学习自：b站清风数学建模

第1部分_数学规划问题概述

什么是数学规划

约束条件下求极值

数学规划的一般形式

1.线性表达式 2.出现平方项，非线性表达式 3整数规划.

数学规划的分类

目前只能求解线性，非线性需要智能算法：退火等。
0-1规划问题，比较常见。

第2部分_Matlab中线性规划的标准型

线性规划的标准型

需要手动去找到这些数据，然后再使用matlab。

AX<=b 如果方向不对，或者符号不是小于等于。
符号要转换为小于等于。(不能是小于)然后再写矩阵或向量

Ps.

也可以对数据进行放松，即取x>=0.0001

matlab 求解线性规划的命令

返回结果为最小值的横坐标x,纵坐标fval

第3部分_求解线性规划的三个小例题 code1.m

详见数学规模模型代码 code1.m

第4部分_线性规划的典型例题_生产决策问题 code2.m

详见数学规模模型代码 code2.m

第5部分_线性规划的典型例题_投料问题 code3.m

详见数学规模模型代码 code3.m

第6部分_Matlab中线性(整数规划)的求解 code7.m

第7部分_整数规划的典型例题_背包问题 code8.m

第8部分_整数规划的典型例题_指派问题 code9.m

第9部分_整数规划的典型例题_钢管切割问题 code10.m

钢管切割。求解代码详见数学规划模型代码

     //每根钢管的长度double length = 6.9;//截取的钢管的长度double[] Glength = {2.9,2.1,1};int countI = (int)(length/Glength[0]);int countJ = (int)(length/Glength[1]);int countK = (int)(length/Glength[2]);int count = 0;//记录方案的个数for (int i = 0; i <= countI; i++) {for (int j = 0; j <= countJ; j++) {for (int k = 0; k <= countK; k++) {if(2.9*i+2.1*j+k>=6 && 2.9*i+2.1*j+k <=6.9){count++;System.out.println("根数："+i+"_"+j+"_"+k+"，" +"料头长度"+(6.9-i-j-k)+",总计长度："+(Glength[0]*i+Glength[1]*j+Glength[2]*k));}}}}System.out.println("方案的个数："+count);
/*
根数：0_0_6，料头长度0.9,总计长度：6.0
根数：0_1_4，料头长度1.9,总计长度：6.1
根数：0_2_2，料头长度2.9,总计长度：6.2
根数：0_3_0，料头长度3.9,总计长度：6.3
根数：1_0_4，料头长度1.9,总计长度：6.9
根数：1_1_1，料头长度3.9,总计长度：6.0
根数：2_0_1，料头长度3.9,总计长度：6.8
方案的个数：7
*/

第10部分_Matlab中非线性规划的标准型

第二行：非线性不等式约束，非线性等式约束。

第11部分_fmincon函数的用法 -代码code4/code4.m

x0: 求解局部最优解。初始值x0的选取非常的关键。(通过蒙特卡洛模拟得到蒙特卡洛解，然后将这个解作为初始值。)

option 选项，内点法最好。数学建模中可以四种都使用，可以看看哪种方法的效果是最好的。
指定算法的方法详见 code4/code4.m

@fun 表示目标函数（它是求解的函数z ，要求它的最大值或最小值），编写独立的m文件存储目标的函数

@nonlfun 表示非线性部分的约束，编写m文件存储约束条件

第12部分_求解非线性规划的三个小例题

第13部分_非线性规划的典型例题_选址问题

code5/code5.m

第14部分_非线性规划的典型例题_飞行管理问题

code6.m

第15部分_最大最小化模型 code11.m Fun.m

最不利的条件，寻求最有利的策略。

第16部分_多目标规划问题 code12.m

消除量纲

数学建模--数学规划模型相关推荐

数学建模-数学规划模型
数学规划模型一.概述 1.什么是数学规划? 运筹学的一个分支,用来研究在给定条件下(即约束条件),如何按照某一衡量指标(目标函数)来寻求计划.管理工作中的最优方案. 即求目标函数在一定约束条件下的极 ...
数学建模--数学规划模型Python实现
线性规划scipy.optimize.linprog from scipy.optimize import linprog 一般形式官方文档:https://docs.scipy.org/doc/s ...
数学建模——支持向量机模型详解Python代码
数学建模--支持向量机模型详解Python代码 from numpy import * import random import matplotlib.pyplot as plt import num ...
数学建模——线性规划模型详解Python代码
数学建模--线性规划模型详解Python代码标准形式为: min z=2X1+3X2+x s.t x1+4x2+2x3>=8 3x1+2x2>=6 x1,x2,x3>=0 上述线性 ...
数学建模传染病模型_数学建模| 时间序列模型
1 数学建模时间序列模型 1.与实践有关系的一组数据,叫做时间序列: 2.得到时间序列的数据后,要构建模型,其中平稳时间序列的模型,是本节课重点介绍的: 3.y=at+季节性+周期性一. ...
数学建模常用模型04：灰色关联分析法
数学建模常用模型04:灰色关联分析法灰色关联分析法本文所用的资料参考来源:美赛资料网:美赛资料网与灰色预测模型一样,比赛不能优先使用,灰色关联往往可以与层次分析结合使用.层次分析用在确定权重上面 ...
数学建模常用模型（一）：灰色预测法
数学建模常用模型(一):灰色预测法灰色预测法是一种用于处理少量数据.数据质量较差或者缺乏历史数据的预测方法.它适用于一些非线性.非平稳的系统,尤其在短期预测和趋势分析方面有着广泛的应用.灰色预测法作 ...
数学建模常见模型总结
数学建模常见模型总结一.插值当已有数据量不够,需要补充,且认定已有数据可信时,通常利用函数插值方法. 常用插值方法拉格朗日插值分段线性插值 Hermite 三次样条插值克里金法 matlab ...
MATLAB数学建模-规划模型总结| MATLAB求解
目录 1 线性规划问题(LP) 风格1 风格2 2 非线性规划 3 动态规划 A星算法基于dijkstra的概率路线图 4 多目标规划帕累托最优支配(Dominace) 不可支配解集帕累托最优 ...

数学建模--数学规划模型

第1部分_数学规划问题概述

什么是数学规划

数学规划的一般形式

数学规划的分类

第2部分_Matlab中线性规划的标准型

线性规划的标准型

matlab 求解线性规划的命令

第3部分_求解线性规划的三个小例题 code1.m

第4部分_线性规划的典型例题_生产决策问题 code2.m

第5部分_线性规划的典型例题_投料问题 code3.m

第6部分_Matlab中线性(整数规划)的求解 code7.m

第7部分_整数规划的典型例题_背包问题 code8.m

第8部分_整数规划的典型例题_指派问题 code9.m

第9部分_整数规划的典型例题_钢管切割问题 code10.m

第10部分_Matlab中非线性规划的标准型

第11部分_fmincon函数的用法 -代码code4/code4.m

第12部分_求解非线性规划的三个小例题

第13部分_非线性规划的典型例题_选址问题

第14部分_非线性规划的典型例题_飞行管理问题

第15部分_最大最小化模型 code11.m Fun.m

第16部分_多目标规划问题 code12.m

数学建模--数学规划模型相关推荐

最新文章

热门文章