基于线性规划的促销策略优化

无约束规划 非线性规划

基于MATLAB的线性规划：算法与应用 本书深入探讨了多种线性规划算法和方法，并辅以计算演示，其中着重介绍了改进的单纯形法及其组成部分。对于每种算法，本书都提供了理论背景、数学公式、完整的数值示例以及相应的MATLAB代码实现。这些实现经过精心设计，即使面对大规模的基准线性规划问题，用户也能找到解决方案。 书中对每种算法都进行了基于基准问题的计算研究，分析了算法的计算行为。作为对现有特定算法文献的补充，这本书对于具备线性代数和微积分基础的研究人员、科学家、数学程序员和学生都非常有价值。 读者能够通过清晰的讲解理解和应用单纯形法的所有组成部分，包括预求解技术、缩放技术、数据透视规则、基更新方法以及敏感性分析。

以下是使用Python实现线性规划模型的代码示例。线性规划是一种优化问题的数学方法，通过定义目标函数和约束条件来求解最优解。Python提供了多种库和工具来进行线性规划模型的实现和求解。

主程序youh3.m的设置如下：x0=[-1;1]; A=[]; b=[]; Aeq=[1 1]; beq=[0]; vlb=[]; vub=[]; [x,fval]=fmincon('fun4',x0,A,b,Aeq,beq,vlb,vub,'mycon')。运算结果显示：x = -1.2250，fval = 1.8951。

线性规划是一种优化问题的数学方法，广泛应用于工程、经济学和管理科学领域。它通过确定最佳决策变量值来实现特定的目标函数，以最大化或最小化目标。这种方法通常涉及一组线性约束条件，用于限制决策变量的取值范围。线性规划方法被广泛用于制造业的生产计划、供应链管理和资源优化。如需详细了解线性规划，请参阅附件中的PDF文档。

四、在模型1中，由于a是任意给定的风险度，不同的投资者有不同的风险偏好。我们从a=0开始，以步长△a=0.001进行循环搜索，编写的程序如下：

在Matlab优化方法的指导下，探讨非线性规划的基础概念。

Matlab非线性规划实现## 使用Matlab函数 fmincon() 和 optimproblem() 进行优化。

了解如何利用最新的问题驱动方法在R2017b版本中设定和解决线性和混合整数线性优化问题。这一新方法极大地简化了LP和MILP问题的设置和运行。这些问题涉及金融、能源、物流、供应链和运筹学等多个领域。详情请访问网络研讨会链接：https://www.mathworks.com/videos/mixed-integer-linear-programming-in-matlab-91541.html。