3、编写MATLAB程序为: f=[-72,-64]; A=[1,1;12,8;3,0]; b=[50;480;100]; lb=zeros(2,1); [x,fval]=linprog(f,A,b,[],[],lb,[]); disp(x); disp(fval); 4、结果为: x = 20.0000 30.0000 fval = -3.3600e+003 这个线性规划的最优解为x1=20,x2=30,最优值为z=3360,即用20桶牛奶生产A1, 30桶牛奶生产A2,可获最大利润3360元。 5、灵敏度分析: 为了分析一桶牛奶35元是否可以购买进行投资,可以在约束条件50改为51,重新求最大利润,如果利润在原来的基础上提高超过35,那么可以作这个投资。 牛奶供应量这个约束条件放宽一桶以后,结果为: x = 18.0000 33.0000 fval = -3.4080e+003 由结果可以看出增加一桶牛奶的供应量增加的利润为3408-3360=48元>35元 因此可以作这方面的投资.进一步考虑,以35元一桶的牛奶扩大供应再生产,在现有资源的限制下规模可以扩大到什么程度. 6、灵敏度分析: 为了分析付给临时工人的工资最多是每小时几元?,可以将工时约束条件480改为481(相当于聘用临时工增加一个工时),重新求最大利润, 利润在原来的基础上提高一定的数值,付给临时工人的工资理论上应不超过这个数值。 约束条件480改为481以后,结果为: x = 20.2500 29.7500 fval = -3.3620e+003 由结果可以看出增加一个工时增加的利润为3362-3360=2元 因此付给临时工人的工资理论上应不超过2元/小时.进一步考虑,是否付给临时工人的工资一定不超过2元/小时,条件对利润的影响是综合的\相互的,工时的限制会限制规模的扩张,从而影响利润的增长,因此,这种固定其他约束,改变一个约束来分析该约束对利润的影响是有一定局限性 7、灵敏度分析: 目标函数的系数发生变化时(假定约束条件不变),最优解和最优值会改变吗?这个问题不能简单地回答。通过改变目标函数系数值求解,观察解的变化,得到系数值允许的变化范围:x1的系数为(64,96);x2的系数为(48,72)。注意:x1系数的允许范围需要x2系数64不变,反之亦然。由于目标函数的费用系数变化并不影响约束条件,因此此时最优基不变可以保证最优解也不变,但最优值变化。用这个结果很容易回答附加问题3):若每公斤A1的获利增加到30元,则x1系数变为30×3=90,在允许范围内,所以不应改变生产计划,但最优值变为90×20+64×30=3720。 由于市场需求变化,每公斤A1的获利增加到32元(A2获利不变),或者每公斤A2的获利增加到18元(A1获利不变),则都应该改变生产计划,很容易定出新的生产计划. 2.整数规划 定义 规划中的变量(部分或全部)限制为整数时,称为整数规划。若在线性规划模型中,变量限制为整数,则称为整数线性规划。目前所流行的求解整数规划的方法,往往只适用于整数线性规划。目前还没有一种方法能有效地求解一切整数规划 1o 变量全限制为整数时,称纯(完全)整数规划。 2o 变量部分限制为整数的,称混合整数规划。 3o 变量只能取0或1时,称之为0-1整数规划。 (i)分枝定界法—可求纯或混合整数线性规划。 (ii)割平面法—可求纯或混合整数线性规划。 (iii)隐枚举法—求解“0-1”整数规划: ①过滤隐枚举法; ②分枝隐枚举法。 (iv)匈牙利法—解决指派问题(“0-1”规划特殊情形)。 (v)蒙特卡洛法—求解各种类型规划(随机取样法) 特殊的整数规划 指派问题(又称分配问题Assignment Problem) 拟分配 人去干 项工作,每人干且仅干一项工作,若分配第 人去干第 项工作,需花费 单位时间,问应如何分配工作才能使工人花费的总时间最少? 求解下列指派问题,已知指派矩阵为 编写Matlab程序如下: c=[3 8 2 10 3;8 7 2 9 7;6 4 2 7 5;8 4 2 3 5;9 10 6 9 10]; c=c(:); a=zeros(10,25); for i=1:5 a(i,(i-1)*5+1:5*i)=1; a(5+i,i:5:25)=1; end b=ones(10,1); [x,y]=linprog(c,[],[],a,b,zeros(25,1),ones(25,1)) * * 优化问题三要素:决策变量decision bariable;目标函数objective function;约束条件constraints 约束条件 决策变量

matlab建模三要素,MATLAB建模与求解详解.ppt相关推荐

  1. Lesson 8.1Lesson 8.2 决策树的核心思想与建模流程CART分类树的建模流程与sklearn评估器参数详解

    Lesson 8.1 决策树的核心思想与建模流程 从本节课开始,我们将介绍经典机器学习领域中最重要的一类有监督学习算法--树模型(决策树). 可此前的聚类算法类似,树模型也同样不是一个模型,而是一类模 ...

  2. 数学建模——一维、二维插值模型详解Python代码

    数学建模--一维.二维插值模型详解Python代码 一.一维插值 # -*-coding:utf-8 -*- import numpy as np from scipy import interpol ...

  3. 数学建模——智能优化之粒子群模型详解Python代码

    数学建模--智能优化之粒子群模型详解Python代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplo ...

  4. matlab 调整灰度,matlab灰度图像调整及imadjust函数的用法详解

    matlab--imadjust函数作用: 对进行图像的灰度变换,即调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵 在MATLAB中,通过函数imadjust()进行图像灰度的调整,该函数调用格式如下: J= ...

  5. 知识图谱本体建模之RDF、RDFS、OWL详解

    (一)知识图谱本体建模之RDF.RDFS.OWL详解 1.语义网体系 知识图谱于2012年由Google提出,并不是新概念,而是由语义网络(Semantic Network)衍生而来.语义网络由相互连 ...

  6. Matlab中的FCM算法代码及中文详解

    Matlab中的FCM算法代码及中文详解 转自:http://xiaozu.renren.com/xiaozu/106512/336681453 function [center, U, obj_fc ...

  7. matlab中存档算法代码,Matlab中的FCM算法代码及中文详解

    Matlab中的FCM算法代码及中文详解 转自:http://xiaozu.renren.com/xiaozu/106512/336681453 function [center, U, obj_fc ...

  8. mysql 获取当前整点_Oracle 生成未来三天的整点时间(步骤详解)

    需求:X坐标轴时间都为整点时间,展示未来三天内的预测(x轴展示未来三天的整点时间),每3个小时一个刻度,横坐标共计24个刻度 步骤一:取当前时间 SELECT SYSDATE FROM DUAL 步骤 ...

  9. Android异步处理三:Handler+Looper+MessageQueue深入详解

    本博文地址:http://blog.csdn.net/mylzc/article/details/6771331 转载请注明出处 Android异步处理系列文章索引 Android异步处理一:使用Th ...

最新文章

  1. C++ 笔记(22)— STL string 类(字符串赋值、访问、拼接、查找、翻转、大小写转换)
  2. 开始启动OPNsense的汉化工作
  3. Openlayers3 加载百度地图,天地图
  4. android studio socket 失败,Android应用开发Android Studio建立Socket连接失败解决方法
  5. BLE-NRF51822教程4-串口BLE解析
  6. 数列互质(莫队算法)
  7. 【渝粤教育】电大中专跨境电子商务理论与实务 (19)作业 题库
  8. 负离子程序员的一组未来手绘,酷毙了
  9. 微型计算机机房湿度不宜过大,全国计算机一级考试选择题试题与详细答案(免费)...
  10. 电脑、手机上那些让人用后欲罢不能的神器(附百度云链接)
  11. 【Git】git tag
  12. 解决ios的webview中上/下拉露出黑灰色背景问题
  13. html八边形怎么显示,如何用几何画板自定义工具画正八边形
  14. HTTP协议知识点总结
  15. [渝粤教育] 西南科技大学 人力资源管理 在线考试复习资料(1)
  16. 如何在安装了VS2010的情况下安装SQL Server 2008
  17. js中 var a 和 a 的区别
  18. CSS生成关闭叉叉图标
  19. Fedora和Red Hat Enterprise Linux实用指南(第6版)(上、下册)( 入行必读的Linux圣经)...
  20. vue集成capacitor

热门文章

  1. 进销存系统_项目环境搭建代码生成登录接口(2)
  2. delegation java_delegation(委托)
  3. 【TS】 windows : TS DEMUX
  4. Oracle之trim( )、ltrim( )、rtrim( )三个函数的用法及陷阱
  5. 牛客网编程题——合唱团(网易2017)
  6. javascript实现简单的自动回复机器人,用数组的index的绑定实现
  7. 微软Edge浏览器无法安装/报错问题解决
  8. 博客园 美化主题(绝对有效)+ CSDN 搬入 博客园
  9. Chrome浏览器安装路径移动与错误代码释义
  10. 你知道AI绘画工具都有哪些吗?