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matlab simplex_单纯形法_matlab_线性规划_源码
matlab simplex_单纯形法_matlab_线性规划_源码
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单纯形法
matlab
线性规划
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能够实现单纯形法，最大最小值的求解，能够很好的求出答案
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Simplex_单纯形法MATLAB_单纯形法_单纯形法matlab实现_对偶_对偶单纯形法_
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运筹与优化经典算法--单纯形法和对偶单纯形法，用以解线性规划问题，matlab实现
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单纯形法matlab程序Artificial neural network (YU simplex method matlab program
单纯形法Matlab程序-2016-11-17.zip_单形法_单纯形法
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一般线性规划问题具有线性方程组的变量数大于方程个数，这时会有不定的解。当决策变量个数n和约束条件个数m较大时，单纯形法是求解线性规划问题的通用方法。 从线性方程组找出一个个的单纯形，每一个单纯形可以求得一组解，然后再判断该解使目标函数值是增大还是变小了，决定下一步选择的单纯形。通过优化迭代，直到目标函数实现最大或最小值
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
单纯形法matlab代码-simplex:Matlab实现单纯形法来解决线性规划(LP)问题
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单纯形法 matlab代码 simplex MATLAB codes solving LP problems using simplex method (big M method)
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matlab程序下的单纯形法，其中有二阶段法，大M法，灵敏度分析
simplex-method-matlab：Simplex算法MATLAB实现
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单纯形法Simplex.m
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线性规划是运筹学中一个很重要的分支，单纯形法是解决其的一个重要方法，该代码实现了其功能。
单纯形法代码
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C++编写的单纯形法。。。。。。。。。。。。、。。。。
单纯形法matlab代码
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单纯形法code，有利于了解单纯形法，matlab代码利于大家学习
线性规划单纯形法的matlab程序
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线性规划单纯形法的matlab程序，加入松驰变量，化为标准型，得到
simplex_method:此代码执行线性规划问题的单纯形方法。-matlab开发
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该代码使用单纯形方法来解决最大化和最小化问题。 Big M 方法也包含在代码中。 每一步都会打印输出。
线性规划单纯形法VC源码
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线性规划单纯形法VC源码，在VC环境下编译通过，能很好的实现所需功能
【老生谈算法】matlab单纯形法程序源码.doc
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matlab单纯形法代码
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此资源简单明了，不累赘，有一定的参考价值~
单纯形法求解线性规划Matlab实现
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Matlab向量化编程实现，代码非常简洁（除了注释只有36行，和算法步骤很匹配，熟悉向量化编程的话非常易读懂），最大的好处除了得到最优解和最优目标函数值之外，还能把每一步的单纯形表数据保存下来，直接就能得到和...
利用代码实现对偶单纯形法
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修正单纯形法：这是修正单纯形法对线性规划的一种实现。-matlab开发
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此方法打印迭代、实际基数、基数中的变量数、基数外的列。 以及降低的成本。 理论上它应该适用于退化的基本解决方案。 它不适用于博弈论问题有3种情况。 如果问题是 <= 约束，布尔变量是 menorigual=1, igual=0 并且 A 和 C 应该考虑松弛变量。 如果问题出在 = 约束上，那么布尔变量是 menorigual=0，igual=1。 如果问题在于 >= 约束，则布尔变量为 m
matlab内点法代码-Linear-Programming-Solver:使用单纯形法和内点法的线性规划求解器的MATLAB实现
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matlab内点法代码使用单纯形法和内点法的线性优化 单纯形法 两阶段单纯形法的 Matlab 实现，使用 Bland 法则寻找枢轴。 内点法 用于线性优化的 INP 指令的 Matlab 实现 用法 代码描述和使用这两种方法的例子请参考description.pdf 。
simplex.zip_matlab simplex_线性规划m
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线性规划最常用的单纯形法的matlab实现，运行时以simthod.m主文件，范例见数据代码。注意要将所有m文件放在一个文件夹后再运行
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【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab_算法源码_线性规划 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
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LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码
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MATLAB代码，直接运行，可以换数据。
Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本
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ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
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