灰色线性规划

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灰色线性规划在水产养殖中的应用
考虑到约束条件值和技术系数的不确定性,灰色线性规划将约束条件中的技术系数表示为灰区间数,解决可取区间内的任意值,从而增加规划问题的可行解域,有效解决参数固定不变导致规划问题无解的难题。
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。
线性规划的MATLAB优化方法
无约束规划 非线性规划
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:
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。
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。
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。
双市场线性规划模型构建与求解
考虑到不同市场价格差异,构建线性规划模型以最大化虚拟经销商利润。假设甲方以不同价格售出的产品数量分别为 A1,A2,A3,A4,乙方以不同价格购买的数量分别为 X1,X2,X3,X4;丙方以不同价格售出的产品数量分别为 B1,B2,B3,B4,丁方以不同价格购买的数量分别为 Y1,Y2,Y3,Y4。假设 AX 和 AY 分别代表甲方对乙方和丁方的供货量,BX 和 BY 分别代表丙方对乙方和丁方的供货量。 目标函数为最大化虚拟经销商总利润。约束条件包括供需平衡、供应限制、需求限制以及非负限制。其中,供需平衡约束需体现决策变量之间的关系: A1 + A2 + A3 + A4 = AX + AY B1 + B2 + B3 + B4 = BX + BY X1 + X2 + X3 + X4 = AX + BX Y1 + Y2 + Y3 + Y4 = AY + BY
线性规划单纯形算法基准比较
本基准比较了使用Julia、MATLAB、PyPy、Python和Java语言进行线性规划的单纯形方法的各个操作。数据从真实实例生成。运行说明和Julia软件包安装指南已在内容中提供。由于生成迭代数据需要运行单纯形算法,因此初始运行可能需要很长时间。请注意,迭代数据文件可能需要大量存储空间。
无约束非线性规划搜索过程
无约束非线性规划问题最优解为(1 1),初始点为(-1 1)迭代结果如下:| 迭代次数 | X | Y | F || ----- | ----- | ----- | ----- || 0 | -1 1 | 4.00 || 1 | -0.79 0.58 | 3.39 || 2 | -0.53 0.23 | 2.60 || 3 | -0.18 0.00 | 1.50 || 4 | 0.09 -0.03 | 0.98 || 5 | 0.37 0.11 | 0.47 || 6 | 0.59 0.33 | 0.20 || 7 | 0.80 0.63 | 0.05 || 8 | 0.90 0.003 | 0.99 || 9 | 0.99 1E-4 | 0.999 || 10 | 0.998 1E-5 | 0.9997 || 11 | 0.9998 1E-8 | 0.9999 |