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matlab源码求一元函数-OR_Learn:运筹学知识总结,以及经典模型代码的编写(python)
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2021-05-19
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matlab源码求一元函数 OR_Learn 运筹学知识总结,以及经典模型代码的编写(python) 线性回归 在用代码实现线性回归模型之前,最重要的是模型的确定与建立,之后直接调用linprog()函数即可,需要注意的是:matlab中线性模型的标准形式为 因此在使用linprog()时,要注意把非标准化的数学形式转化成标准形式。 灵敏度分析研究的是模型参数的取值变化对最优解或者最优基的影响,模型参数的变化包括三个部分: (1)目标函数系数的变化 (2)约束条件右端值的变化 (3)目标函数中价值系数的变化 每种不同的变化都对应不同的解题方法。 运输问题通常有m个产地,n个销地,其中还存在产销平衡,产销不平衡两种形式,运输问题显然是一个线性规划问题,但是其约束条件的系数矩阵相当特殊, 可以使用更为简单的计算方法,通常称为表上作业法,通过最小元素法(或者最大差额法,或者西北角法)求得初始基本解,通过位势法(或者闭回路)检验是否为 最优基。 整数规划是在基本线性回归模型的基础上,添加决策变量均为整数的约束条件,求解方法有分支定界法和割平面法,两种方法最开始都是先不考虑整数条件,求出最优解,
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OR_Learn-master.zip (22个子文件)
OR_Learn-master
单纯形法.pdf 438KB
目标规划.pdf 313KB
网络规划之最大流问题.pdf 932KB
第二章线性规划.pdf 153KB
整数规划.pdf 318KB
LP_code
detail.py 24KB
Nonstandard_LP.py 526B
LP.py 523B
example.py 667B
第一章导论.pdf 82KB
网络规划之最小支撑树.pdf 616KB
README.md 7KB
灵敏度分析.pdf 1.09MB
网路规划之最短路问题.pdf 898KB
0-1规划.pdf 193KB
image
目标规划模型.png 11KB
standard.png 18KB
LP1.png 15KB
运输问题.pdf 960KB
对偶问题.pdf 613KB
动态规划.pdf 915KB
指派问题.pdf 504KB
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