运筹学优化

这本书对学习使用MATLAB解决优化问题有极大的帮助价值。使用MATLAB编程解决优化问题中的大部分问题，包括网络问题、动态规划、多目标规划、非线性规划等。

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 =

掌握动态经济学优化的精髓，这部经典之作不可或缺！

本代码利用matlab实现了运筹学中单纯形法的最优值计算。通过输入技术系数矩阵a、限额矩阵b和价值系数c的初始值，使用单纯形表法可获取max z的最佳解。计算过程中，各个单纯形表的数值以矩阵形式存储在各自的变量中，随时可根据需要进行调用。

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

罗伯特·希尔德布兰德的书籍“数学编程和运筹学：建模、算法和复杂性”中提供了关于遗传算法在数学编程和运筹学中的源代码示例。这本书最初为弗吉尼亚理工大学的ISE 3434本科课程设计，涵盖了线性编程、整数编程、非线性编程以及复杂性理论的基础。书中详细介绍了多种优化方法，包括启发式算法如遗传算法、粒子群优化和禁忌搜索。如果您对贡献和扩展此内容感兴趣，建议参与Open Optimization项目，这是一个致力于教学优化和运筹学的开源材料生态系统。

在这篇运筹学学习笔记的第二版中，我们详细讨论了单纯形法和两阶段法在Python实现中的优化策略。这些方法不仅提升了算法的效率，还增强了其在实际问题中的适用性。

在运筹学中，运输问题是一类经典的优化问题，Vogel法是一种求解运输问题的启发式方法。本篇文章主要介绍如何在MATLAB中实现Vogel法，并重点解决其中最难的部分——闭合回路的编程实现。经过多次调试与测试，本人经过五天的努力，终于成功编写出正确的代码，并通过多组数据验证其准确性和可靠性。希望通过此文，帮助其他同样面临该问题的编程爱好者快速解决问题。

Hive 优化是大数据工程师必备的技能之一。想要让你的 Hive 查询跑得更快，得了解它的执行原理，别小看这一步。Hive 背后的核心是将 SQL 转化为 MapReduce 任务，你得掌握这个过程的每个环节，才能做出真正的优化。比如，数据倾斜的问题就挺常见，它能让集群变得慢吞吞。你可以通过调整分区策略或合并任务来缓解，避免资源浪费。其他常见的优化手段，如合理设置 Map 和 Reduce 任务数、避免过多小文件、优化 JOIN 操作，都会直接影响性能哦。 另外，Hive 的数据类型优化也重要，分区和 Bucketing 策略能够你减少不必要的扫描，提高查询效率。整体来说，Hive 优化不仅仅

针对王楼煤矿二采区胶带下山软岩巷道多次修复仍难以维护的问题，通过收集巷道断裂锚杆，基于统计学原理对锚杆断裂位置及断口特征进行统计分析，结合巷道钻孔窥视结果，通过极限平衡方程计算得出巷道围岩塑性区范围，据此进一步分析了巷道围岩运动规律。研究结果显示，顶煤与顶板分界面附近的煤体破裂严重，失效锚杆主要以剪切裂纹发生在拱部，约占74.4%。因此，提升顶板处锚杆的抗剪能力是关键。巷道表面向内57~1329 mm为主要相对运动区域，693 mm处围岩相对运动最为剧烈，为支护参数研究提供了依据，并制定现场支护方案。现场应用表明，巷道变形量均控制在50 mm以内，该方法能有效保证巷道围岩长期稳定。