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改进单纯形算法C++
改进单纯形算法C++
改进单纯形
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2009-06-17
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基矩阵B的逆是整个改进单纯形法迭代过程的关键,本程序正是从改点出发,进行迭代求得最后的最优解。
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优化方法单纯形法 C++程序
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5星 · 资源好评率100%
优化方法单纯形法 C++程序 水平有限,仅供参考
单纯形法的C++实现
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是运筹学当中线性规划的一种求解方法——单纯性法的C++代码实现,程序完整可运行,压缩包内包含程序使用说明文档、所有原文件,以及程序测试案例数个。
c++单纯形法代码
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c++ 单纯形法的实现代码,可供学习C++或者编写单纯形法的读者参考
单纯形算法C++程序
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5星 · 资源好评率100%
这是一个关于求线型规划的最优解的单纯形算法举例
C++实现的单纯形算法计算程序
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5星 · 资源好评率100%
C++实现的单纯形法计算程序,输入变量规模自动生成问题然后解出来
单纯型算法的完整实现
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是单纯型算法的完整实现,希望对需要的朋友有所帮助。
单纯形法C/C++程序一
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4星 · 用户满意度95%
实现单纯形法C/C++程序代码,可以运行哦!
单纯形法C语言程序
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用C语言实现单纯形法,程序中有详细注释,流程图及例子
C语言读取文件
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c语言文件操作,详细的给出了如何读取文本文件数据,以及存储数据到另外的文件中
单纯型算法的C语言实现
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4星 · 用户满意度95%
小小的C程序设计,单纯型算法通过构造单纯行,避免了计算机不擅长的梯形操作,可以很快的收敛到极值。使用广泛。 其实价值不大,只不过觉得下了CSDN这么多好东西,也该回报一下~
一种改进的单纯形算法实现及其应用
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针对资源最优配置问题,在对单纯形算法描述的基础上,提出了一种改进的单纯形算法,介绍了其实现方法,并用实例验证了其有效性。
C++实现对偶单纯形算法
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c++实现对偶单纯形算法,基于一个实际的优化问题编程求解
一种改进的无人工变量单纯形算法.pdf
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改进单纯形算法求解线性规划问题
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5星 · 资源好评率100%
该程序实现用改进单纯性法求解线性规划问题最优解,从txt文件中读入数据并完成用txt文件存储主要步骤和结果
基于改进的单纯形和微分进化的混合优化算法 (2011年)
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在对微分进化算法 DE进行分析的基础上,结合单纯形算法( NM),提出了一种基于 DE和NM的混合算法DE-NM,该算法充分利用DE算法的全局搜索能力和NM算法的局部搜 索能力,使得种群既保持了个体的多样性,同时也加快了收敛速度。通过与其他一些优化算法 对比表明,DE-NM混合算法是求解优化问题的一种有效算法。
C++编写的单纯形法的程序
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用单纯形法求解线性规划问题,C语言编程,可运行通过
VS 2010 下用C++解线性规划问题(单纯形法)
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5星 · 资源好评率100%
用单纯形法解线性规划问题,通过C++编程实现,为visual stdio 2010下的win32程序,只需输入目标函数类型及初始矩阵,即可求得最优解!
单纯形法 源代码
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可以运行的 做运筹学实验必备的代码 单纯形法解决实际问题
修正单纯型法求线性规划问题
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这是一个老师布置的作业程序,我是用C++ Builder 4.0写的. 如果学过的话,这个程序要干什么大家都知道,就是求解线性规划问题,即在一组线性不等式或等式组的约束条件下求某个线性函数的最值问题。
运筹学单纯形法的源程序
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4星 · 用户满意度95%
实现线性规划求解的单纯形法的C++源程序,内含输入格式说明
C语言 读取文件
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该代码采用C语言编程,通过文件路径读取文本文件,并保存在数组中。
改进单纯形法matlab程序
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这是一个求解运筹学经典问题的方法,很是实用,希望大家能来下载。
最优化算法(规划)-单纯形法MATLAB程序【原创】
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function [maxZ,X]=maxOP(Cj,A,b,f) % 作者:朱胜佳 西安理工大学 QQ 373719229 % % BLOG:Alg.we2y.com 欢迎算法,嵌入式爱好者共同交流 global s flg=0 %以下为两组测试数据,去掉注释可用于测试 %其中Cj,A都为问题标准化后的参数,f为标准化前的价值系数。 %这个是以前写的一个程序,本来打算加上big M
二分单纯形算法中子规划的改进 (2001年)
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二分单纯形算法中,线性规划问题的最优解是通过求解一系列子问题来实现的。本文针对二分单纯形算法中的子规划问题作进一步研究,提出了一个新的子规划问题来改善问题的不可行性,并确定出了相应的主元旋转规则,给出了相应的子算法,同时进行了数值实验。实验结果表明,调用新子算法的二分法与原始二分法相比,迭代次数和计算时间均有所改善,可视为原始二分算法的一种改进算法。
两阶段单纯形算法(C++实现)
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这是算法书的一道题,它的初衷应该是让人直接笔算出答案,不过老师比较特别,居然让我们用程序算……
自适应改进和声―单纯形进化算法研究 (2013年)
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针对和声搜索算法的不足, 提出了一种自适应改进和声―单纯形进化算法(AIHSEA)。通过在新算法中加入变异策略对和声微调进行改进来增强算法的鲁棒性; 适时执行单纯形算子增加群体搜索的方向性来加快搜索; 采用自适应参数HMCR、PAR和BW调节全局和局部搜索。采用六个标准的优化算法测试函数对AIHSEA进行测试, 并与HS、IHS和GHS算法进行对比, 仿真结果表明AIHSEA算法具有较强的精确寻优
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摘要:在对微分进化算法DE进行分析的基础上,结合单纯形算法(NM),提出了一种基于DE和NM的混合算法DE-NM,该算法充分利用DE算法的全局搜索能力和NM算法的局部搜索能力,使得种群既保持了个体的多样性,同时也加快了收敛速度.通过与其他一些优化算法对比表明,DE-NM混合算法是求解优化问题的一种有效算法.
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zimu10
2012-12-13
可读性好,但是不够全面啊,不能运行有错误哦
Simous
2013-12-06
内容很详细,运行正确
wuyingsuixiang1
2012-08-19
还行,但是有一定的约束性,不能解决所有问题
stonespace
2012-09-04
说实话,矩阵使用固定数组不是一个好的设计,使用受到限制太大,
kwjcyr
2013-12-06
没有例子啊,学渣表示需要被读的文件!!
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