优化整数规划求解方法

函数规划优化求解的资料挺有料的，尤其对搞数学建模、AI 算法或者工程设计的你来说，还蛮实用。压缩包里除了基本的理论框架，还有不少优化算法的，比如梯度下降法、遗传算法这些常见套路都有提到。 文档里对线性规划、非线性规划、整数规划这些常见类型也做了划分，讲得比较系统。更赞的是，它还给了实例演示，像是那种一边讲原理一边跑例子的方式，挺适合一边看一边敲代码。 你要是做优化相关的功能，比如做个调参器、策略生成器、或者那种基于模型的仿真控制，这套资料可以帮你更快理清楚流程，从目标函数建模到选算法、调参数都有提到。 对了，还有一点值得一提，里面还涉及了不少算法间的对比，像牛顿法和模拟退火优劣都有，读下来你能

MATLAB 的线性规划工具还挺顺手的，尤其适合那种变量多、约束条件复杂的模型。你只要把目标函数和约束条件往 linprog 一扔，基本就搞定了，响应也快，代码也不长。 用 MATLAB 求解线性规划，核心就是熟悉 linprog 函数，传参别搞错就好。比如你有个最小化问题，只要把系数矩阵 f、约束 A 和 b 填进去，一行代码跑出结果。 有时候线性规划会变成整数规划，或者非线性了，MATLAB 也不怵。你可以参考下Matlab 源码与运筹学，挺系统的，线性、整数、非线性都有。 如果你习惯 Python，也可以看看Python 实现线性规划模型，用 scipy.optimize.linprog

整数规划涵盖了广泛的数学优化问题，其中0-1规划作为其特殊形式之一。使用MATLAB中的bintprog函数能够有效解决0-1规划难题。

01 整数规划的 Python 代码，逻辑清晰、结构简单，挺适合刚接触运筹优化或者做数模竞赛的朋友。代码用的就是比较主流的求解库，像PuLP，建模思路清楚，改成你自己的模型也方便。嗯，用来搞搞 01 背包或者资源分配问题，效率还不错。 Python 的数模代码里，这类01 整数规划算是比较基础但常用的，是你遇到只有 0 和 1 取值的选择类问题，比如：选不选、拿不拿、开不开之类的。有时候用贪心不靠谱，用整数规划就稳多了。 要是你还没接触过PulP，可以先看看基本语法：LpProblem 是建模用的，lpSum 用来表示加法目标函数，value 获取求解结果。像下面这样： from pulp i

MATLAB 的整数规划用起来其实还挺顺的，尤其是搭配intlinprog这个函数，能轻松搞定一堆决策变量只能取整数的优化问题。资源包里的例子也挺实用的，不是那种死板公式堆，而是能直接上手的那种，适合你一边看一边敲。整数规划其实是线性规划的进阶版，最大的区别嘛，就是变量不能取小数。别看这个小小限制，难度一下就上去了，MATLAB 的优化工具箱就派上大用场了。像intlinprog这种函数，结构清晰，用起来逻辑也不复杂。比如你要最大化z = 3x1 + 4x2，还有几个线性约束，要是自己从头推公式那挺麻烦，但用代码几行就能搞定：c = [3; 4]; A = [1, 1; 2, -1]; b =

讨论了在Matlab环境下，如何利用遗传算法优化非线性整数规划问题。

2、3、4、5、6、8、9 的整除判定法则 2 的倍数： 个位数字是偶数 (0, 2, 4, 6, 8)。 3 的倍数： 各个位数之和是 3 的倍数。 4 的倍数： 末两位数是 4 的倍数。 5 的倍数： 个位数字是 0 或 5。 6 的倍数： 既是 2 的倍数又是 3 的倍数。 8 的倍数： 末三位数是 8 的倍数。 9 的倍数： 各个位数之和是 9 的倍数。 7 的整除判定法则 去掉个位数字，将剩下的数字乘以 2。 将第一步的结果与原数的个位数字相加。 如果最终结果是 7 的倍数，则原数也是 7 的倍数。 例如，判断 357 是否为 7 的倍数： 35 × 2 = 70 70 +

Matlab源码助力运筹学 线性回归模型的实现 在使用Matlab代码实现线性回归模型时，需要先确定模型的形式，然后利用linprog()函数进行求解。需要注意的是，Matlab中的线性模型需要符合标准形式。因此在使用linprog()函数之前，需要将非标准化的数学形式转换为标准形式。 灵敏度分析 灵敏度分析主要研究模型参数的变化对最优解和最优基的影响。模型参数的变化通常包括以下三个方面： 目标函数系数的变化 约束条件右端值的变化 目标函数中价值系数的变化 针对每种不同的参数变化，都有相应的解决方法。 ### 运输问题 运输问题通常涉及多个产地和销地，并存在产销平衡或产销不平衡的情况。这类

探讨了MATLAB路径规划中顶点数量的优化问题，提高路径规划的效率和精确度。