线性规划:\[\begin{align}
&\min {\space} f^Tx \space ,\\
&s.t.\begin{cases}
A \cdot x \leq b \\
A_{eq} \cdot x = b_{eq}\\
lb \leq x \leq ub
\end{cases}
\end{align}
\]f=[13;9;10;11;12;8];
A
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2021-04-21 10:05:34
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线性规划问题前言一、线性规划的实例与定义二、线性规划的Matlab标准形式及软件求解 前言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（Linear Programming）则是数学规划的一个重要分支。 一、线性规划的实例与定义例 某机床厂 生产甲、乙两种机床，每台销售后的利润分别为4000
描述 提交 自定义测试 这是一道模板题。 （这个题现在标程挂了。。哪位哥哥愿意提供一下靠谱的标程呀？） 本题中你需要求解一个标准型线性规划： 有 nn 个实数变量 x1,x2,…,xnx1,x2,…,xn 和 mm 条约束，其中第 ii 条约束形如 ∑nj=1aijxj≤bi∑j=1naijxj≤b
原创
2021-06-04 23:42:11
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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
线性规划比较简单，关键在于耐心和细心。一、直线分割平面1.1 直线的两边学习线性规划前，先要补充学习一块坐标几何的内容 如上图所示，中间的黑色线直线的函数为：y=x，写成方程为x-y=0由于直线是向两头无限延伸的，可以认为它把整个平面分为3个部分：直线本身（黑色）、左边（红色）、右边（蓝色），可以叫左边和右边，也可以叫上边和下边，都一样。事实上，平面上的任何直线，都可以把平面分为这3部
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
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2023-07-06 13:16:48
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原创
2021-07-13 14:49:14
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线性规划 概念 线性规划的Matlab标准形式 数学标准型 可行解 满足约束条件的解$x=(x_1,x_2,\cdots,x_n)$，称为线性规划问题的可行解. 而使目标函数达到最大值的可行解叫最优解。 可行域 所有可行解构成的集合称为问题的可行域，记为R。 解决方法 图解法 简单直观，有助于了解线 ...
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2021-08-11 10:36:00
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线性规划线性规划（Linear Programming 简记LP）是运筹学的一个重要分支，它起源于工业生产组织管理的决策问题，数学上它用来确定多变量线性函数在变量满足线性约束条件下的最优值。线性规划模型通常由三个要素—决策变量、目标函数和约束条件构成。一般来讲，决策变量是决策者为了达到预定目标而要控制的那些量，问题的求解就是找出决策变量的最终取值；一、线性规划的概念和理论1.线性规划一般模型2.线
1、线性规划 1.1 线性规划的定义 线性规划的标准形式： 其中的 c 和 x 均为 n 维列向量，A、 Aeq 为适当维数的矩阵，b 、beq 为适当维数的列向量。 例如：x1 和 x2 称为决策变量，整个式子分为了目标函数和约束条件 总之， 线性规划问题是在一组线性约束条件的限制下， 求一线性目 ...
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2021-08-05 16:18:00
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线性规划
原创
2022-01-26 10:23:24
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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
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2023-07-24 18:46:01
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##单纯形法理解完这个算法后大家也可以打一下，打码过程中，会有很多很多的错误要排查，编码一小时，排错三小时，不过从中可以练习到蛮多的（运行截图在文末）输入线性规划标准型的数据（n个变量，m个约束条件）C //价值系数向量X //决策变量向量A //工艺系数矩阵b //资源常数yita //检验数theta //b除以换入变量在每行的系数，即单纯形表最右端参数找基可行解简单的拿最后m个决策变量，后期
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2023-09-19 08:01:03
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目录引言简单的一维线性规划实例优化实例cplex求解个人理解复杂的二维整数规划实例优化实例cplex求解注意事项总结 引言cplex是求解线性/整数规划问题的常用求解器之一，而java是应用非常广泛的程序开发语言。本文力争通过两个优化实例，描述清楚在java语言下，如何调用cplex高效求解线性/整数规划问题。简单的一维线性规划实例针对简单的问题，网上已有诸多实例，此处直接搬运：java调用cp
1、线性规划1.1 线性规划的定义线性规划的标准形式：其中的 c 和 x 均为 n 维列向量，A、 Aeq 为适当维数的矩阵，b 、beq 为适当维数的列向量。例如：x1 和 x2 称为决策变量，整个式子分为了目标函数和约束条件总之， 线性规划问题是在一组线性约束条件的限制下， 求一线性目标函数最大或最小的问题。1.2 线性规划的解线性规划问题的标准数学形式：满足（4）并使（3）达到最大值的可行解
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2021-08-05 16:18:00
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线性规划 （ Linear Programming ，简称LP ）特指目标函数和约束条件皆为线性的最优化问题。在作业研究中所面临的许多实际问题都可以用线性规划来处理，特别是某些特殊情况，例如：网路流、多商品流量等问题，都被认为非常重要。 目前已有大量针对线性规划算法的研究。 很多最优化问题算法都可以分解为线性规划子问题，然后逐一求解。概念线性规划问题其实一直陪伴着我们，上中学时有一类题目其实就是简
一、线性规划模型及概念规划问题的数学模型一般由三个因素构成 决策变量 目标函数 约束条件 数学规划是运筹学的一个重要分支，线性规划是数学规划的一个重要分支 线性规划即以线性函数为目标函数，线性条件为约束条件建立线性规划模型的基本步骤 （1）分析问题，找出决策变量 （2）根据问题，找出决策变量必须满足的一组线性等式或者不等式约束，即为约束条件 （3）根据问题的目标，构造关于决策变量的一个线性函数，即
一，原理与引例： 这个在matlab里面其实是有一个标准库来处理相应的数据的。如果题目要求最大值的话，只要在Ax前面加上一个负号就好了。 这个稍微解释一下，目标函数不是线性函数，所以这个地方用到了运筹学的知识。上面的u和v其
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2023-09-13 15:57:09
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非线性规划非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学八大分支之一，20世纪50年代初，库哈(H.W.Kuhn) 和托克 (A.W.Tucker) 提出了非线性规划的基本定理，为非线性规划奠定了理论基础。这一方法在工业、交通运输、经济管理和军事等方面有广泛的应用，特别是在“最优设计”方面，它提供了数学基础和计算方法，因此有重要的实用价值。一、非线性规划概
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2023-09-16 00:52:54
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