题目来源:数学建模算法与应用第二版(司守奎)第一章习题1.4 题目说明 作者在答案中已经说明,求解上述线性规划模型时,尽量用Lingo软件,如果使用Matlab软件求解,需要做变量替换,把二维决策变量化成一维决策变量,很不方便.(原答案附末尾) 这里我们可以采用matlab的cvx工具箱进行编写,会简化代码并提升可读性 clc;clear; format short; % 初始数据 w = [18 15 23 12]; r = [3100 3800 3500 2850] .* w; s = [4

一个简单的线性规划问题,使用Matlab的linprog解决 假定有n种煤,各种煤的配比为x1,x2,x3,……首先需要满足下列两个约束条件,即 x1+x2+x3……+xn=1 x1≥0, x2≥0,x3≥0,……,xn≥0 煤种 全水分 空干基水分 收到基灰分 收到基低位发热值 1 33.6 15.43 19.07 2958 2 13.4 2.58 43.49 3860 3 17.5 2.84 23.35 4400 4 13.7 4.27 24.37 44865 11.2 2.72 36.05

在管理信息系统的开发过程中,往往会涉及到一些线性规划数学模型,例如资源配置优化.微软的Microsoft.Solver.Foundation是一个数学库,可以很好的对线性规划问题进行求解.关于它的细节,可以自行百度,话不多说,以例题来学习如何用Microsoft.Solver.Foundation进行线性规划: 题目(来自网络),如下图: 为了解决上述线性规划问题,先要下载并安装Microsoft.Solver.Foundation库,关于安装细节这里不赘述. 1.VS2012建立一个WPF应用

最近建立了一个网络流模型,是一个混合整数线性规划问题(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matlab优化工具箱竟没有自带的可以求解这类问题的算法(只有bintprog求解器,但是只能求解不含连续变量的二值线性规划问题).于是在网上找了一些解决问题的途径,下面说说我试过的几种可能的解决方案,包括cplex.GLPK.lpsolve 和 yalmip. cplex 首先想到的是IBM公司大名鼎鼎的cplex.cplex是IBM公司一款高性能的数学规划问题求解器,可以快速.

题目描述 申奥成功后,布布经过不懈努力,终于成为奥组委下属公司人力资源部门的主管.布布刚上任就遇到了一个难题:为即将启动的奥运新项目招募一批短期志愿者.经过估算,这个项目需要N 天才能完成,其中第i 天至少需要Ai 个人.布布通过了解得知,一共有M 类志愿者可以招募.其中第i 类可以从第Si 天工作到第Ti 天,招募费用是每人Ci 元.新官上任三把火,为了出色地完成自己的工作,布布希望用尽量少的费用招募足够的志愿者,但这并不是他的特长!于是布布找到了你,希望你帮他设计一种最优的招募方案. 输入

摘要:线性规划是一组数学和计算工具,可让您找到该系统的特定解,该解对应于某些其他线性函数的最大值或最小值. 本文分享自华为云社区<实践线性规划:使用 Python 进行优化>,作者: Yuchuan. 线性规划说明 什么是线性规划? 想象一下,您有一个线性方程组和不等式系统.这样的系统通常有许多可能的解决方案.线性规划是一组数学和计算工具,可让您找到该系统的特定解,该解对应于某些其他线性函数的最大值或最小值. 什么是混合整数线性规划? 混合整数线性规划是线性规划的扩展.它处理至少一个变量采用离

摘要: 服务功能链(SFC)是未来Internet的一项关键技术. 它旨在克服当前部署模型的僵化和静态限制. 该技术的应用依赖于可以将SFC最佳映射到衬底网络的算法. 这类算法称为"服务功能链资源分配(SFC-RA)"算法或" VNF放置(VNFP)"算法. 本文介绍了SFCRA算法的最新研究概况. 介绍了公式和相关问题后,总结了SFC-RA问题的几种变体. 最后,我们讨论了几个未来的研究方向 I 介绍 随着Internet和网络服务的快速发展,出于技术原因,增值原

0 - Abstract 我们提出了一种方法去在一张图片中有效地识别多个人体的2D姿势.这个方法使用了一个无参数表示法,我们将其叫为Part Affinity Fields(PAFs),其是去在图片中根据个体识别身体各部分的联合.这个架构编码了全体信息,并且允许一个贪婪的从底向上的解析步骤,这在实现实时性能的时候有着高度的精度而无须考虑图像中个体的数量.这个架构被设计成使用了两个分支的相同序列预测过程,从而来联合学习部分定位以及他们的联系.我们的方法在the inaugural COCO 201

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

3.设计 这一章我们描述软件定义广域网架构的细节. 3.1.概述 我们的软件定义网络从逻辑上可以看做三层,如图所示, B4服务于多个广域网节点,每个节点都有很多服务器集群.在每个B4节点内,交换机硬件层主要用来转发数据,不运行复杂的控制软件,站点控制层包括网络控制服务器,托管OpenFlow控制器和网络控制应用. 这些服务器支持分布式路由和流量工程作为路由覆盖.OpenFlow控制器根据网络控制应用指令和切换时间,并指示交换机根据此变化的网络状态设置转发条目数.对于单个服务器和控制进程的错误容忍

问题 将如下一组数字从大到小排序. {10, 20, -32, 177, 0, -11.5, 19, 7, 6.2, -6.28, -2.71, 44} 解决办法 建立数学模型,给出各个数字的次序值. 模型 设x[i]为第i个数的次序值.根据排序规则有如下约束: x[i] <= x[j] -1 | i=1,...,n; j=1,...,n; i<>j; d[i] >d[j] 希望次序值从1开始,最大不超过数字的总数: x[i] >= 1 | i=1,...,n x[i] &l

写在前面:SDOI2016 Round1滚粗后蒟蒻开始做网络流来自我拯救(2016-04-11再过几天就要考先修课,现在做网络流24题貌似没什么用←退役节奏) 做的题目将附上日期,见证我龟速刷题. 1.飞行员配对方案问题 2016-04-11 二分图最大匹配问题,更新了一下$Dinic$模板,带上了当前弧优化和多路增广.这道题输出方案有很多种,可是没有special judge,所以没有A,但方案数是对的.合法的输出方案只能用匈牙利算法解决. #include<queue> #include&

一.解决问题 主要是安排现有资源(一定),取得最好的效益的问题解决,而且约束条件都是线性的. 二.数学模型 1.一般数学模型 2.MATLAB数学模型 其中c,x都是列向量,A,Aeq是一个合适的矩阵,b,beq是合适的列向量.然后lb和ub是下限和上线(但是请注意= =,lb是一个变量的名字) 三.相关方程解法 1.图解法,画出可行域,这个可以进行编程进行实现. 2.直接使用MATLAB的相关方法进行解题. [x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,LB,UB,Xo,OPT

引言            不求知道一切, 只求发现一件 -- 乔治·西蒙·欧姆 附注:那些存在于梦幻中的事迹,那些儿时梦中的人物,每每看起,都觉得 .哎 .... 岁月 ... 一直在努力 ... 哎 ...... 愿有 同感受的经历的人  , 今天过的更舒适. 题外话 一个朋友有一次,前不久给我发了一封邮件 介绍 他在写一个js图表插件的自适应代码. 希望我能帮他从 中 找出自适应的数学规律. 他给我的信息 如下: 内容 : 这就是一道数学题,其实我还是觉得挺好玩的,就是老虎吃刺猬,不知道从

在实际生产生活中,需要我们解大量的线性方程组,例如是有探测.线性规划.电路等,这里我们便从理论角度建立一套解决线性方程组的体系. 线性方程组: 形如下面形式的方程组称为线性方程组. 回想起解决二元线性方程组我们的处理方法,本质上就是高斯消元法的个例,在解决多元线性方程组的时候,我们使用的便是高斯消元法. 探求线性方程组的解情况以及解线性方程组是线性代数核心要解决的问题. 然而为了更好的简化运算过程,我们确定每个方程中xi的位置,仅仅关注线性方程组的系数,因此这里自然的引入的矩阵: 这里我们便完成

线性规划定义: 在给定有限的资源和竞争约束情况下,很多问题都可以表述为最大化或最小化某个目标.如果可以把目标指定为某些变量的线性函数,而且如果可以将资源约束指定为这些变量的等式或不等式,则得到了一个线性规划问题. 对于一些线性规划问题,我们通常能够转化成 每个变量的都出现两次,且系数分别为+1和-1. 就是这样的模型,我们可以用网络流的方法巧妙的解决. 首先网络流有性质:对于除了源点和汇点的其他点,有 流入的总量等于流出的总量. 这让我们有一个思路,把点当成每一个方程,把边看成给予限制的变量,对

题意:有n个小时,对于第i个小时,睡觉的愉悦值为si,打隔膜的愉悦值为ei,同时对于任意一段连续的k小时,必须至少有t1时间在睡觉,t2时间在打隔膜.如果要获得的愉悦值尽 量大,求最大的愉悦值和睡觉还是打隔膜的方案.(输出两行,第一行为最大愉悦值,第二行n个字符第i个字符为S则表示第i个小时在睡觉,为E则表示第i个小时在打隔膜) https://darkbzoj.cf/problem/4842 我现在还没学线性规划的一系列东西(真丢人),写一下直观上的理解,学完线性规划和差分建图再回来写题解.

很久没更新过APS系列文章了,这段时间项目工作确实非常紧,所以只能抽点时间学习一下运筹学的入门知识,算是为以后的APS项目积累点基础.看了一些运筹学的书(都是科普级别的)发现原来我目前面对的很多排产.排班.资源分配和路线规划问题,都是运筹学上的典型案例.与此同时,除了继续使用Optaplanner来做我们的规划类项目外,还花点时间去研究了一下Google OR-Tools开源规划引擎,这是Google旗下的一个开源求解器,接下来我会专门写一些关于Google OR-Tools应用的文章,并与Op

IPOPT工具解决非线性规划最优化问题使用案例 By Andrew( justastriver@gmail.com ) 2013-08-07 简单介绍 ipopt是一个解决非线性规划最优化问题的工具集,当然,它也能够用于解决线性规划问题的求解.它提供了c/c++接口,很易于使用. 问题 解决类似以下的非线性问题: Ipopt工具採用内点法求解非线性优化问题. 求解前的准备 须要计算 1. 梯度 计算目标函数的梯度,和约束条件Jacobian矩阵 2. Hessian矩阵 delta and la

Google Optimization Tools介绍 Google Optimization Tools(OR-Tools)是一款专门快速而便携地解决组合优化问题的套件.它包含了: 约束编程求解器. 简单而统一的接口,用于多种线性规划和混合整数规划求解,包括 CBC.CLP.GLOP.GLPK.Gurobi.CPLEX 和SCIP. 图算法 (最短路径.最小成本.最大流量.线性求和分配). 经典旅行推销员问题和车辆路径问题的算法. 经典装箱和背包算法. Google使用C++开发了OR-Too