线性规划 在人们的生产实践中，经常会遇到如何利用现有资源来安排生产，以取得最大经济效益的问题。此类问题构成了运筹学的一个重要分支—数学规划，而线性规划(LinearProgramming 简记LP)则是数学规划的一个重要分支。自从1947 年G. B. Dantzig 提出求解线性规划的单纯形方法以来，线性规划在理论上趋向成熟，在实用中日益广泛与深入。特别是在计算机能处理成千上万个约束条件和决策变
青岛某旅游公司五一长假准备推出旅游两日游套餐。旅游项目选择以下 7 种组合(见表 1)：
旅游公司计划在上述 7 种景点组合中选择 3 种组成二日游套餐。 由于疫情期间，为了预防人的聚集，各景点对旅游团人数有一定限制， 每两天该旅行社到各景点组合的人数配额限制，且不同的景点组合每 个游客给旅游公司带来的收益不同(见表 1)。根据公司的条件，公司 计划每两天最多安排 2100
# Java线性规划算法
## 简介
线性规划是一种数学优化问题，通过线性目标函数和线性约束条件来寻找最优解。Java提供了多种算法库来解决线性规划问题，本文将介绍Java中常用的线性规划算法，并给出代码示例。
## 线性规划问题
线性规划问题可以描述为以下形式：
```
Maximize (or Minimize) Z = c1x1 + c2x
用Python实现线性规划使用python库中scipy中的函数linprog来求解线性规划linprog函数中线性规划的标准形式为\[\min c^Tx\\
s.t\left\{\begin{aligned}Auq\cdot x&\le b\\
Aeq\cdot x&=beq\\
lb\le x&\le ub\end{aligned}\right.
\]其中c和x为n维向
转载
2023-05-22 21:18:51
100阅读
线性规划定义：求满足约束的最优目标，目标是变量的线性函数，约束是变量的相等或不等表达式。单纯形算法1 松弛变量 为将不等式转化为等式添加的非负变量 比如 将f(xi) >0 变成 xj= f(xi) ,那么xj就是松弛变量主元操作（pivot）1 任意在目标函数中系数为正的基本变量xi， 计算对其约束最紧的松弛变量yj 2 将yj= f(x) 转换成 xi = f(x,y
原创
2017-06-20 19:01:21
9838阅读
在讲线性结构和非线性结构之前，我们必须了解数据结构是什么，它包含什么内容，现在我用一个图大概的表示一下。 数据结构就是一种计算机存储的方式，比如
一、使用Copt求解模型步骤1.模型的引入使用 from copt import * 引入模型import coptpy as cp2.创建求解环境env = Envr()创建优化模型，返回一个Model对象mdl=env.ccreateModel("name")3.添加决策变量添加一个决策变量：mdl.addVar(lb=0.0, ub=COPT.INFINITY, obj=
线性规划的图解法6线性规划的图解法 主讲人：谢刘洋 学号：1207144031 * 线性规划的图解法 对于两个决策变量的线性规划可用作图方法来求解。图解法求解线性规划问题的步骤如下： 分别取决策变量x1 ,x2 为坐标向量建立直角坐标系。 画出线性规划的约束区域； 画出目标函数等值线； 平行移动目标函数等值线，找到最优解。 * 线性规划的图解法 例1:某工厂拥有A、B、C三种类型的设备，生产甲、乙
## Java线性规划算法实现分配问题
### 引言
在线性规划中，我们常常面临资源分配问题。例如，假设我们有一定数量的资源，如人力、时间、资金等，以及一组任务或项目，我们希望找到最佳的分配方案以最大化资源的利用率或实现特定的目标。在这种情况下，线性规划算法可以提供一种有效的求解方法。
本文将介绍如何使用Java编写线性规划算法来解决分配问题。我们将从问题描述开始，然后介绍线性规划的基本原理
原创
2023-10-02 12:13:02
58阅读
这是java的自学，如有问题，欢迎指正。目录前言一、Day11: 顺序表（一）二、day12：顺序表的基本操作1.查找2.插入3.删除4.代码总览三、day13：单链表1.节点类的定义2.单链表的清空3.单链表的查找4.单链表的插入5.单链表的删除总结前言在这周我们将要开始进行基本的线性结构的学习，难度也是相较于之前的基本语法有了一定的提升，用老师的话讲就是变得越来越有趣了。一、Day11: 顺序
单纯形算法1947年，丹齐格提出了一种求解线性规划问题的方法，即今天所称的单纯形法，这是一种简洁且高效的算法，被誉为20世纪对科学发展和工程实践影响最大的十大算法之一。
上文提到线性规划问题的最优解一定是基本可行解，单纯形法的思路即在不同的基向量下求不同的基本可行解，然后找到最优的解。从几何的角度来看，也就是从一个极点转换到另一个极点，直至找到最优极点的过程。
那么这样的话可以把算法分成三个子
转载
2023-07-24 18:46:01
236阅读
关于线性单纯形算法的总结，具体包括单纯形算法，大M法，两阶段法以及单纯形法的一些特殊情况。关于单纯形法的理解，主要参考了线性规划-单纯形算法详解。单纯形法的特殊情况参考了单纯形法的几种特殊情况。这里不对单纯形算法的原理进行证明，但是给出自己对计算单纯形表的每一个步骤的理解。 1 线性规划的形式说明一般线性规划可化为如下形式： &nbs
线性规划求解线性规划概念介绍模型建立步骤基本的线性模型例子模型一般形式和标准形式单纯形法、大M法、两阶段法总结 线性规划概念介绍线性规划是优化问题的特殊情形，其模型中的目标函数和约束条件均为决策变量的线性函数。模型建立步骤确定决策变量确定目标函数确定约束条件基本的线性模型例子列1【合理下料问题】用长度为500厘米的条材，截成长度为98厘米和78厘米两种毛胚，要求长98厘米的毛胚1000根，78厘
线性规划：线性规划在matlab中的标准形式: 其中c和x为n维向量，A、Aeq为适当维数的列向量。[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,LB,UB,X0,OPTIONS)favl返回目标函数
一、线性规划1、线性规划的概念线性规划(Linear Programming 简记 LP)是了运筹学中数学规划的一个重要分支。自从 1947 年 G. B. Dantzig 提出 求解线性规划的单纯形法以来，线性规划在理论上趋向成熟，在实用中由于计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后，线性规划现代管理中经常采用的基本方法之一。 在解决实际问题时，需要把问题归结成一个线性规划数学
线性规划法 播报编辑讨论上传视频数学术语本词条缺少概述图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来编辑吧！线性规划法就是在线性等式或不等式的约束条件下，求解线性目标函数的最大值或最小值的方法。其中目标函数是决策者要求达到目标的数学表达式，用一个极大或极小值表示。约束条件是指实现目标的能力资源和内部条件的限制因素，用一组等式或不等式来表示。 中文名
线性规划法
转载
2023-06-06 13:24:40
266阅读
本文还是对scipy官方文档的翻译及解释（毕竟文档写的那么好），使用的函数为scipy.optimize.minimize。函数原型为：scipy.optimize.minimize(fun, x0, args=(), method=None, jac=None, hess=None, hessp=None, bounds=None, constraints=(), tol=None, callb
转载
2023-10-03 15:07:46
176阅读
# 教学文章：如何实现Python线性规划算法
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你将指导一位刚入行的小白如何实现Python线性规划算法。本教程将分为以下步骤：流程图、表格展示步骤、每一步需要做什么以及相应的代码示例。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 数据准备
数据准备 --> 创建模型
创建模型 --> 设置目
浅谈线性规划对偶问题
线性规划线性规划是一类满足限制条件为关于自变量的线性约束，且目标函数是关于自变量的线性函数的一类最优化问题。对于一组自变量 \(x_1,x_2,\dots,x_n\)，定义线性函数 \(f(x_1,x_2,\dots,x_n)=\sum_{i=1}^{n}c_ix_i\)。不等式 \(f(x_1,x_2,\dots x_n)\le
转载
2023-07-06 13:16:48
129阅读
线性预测：通过一组yi'zhi已知输入和输出可以构建出一个简单的线性方程，这样可以把预测输入带入线性方程从而求得预测输出，达到数据预测的目的。Numpy提供的求解线性方程组模型参数的API为np.linalg.lstsq(A,B)[0]示例代码： import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
import datetime as dt
imp
