02整数规划 蒙特卡洛法(随机取样法) 编写文件mengte.m,目标函数f和约束向量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=[ sum(x)-400 x(1)+2*x(2)+2*x(3)+x(4)+6*x(5)-800 2*x(1)+x(2)+6*x(3)-200 x(3)+x(4)+5*x(5)-200 ]; 主函

摘自:http://www.maybe520.net/blog/987/ matlab中怎么求解线性方程组呢? matlab中求解线性方程组可应用克拉默法则(Cramer's Rule)即通过det()函数计算各个矩阵的行列式来求,也可以用高斯消元法来求解. matlab中的rref()函数可以将矩阵化成行最简形式,用法如下: 假如有一线性方程组为: 16 x1 + 2 x2 + 3 x3 = 13 5 x1 + 11 x2 + 10 x3 = 8 9 x1 + 7 x2 + 6 x3 = 12

介绍: 1.在 Matlab 中,用大写字母 D 表示导数,Dy 表示 y 关于自变量的一阶导数,D2y 表示 y 关于自变量的二阶导数,依此类推.函数 dsolve 用来解决常微分方程(组)的求解问题,调用格式为 X=dsolve(‘eqn1’,’eqn2’,…) 如果没有初始条件,则求出通解,如果有初始条件,则求出特解 系统缺省的自变量为 t. 2.函数 dsolve 求解的是常微分方程的精确解法,也称为常微分方程的符号解.但是,有大量的常微分方程虽然从理论上讲,其解是存在的,但我们却无法求

常用函数:det 计算矩阵的行列式的值inv 求矩阵的逆阵rank 求矩阵的秩[V D]=eig(A) 求矩阵A的特征值和特征向量poly 求矩阵的特征多项式rref 用初等变换将矩阵化成行阶梯形null(A,'r') 给出齐次线性方程组Ax=0 的基础解系fliplr 矩阵左右翻转flipud 矩阵上下翻转trace 求矩阵的迹diag 取得矩阵对角线元素 例子:1.矩阵函数的应用A=[3 -4 0; -1 5 2; 4 1 -6]det (A) %求矩阵的行列式的值rank (A) %求矩阵

一.符号表达式的极限 limit(F,x,a):求当时,符号表达式F的极限. limit(F,a):符号表达式F采用默认自变量(可由函数findsym求得),该函数求F的自变量趋于a时的极限值. limit(F):符号表达式采用默认变量,并以a=0作为自变量的趋近值. limit(F,x,a,'right')或limit(F,x,a,'left'):分别求符号表达式的左极限和右极限. 二.符号表达式的微分 功能函数diff可以完成一元或多元函数任意阶数的微分,对于自变量的个数多于一个的符号矩阵,

分支定界法(branch and bound)是一种求解整数规划问题的最常用算法.这种方法不但可以求解纯整数规划,还可以求解混合整数规划问题.分支定界法是一种搜索与迭代的方法,选择不同的分支变量和子问题进行分支. 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标下界(对于最小值问题),这称为定界.在每次分枝后,凡是界限超出已知可行解集目标值的那些子集不再进一步分枝,这样,许多子集可不予考虑,这称剪枝.这就是分枝定界法的主要思路. 分支定界法求解整数规

原文:Matlab随笔之指派问题的整数规划 注:除了指派问题外,一般的整数规划问题无法直接利用Matlab函数,必须Matlab编程实现分支定界法和割平面解法. 常用Lingo等专用软件求解整数规划问题. %指派矩阵为 % 3, 8, 2,10, 3 % 8, 7, 2, 9, 7 % 6, 4, 2, 7, 5 % 8, 4, 2, 3, 5 % 9,10, 6, 9,10 % %解题过程 c=[3 8 2 10 3; 8 7 2 9 7; 6 4 2 7 5; 8 4 2 3 5; 9 10

一.概述 1.定义:规划中变量部分或全部定义成整数是,称为整数规划. 2.分类:纯整数规划和混合整数规划. 3.特点: (1)原线性规划有最优解,当自变量限制为整数后: a.原最优解全是整数,那最优解仍成立 b.整数规划没有可行解 c.有可行解,但是不是原最优解 4.求解方法分类 (1)分支定界法 (2)割平面法 (3)隐枚举法 (4)匈牙利法 (5)蒙特卡洛法 二.分支定界法 1.算法如下(求解整数规划最大化问题) MATLAB实现 function r=checkint(x) %判断x(i)

1.整数规划问题 整数规划问题在工业.经济.国防.医疗等各行各业应用十分广泛,是指规划中的变量(全部或部分)限制为整数,属于离散优化问题(Discrete Optimization). 线性规划问题的最优解可能是分数或小数.但很多实际问题常常要求某些变量必须是整数解,例如:机器的台数.工作的人数或装货的车数.根据对决策变量的不同要求,整数规划又可以分为:纯整数规划.混合整数规划.0-1整数规划.混合0-1规划. 整数规划与线性规划的差别只在于增加了整数约束.初看起来似乎只要把线性规划得到的非整数

Matlab 2016b  正式版下载 这两天为完成最优化大作业,zyy又开始鼓捣matlab了.之前我装的是matlab 2013a,发现不支持求解整数规划,遂更新了一下. 下载地址 链接:http://pan.baidu.com/s/1bpw6HDP 密码:uaja这里有一个网盘地址(已更新可用地址),把破解文件和镜像文件都下载下来(这里的镜像文件被分成了两个,把下面三个文件都下载下来). 安装过程 将两个镜像文件解压到一个文件夹,我把它命名为R2016b_win64 将破解包解压 安装跟下

前言 最近小编学了运筹学中的单纯形法.于是,很快便按奈不住跳动的心.这不得不让我拿起纸和笔思考着,一个至关重要的问题:如何用单纯形法装一个完备的13? 恰巧,在我坐在图书馆陷入沉思的时候,一位漂亮的小姐姐靠过来,说:“同学,你是在看线性规划吗?你能帮我看看这道题该怎么解好吗?” 纳尼?还真是瞌睡来了送枕头.但是,尽管心里万马奔腾,还是要装作若无其事的样子,蛋蛋一笑.“这个啊,简单!让我来算算.” 但是一拿到题目之后,扫了一眼.惊得差点没把笔吞下去.这……城里人都这么会play的吗?我*,25个变

整数规划与线性规划的差别只是变量的整数约束. 问题区别一点点,难度相差千万里. 选择简单通用的编程方案,让求解器去处理吧. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 从线性规划到整数规划 1.1 为什么会有整数规划? 线性规划问题的最优解可能是分数或小数.整数规划是指变量的取值只能是整数的规划. 这在实际问题中很常见,例如车间人数.设备台数.行驶次数,这些变量显然必须取整数解. 整数规划并不一定是线性规划问题的变量取整限制,对于二次规划.非线性规划问

(一)线性方程组求解 包含n个未知数,由n个方程构成的线性方程组为: 其矩阵表示形式为: 其中 一.直接求解法 1.左除法 x=A\b; 如果A是奇异的,或者接近奇异的.MATLAB会发出警告信息的. 2.利用矩阵的分解来求解线性方程组(比单单进行左除速度快) (1)LU分解(只有方阵可以使用) LU分解就是分解成一个交换下三角矩阵(也就是说进行一定的操作后才是下三角矩阵)和一个上三角矩阵(不需要变换)的乘积形式.只要A是非奇异的,就可以进行LU分解. MATLAB提供的LU分解函数对于矩阵进行

遗传算法 1.前言 遗传算法是一种基于生物界自然群体遗传进化机制的自适应全局优化概率搜索算法.它与传统算法不同,不依赖梯度信息,而是通过模拟自然进化过程来搜索最优解. 例子:兔子的遗传进化 有人说,现代医学阻碍了人类的进化?你怎么看? 2．发展历程 遗传算法由密歇根大学的约翰·霍兰德和他的同事于二十世纪六十年代在对细胞自动机(英文:cellular automata)进行研究时率先提出.在二十世纪八十年代中期之前,对于遗传算法的研究还仅仅限于理论方面,直到在匹兹堡召开了第一届世界遗传算法大会.随

现代控制理论习题解答与Matlab程序示例 现代控制理论 第三版 课后习题参考解答: http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9544934 下面给出部分书后习题的Matlab方法求解: 第一章 状态空间表达式 1 传递函数转为状态空间表达式和约旦标准型 num=[10,-10]; den=[1,4,3,0]; w=tf(num,den); se=ss(w) [T,J]=jordan(A) 对应习题1-6 2 状态空间表达式转为传递函数 A=[0,1

四分位数(quantile),解释及调用形式如下. quantile(x,y,z)的三个参数的说明如下:x表示要求的矩阵或者向量:y的取值为表示要求的分位数,如四分之一中位数0.25,四分之三中位数0.75等:z的取值为1或者2,若值为1则表示按列求四分位数,若为2表示按行求四分位数. 例子如下: f=[1 2;3 4] quantile(f,0.25,1)=[1 2]; quantile(f,0.25,2)=[1;3]; 原文:https://blog.csdn.net/u012246313/

*本文主要记录和分享学习到的知识,算不上原创 *参考文献见链接 本文主要简述了求解MIP问题的两大类(精确求解和近似求解),或者更细致地,三大类方法(精确算法,ε-近似算法和启发式算法).由于暂时不太熟悉ε-近似算法,所以在这个版块我大部分只会涉及到精确算法和启发式算法. 目录 MIP问题 MIP求解方法 MIP问题 MIP问题,即混合整数规划问题(Mixed integer programming). 首先我们来简单回顾一下线性规划问题. 线性规划问题 线性规划问题指的是满足: (1)目标函数

00 前言 branch and cut其实还是和branch and bound脱离不了干系的.所以,在开始本节的学习之前,请大家还是要务必掌握branch and bound算法的原理. 01 应用背景 Branch and cut is a method of combinatorial optimization for solving integer linear programs (ILPs), that is, linear programming (LP) problems whe

一.学习目标. (1)了解Matlab与数学建模竞赛的关系. (2)掌握Matlab数学建模的第一个小实例—评估股票价值与风险. (3)掌握Matlab数学建模的回归算法. 二.实例演练. 1.谈谈你对Matlab与数学建模竞赛的了解. Matlab在数学建模中使用广泛:MATLAB 是公认的最优秀的数学模型求解工具,在数学建模竞赛中超过 95% 的参赛队使用 MATLAB 作为求解工具,在国家奖队伍中,MATLAB 的使用率几乎 100%.虽然比较知名的数模软件不只 MATLAB. 人们喜欢使

方程求解 求解单个代数方程 MATLAB具有求解符号表达式的工具,如果表达式不是一个方程式(不含等 号),则在求解之前函数solve将表达式置成等于0. >> syms a syms b syms c syms x >> solve('a*x^2+b*x+c') ans = -(b + (b^ - *a*c)^(/))/(*a) -(b - (b^ - *a*c)^(/))/(*a) 结果是符号向量,其元素是方程的两个解.如果想对非缺省值x变量求解,solve必须指定变量 >