0]; b=[20;42;30]; lb=zeros(3,1); [x,y]=linprog(f,a,b,[],[],lb) Optimization terminated. x = 0.0000 15.000...
增广拉格朗日算法+拉格朗日算法+多目标粒子群算法
文件夹内有三种算法的<em>matlab</em>代码文件,包括多目标粒子群、<em>拉格朗日</em>、<em>增广</em><em>拉格朗日</em>算法
解线性规划问题
系统学习<em>matlab</em>数理统计数据分析技术
蒙特卡洛方法非线性规划问题
蒙特卡洛<em>方法</em>解<em>非线性</em><em>规划</em><em>问题</em> 蒙特卡洛算法定义: 当所求解<em>问题</em>是某种随机事件出现的概率,<em>或者</em>是某个随机变量的期望值时,通过某种“实验”的<em>方法</em>,以这种事件出现的频率估计这一随机事件的概率,<em>或者</em>得到这个随机变量的某些数字特征,并将其作为<em>问题</em>的解。详情蒙特卡洛算法-百度百科。 这里我们将用蒙特卡洛<em>方法</em>求解一个<em>非线性</em><em>规划</em><em>问题</em>(以下简称NLP),NLP<em>问题</em>没有通用的解法,用Lingo<em>解决</em>这类<em>问题</em>是可行的
非线性规划——分析与方法
<em>非线性</em><em>规划</em>—分析与<em>方法</em> 阿佛里耳的大作 下载定有收获
MatLab建模学习笔记8——非线性规划问题求解
如果目标函数<em>或者</em>约束函数中包含<em>非线性</em>函数,就称这种<em>规划</em><em>问题</em>为<em>非线性</em><em>规划</em><em>问题</em>。<em>非线性</em><em>规划</em>是具有<em>非线性</em>约束条件或目标函数的数学<em>规划</em>,是运筹学的一个重要分支。 <em>非线性</em><em>规划</em><em>问题</em>的数学模型如下: 其中,f(x)是标量函数,A、B、Aeq、Beq是相应维数的矩阵和向量,C(x)、Ceq(x)是<em>非线性</em>向量函数。在Matlab中求解<em>非线性</em>函数最优解的命令是:X=FMINCON(FUN,X0,A,B,Aeq,Be
MATLAB非线性规划
数学形式 minf(x)s.t.{Ax≤BAeq⋅x=BeqC(x)≤0Ceq(x)=0minf(x)\\ s.t.\begin{cases} Ax \leq B\\ Aeq \cdot x=Beq\\ C(x)\leq 0\\ Ceq(x) = 0 \end{cases}minf(x)s.t.⎩⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎧​Ax≤BAeq⋅x=BeqC(x)≤0Ceq(x)=0​ f(x)f(x)f(x)...
数值优化(Numerical Optimization)学习系列-惩罚和增广拉格朗日方法(Augmented Lagrangian Methods)
概述 求解带约束的最优化<em>问题</em>,一类很重要的<em>方法</em>就是将约束添加到目标函数中,从而转换为一系列子<em>问题</em>进行求解,最终逼近最优解。关键<em>问题</em>是如何将约束进行转换。本节主要介绍 1. 二次惩罚方
拉格朗日(lagrange)插值及其MATLAB程序
根据《插值多项式的性质》中的定理6.1可得 其中(6.19)称为基函数,(6.18)称为<em>拉格朗日</em>多项式,用(6.18)
matlab解0-1整数规划问题
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混合整数规划求解工具
请看如下博客介绍: http://www.cnblogs.com/kane1990/p/3428129.html 
数学建模 | MATLAB学习 | 非线性规划
 如果目标函数或约束条件中包含<em>非线性</em>函数,就称这种<em>规划</em><em>问题</em>为<em>非线性</em><em>规划</em><em>问题</em>。一般说来,解<em>非线性</em><em>规划</em>要比解线性<em>规划</em><em>问题</em>困难得多。而且,也不像线性<em>规划</em>有单纯形法这一通用<em>方法</em>,<em>非线性</em><em>规划</em>目前还没有适于各种<em>问题</em>的一般算法,各个<em>方法</em>都有自己特定的适用范围。<em>非线性</em>规格的MATLAB解法 Matlab中的命令是[x,fval]=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,o...
MATLAB数学建模(3)-非线性规划
将要<em>规划</em>求解的<em>问题</em>运用各种原理写成要最大化<em>或者</em>最小化的数学公式后,运用MATLAB求解<em>问题</em>。针对<em>非线性</em><em>规划</em>,MATLAB提供了如下命令:fimincon. MATLAB中<em>非线性</em><em>规划</em>的数学模型可写成如下形式: f(x)为标量函数,A,B,Aeq,Beq是相应维数的矩阵和向量,C(x),Ceq(x)是<em>非线性</em>向量函数。 如,求解下列<em>非线性</em><em>规划</em>: 先
matlab:无约束非线性规划函数
fminunc() fminsearch() %用于求解无约束<em>非线性</em><em>规划</em>的函数有:fminsearch和fminunc,用法介绍如下。 %fminsearch函数 %x=fminsearch(fun,x0) %x=fminsearch(fun,x0,options) %x=fminsearch(fun,x0,options,p1,p2,…) %[x,fval]=fminsearch(
MATLAB里实现整数规划
function =DividePlane(A,c,b,baseVector) %约束矩阵:A; %目标函数系数向量:c; %约束右端向量:b; %初始基向量:baseVector %目标函数取最小值
matlab用穷举法解决问题
<em>matlab</em>穷举法
Matlab——0-1整数规划
(1)第一个<em>问题</em>:指派<em>问题</em>的0-1<em>整数</em><em>规划</em><em>问题</em>,可以使用MATLAB,如果是其他的就不适用。 栗子: (1)[3821038729764275842359106910]\begin{bmatrix} 3 &amp;amp; 8 &amp;amp; 2 &amp;amp; 10 &amp;amp; 3 \\\\ 8 &amp;amp; 7 &amp;amp; 2 &amp;amp; 9 ...
Matlab——整数规划
<em>整数</em><em>规划</em>有很多解法,下面将一一列出: (1)分枝定界法——可求纯或<em>混合</em><em>整数</em>线性<em>规划</em>(隐枚举法) \quad(A)分枝。将可行解的空间反复地分割为越来越小的子集 \quad(B)定界。对每个子集内的解集计算一个目标下界 \quad(C)剪枝。若界限超出已知可行解集目标值的子集,不再分枝 (2)割平面法——可求纯或<em>混合</em><em>整数</em>线性<em>规划</em> (3)隐枚举法——求解“0-1”<em>规划</em>特殊情形 \quad(A)过滤隐枚...
matlab 源代码 整数规划
<em>matlab</em> 源代码 <em>整数</em><em>规划</em> 经典奉献
matlab求解整数规划
<em>matlab</em>求解<em>整数</em><em>规划</em>,可以自己修改,经检验可用
整数规划的MATLAB源码
<em>整数</em><em>规划</em>,对于<em>整数</em>优化<em>问题</em>,采用MATLAB编程,比较方便实用
混合整数规划问题matlab仿真代码.txt
<em>matlab</em>代码适用于<em>解决</em>线性和<em>非线性</em><em>整数</em><em>规划</em>,<em>混合</em><em>整数</em><em>非线性</em><em>规划</em><em>问题</em>。
matlab的yalmip工具解决整数规划
使用yalmip工具,可以方便快捷地<em>解决</em>线性<em>规划</em><em>问题</em>,比如<em>整数</em><em>规划</em>和0-1<em>规划</em>
整数规划的0-1遗传算法
<em>解决</em><em>整数</em><em>规划</em>中的0-1遗传算法代码 对于求0-1<em>规划</em>的朋友有一定帮助
解决非JavaScript浏览器问题
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matlab分支定界法解线性规划问题
<em>matlab</em>分支定界的实现,<em>整数</em><em>规划</em>,最优策略
Matlab 解非线性方程组2
几个用<em>matlab</em>求解<em>非线性</em>方程组的例子,帮助初学者使用<em>matlab</em>计算<em>非线性</em>方程组
MATLAB优化工具箱解线性规划(线性规划非线性规划
有介绍MATLAB优化工具箱的各种函数应用,并有大量实例编程程序。包括线性<em>规划</em>,<em>非线性</em><em>规划</em>,二次型,多元函数无约束优化<em>问题</em>,一元函数无约束优化<em>问题</em>。
MATLAB 牛顿迭代法解非线性方程组
牛顿迭代法流程图: Newton迭代法计算步骤 : (1) 取初始点x0,最大迭代次数N和精 度 ε。 (2) 如果 f' (x0)=0, 则停止计算;否则计算  x1 = x0 -f(x0)/ f'(x0)。 (3) 如果|x1-x0|<ε, 则停止计算 ; 否 则 x0=x1, 转 到 (2)。 (4) 如果n=N, 则停止计算; 否 则 取 n=n+1, 转 到 (2)
数学建模程序与方法非线性规划
定义 如果目标函数<em>或者</em>约束条件包含<em>非线性</em>函数,那么这种<em>规划</em><em>问题</em>成为<em>非线性</em><em>规划</em><em>问题</em>。我们知道线性<em>规划</em><em>问题</em>的最优解在可可行域的边界上达到,而<em>非线性</em><em>规划</em><em>问题</em>的最优解可以在可行域的任意一点达到。 数学表达 minf(x)  s.t.⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪Ax≤BAeq⋅x=bC(x)≤0Ceq(x)=0\min f(x)   s.t.\begin{cases} Ax\leq B
整数规划整数规划整数规划
<em>整数</em><em>规划</em><em>整数</em><em>规划</em><em>整数</em><em>规划</em><em>整数</em><em>规划</em><em>整数</em><em>规划</em><em>整数</em><em>规划</em>
matlab学习——选址问题(线性规划非线性规划规划
线性<em>规划</em> 某公司有6个建筑工地,位置坐标为(ai,bi) (单位:公里),水泥日用量di (单位:吨) i 1 2 3 4 5 6 a 1.25 8.75 0.5 ...
学籍管理系统需求分析加概念设计VB下载
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微软宠物商店代码分析下载
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VisualC.实效编程百例下载
VC++百例全套,VisualC.实效编程百例 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/tmwanly/4784562?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/tmwanly/4784562?utm_source=bbsseo[/url]
我们是很有底线的