鱼塘钓鱼（贪心算法）--算法设计 约翰有h（1≤h≤16）个小时的时间，在该地区有n（2≤n≤25）个湖，这些湖刚好分布在一条路线上，该路线是单向的。约翰从湖1出发，他可以在任一个湖结束钓鱼。但他只能从一个湖到达另一个与之相邻的湖，而且不必每个湖都停留。 已知在最初5分钟，湖i预计钓到鱼的数量为fi（fi≥0）。以后每隔5分钟，预计钓到鱼的数量将以常数d
转载
2024-06-19 20:37:01
212阅读
为了保护人类赖以生存的自然环境，可再生资源（如渔业、林业资源）的开发必须适度。一种合理、简化的策略是，在实现可持续收获的前提下，追求最大产量或最佳效益。考虑对鳀鱼的最优捕捞策略：假设这种鱼分4个年龄组，称为1龄鱼，2龄鱼，3龄鱼，4龄鱼。各年龄组每条鱼的平均质量分别为5.07、11.55、17.86、22.99（g），各年龄组的自然死亡率为0.8（1/年），这种鱼为季节性集中产卵繁殖，平均每条4龄
# 用Python进行数学建模求最优解的实施过程
在技术迅速发展的今天，数学建模已成为解决复杂问题的重要工具。Python作为一种简洁而强大的编程语言，在数学建模中扮演着重要的角色。对于刚入行的小白来说，了解整个实施过程是至关重要的。本文将详细介绍如何使用Python进行数学建模以求最优解，以及每个步骤中需要用到的代码和注释。
## 实施流程
| 步骤 | 描述
文章目录A 概述1 最优化模型的一般形式2 最优化模型的分类B 优化模型之运输问题1 运输问题的数学模型2 一般运输问题的求解A 概述1 最优化模型的一般形式最优化方法是指在一系列客观或主观限制条件下，寻求 合理分配有限资源使所关注的某个或多个指标达到最大（或 最小）
原创
2022-04-13 16:44:44
1930阅读
文章目录A 概述1 最优化模型的一般形式2 最优化模型的分类B 优化模型之运输问题1 运输问题的数学模型2 一般运输问题的求解A 概述1 最优化模型的一般形式最优化方法是指在一系列客观或主观限制条件下，寻求 合理分配有限资源使所关注的某个或多个指标达到最大（或 最小）的数学理论和方法，是运筹学里一个十分重要的分支。三个要素：决策变量decision bariable，目标函数 objective function，约束条件constraints。可行域：满足约束条件的所有x范围。可行解：可行域上
原创
2021-06-21 15:40:20
4270阅读
问题一模型假设1.假设运输过程中不会出现天气等影响货物数量的意外情况。 2.假设不会出现影响货物储备量的意外情况。符号说明限制条件目标函数：限制条件一：送到仓库的货物数量和要分别小于工厂产量： 限制条件二：要使得输送量等于顾客需求量： 限制条件三：由工厂送给仓库的货物量大于等于仓库送到顾客的货物量：源代码model:
title NJUCM第一次数模作业;
sets:
Factory/1..2/
转载
2024-01-04 13:48:06
146阅读
【链接：https://pan.baidu.com/s/1Oqa0lMAAlvEM5x3GJRlr6w 提取码：zjxs】对于数学建模而言，最开始很多小伙伴用到的是Lingo、SPSS和Matlab，但随着时间的推移，更多小伙伴选择了Matlab和Python,目前仅用Lingo做一些基础的规划工作。但由于Matlab禁止哈工大和哈工程两所高校使用，导致学校老师和学生均不能
转载
2023-08-24 17:31:14
251阅读
引言在尝试了包括MATLAB在内的常用数学建模工具后，我最终选择了python来进行数据的处理和可视化工作，这里面有几点原因：MATLAB能做的事python能做吗？能，虽然有些事不如MATLAB方便但是python的各种库的支持都相当完善，完全可以应对数学建模的需求。MATLAB的市场占有率高很大程度上是由于市场惯性，因为MATLAB是个相当古老的软件，所以老的数模资料和培训老师都喜欢采用，代代
转载
2023-06-10 20:24:49
276阅读
2020数学建模亚太赛画图准备（Python-Matplotlib）Matplotlib本文用于自己学习笔记，以及新手小白借鉴。用到的函数都有相关解释。可以说是非常全面了。Matplotlib 是Python中类似 MATLAB 的绘图工具。1. 简介Matploblib1.1 Figure在任何绘图之前，需要用Figure新建一个画板，开始绘图。import matplotlib.pyplot
转载
2024-02-05 11:22:17
132阅读
# 如何实现数学建模中的粒子群算法代码模板求最优解（Python版）
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，广泛应用于函数优化和调度问题中。对于刚入行的小白，理解PSO的原理和实现步骤是非常重要的。本文将指导你一步步实现一个简单的PSO算法代码模板，以求解最优解。这篇文章将涵盖整体流程、每个步骤的具体实现以及注释。
## 一
原创
2024-10-24 04:49:21
81阅读
# Python数学建模最优化理论的算法实现初步指南
## 一、整件事情的流程
在实现一个数学建模最优化算法时，可以遵循以下流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 定义问题：明确需要解决的最优化问题。 |
| 2 | 确定约束条件：指定需要遵循的约束。 |
| 3 | 选择适当的优化算法：根据问题的性质选择合适的算法。 |
| 4
原创
2024-10-15 06:21:13
27阅读
# 数学建模 Python 代码大全
## 介绍
数学建模是一种将数学理论应用于解决实际问题的方法。它涉及到数学模型的构建、求解和分析。Python 是一种功能强大且易于学习的编程语言，广泛用于数学建模领域。本文将为您介绍一些常用的数学建模问题，并提供相应的 Python 代码示例。
## 线性回归
线性回归是一种用于预测数值型变量的常用方法。它假设自变量与因变量之间存在线性关系。以下是一
原创
2023-07-22 01:57:14
679阅读
# Python在数学建模中的应用
数学建模是将现实问题转化为数学问题，再通过数学方法进行求解的一种过程。随着数据科学和人工智能的迅猛发展，Python成为了这一领域的热门编程语言。本文将帮助刚入行的小白了解如何使用Python进行数学建模。
## 数学建模的基本流程
下面是数学建模的一般步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-14 05:02:24
39阅读
文章目录Numpy学习1 Numpy 介绍与应用1-1Numpy是什么2 NumPy Ndarray 对象3 Numpy 数据类型4 Numpy 数组属性Pandas学习1 pandas新增数据列2 Pandas数据统计函数3 Pandas对缺失值的处理总结关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python工具包+项
最优化方法/数学规划，是运筹学的一个分支怎样建立最优化问题的数学模型
决策变量和函数约束或限制条件目标函数连续变量优化模型线性规划标准形式的线性规划模型 线性规划问题转为标准形式max w=7x+12y
s.t 9x+4y<=360
4x+5y<=200
3x+10y>=300
x>0,y>0x_4=x,x_5=y,引入松弛变量 x1,x2>=
转载
2023-10-03 12:42:41
227阅读
例12：一只游船上有800（1000）人，一名游客不慎患传染病，12（10）小时后有3人发病，由于船上不能及时隔离，问经过60（30）小时，72小时，患此病的人数。(与人口模型和Logistic模型类似)先用python和matlab模拟我的python代码 # -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import random
import matpl
转载
2024-02-17 08:16:09
93阅读
# Python 捕鱼游戏代码解析
在现代游戏开发中，Python因其简单易用和强大的库支持而被广泛应用于图形和游戏编程。本篇文章将探讨一个简易的“捕鱼”游戏的实现，包括游戏基本逻辑、类设计和一些示例代码。
## 游戏逻辑概述
捕鱼游戏的基本逻辑如下：
1. 玩家控制一个捕鱼网，可以在水面上移动。
2. 鱼会随机生成并在水中游动。
3. 玩家需要在鱼经过时，使用捕鱼网捕捉鱼。
4. 捕到的
数学建模常用代码总结-Python&MATLAB数学建模过程中有许多可复用的基础代码，在此对 python 以及 MATLAB 中常用代码进行简单总结，该总结会进行实时更新。一、文件读取python (pandas)文件后缀名（扩展名）并不是必须的，其作用主要一方面是提示系统是用什么软件打开，另一方面提示文件内容格式。如.txt, .csv, .tsv 文件均为纯文本文件，只是 .csv,
转载
2023-08-10 20:10:17
54阅读
JetRail高铁乘客量预测——7种时间序列方法数据获取：获得2012-2014两年每小时乘客数量import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('C:\\Users\\Style\\Desktop\\jetrail.csv', nrows=11856)
df.head
转载
2023-06-29 15:34:36
185阅读
instance1：求解下列线性规划问题 s.t. 代码：from scipy import optimize
import numpy as np
c = np.array([2,3,-5])
A = np.array([[-2,5,-1],[1,3,1]])
B = np.array([-10,12])
#要与A对应，是二维矩阵
Aeq
转载
2023-06-06 21:38:56
205阅读
