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- 非线性规划
线性规划的MATLAB优化方法
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基于线性规划的促销策略优化
利用 RFM 指标和响应-价值系数,通过线性规划模型,可以优化促销策略,以最大化预期收益。
模型考虑了每个促销活动的成本、参与人数上限和下限,以及客户参与促销活动总次数的限制。
通过求解该模型,可以确定最佳的促销活动组合以及每个活动的目标客户。
例如,根据表 3 和表 4 的数据,企业应选择开展第 1、2、3 和 5 项促销活动,并根据 xij 的值确定每个活动的目標客户。
数据挖掘
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2024-05-21
使用Matlab解决线性规划问题
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:
Matlab
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2024-09-01
Matlab优化工具箱中的线性规划解决方法
Matlab优化工具箱中,使用单纯形法求解线性规划问题的方法由linprog函数提供。
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2024-08-29
Matlab实现非线性规划优化-NonlinearPrograming.zip
Matlab非线性规划实现## 使用Matlab函数 fmincon() 和 optimproblem() 进行优化。
Matlab
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2024-08-05
基于MATLAB的线性规划:算法与应用
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。
Matlab
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2024-05-26
MATLAB中的线性和混合整数线性规划优化方案探索
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。
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2024-07-25
Python实现线性规划模型
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。
算法与数据结构
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2024-09-18
使用Github的首次线性规划MATLAB代码实现
这是首次使用Github来分享线性规划的MATLAB代码。以下两个程序均出自《运筹学基础及其MATLAB英语》一书,作者是李工农。MATLAB程序Ssimplex.m通过单纯形法解决简单的标准线性规划问题。例如,利用MATLAB程序Ssimplex.m来解决如下线性规划问题:求解极大值情况下的标准线性规划问题,需将其转换为以下标准形式。只需在MATLAB提示符下输入相应的矩阵A、价值系数向量c和资源向量b(均按列向量输入),即可调用该程序进行计算。计算结果显示,经过两次迭代得到的最优解为x1=25, x2。
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2024-08-30
第01章线性规划的简介
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。
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2024-07-22