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MMSimplex.zip_MMSimplex_matlab_单纯形法_两阶段法

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简介：
这段资料提供了一个名为MMSimplex的MATLAB工具箱，专门用于解决线性规划问题中的单纯形法和两阶段法。适合研究人员和学生使用。 在使用单纯形法求解线性规划问题并需要添加人工变量的情况下，将采用两阶段法进行求解。

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  • MMSimplex.zip_MMSimplex_matlab_单纯形法_两阶段法
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    这段资料提供了一个名为MMSimplex的MATLAB工具箱，专门用于解决线性规划问题中的单纯形法和两阶段法。适合研究人员和学生使用。 在使用单纯形法求解线性规划问题并需要添加人工变量的情况下，将采用两阶段法进行求解。
     
  • 基于Matlab的两阶段单纯形法实现
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    本项目采用MATLAB编程语言实现了线性规划问题中的两阶段单纯形算法，旨在提高求解效率和准确度。通过第一阶段构建人工基础可行解，并在第二阶段优化目标函数，最终找到最优解。 这段代码使用MATLAB实现了两阶段单纯形法的求解过程，只需输入相关参数即可运行。代码包含详细的注释以方便理解。
     
  • 基于Matlab的两阶段单纯形法实现
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    本项目采用MATLAB编程语言实现了线性规划问题中的两阶段单纯形算法，旨在解决含有自由变量或人工变量的大规模优化难题。 该代码用MATLAB实现了两阶段单纯形法的求解，只需要输入参数即可。代码包含详细的注释。
     
  • 二阶段法MATLAB代码.rar_基于MATLAB的单纯形法_两阶段实现_二阶段法MATLAB程序_两阶段法代码
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    本资源提供基于MATLAB编程环境下的二阶段单纯形算法实现代码，适用于线性规划问题求解，包含完整注释与示例数据。 最优化方法中的两阶段法与单纯形法的Matlab代码实现可以分为两个主要步骤：首先使用两阶段法确定一个初始的基本可行解；然后利用单纯形算法进行迭代，以找到线性规划问题的最佳解决方案。这种结合了两种策略的方法能够有效地解决具有复杂约束条件的问题，并且在实际应用中展现出强大的性能和灵活性。 为了更好地理解和实现这些方法，在编写Matlab代码时应注意以下几点： 1. 对于两阶段法而言，重点在于如何通过引入人工变量来构造一个新的目标函数，从而确保能找到一个初始的基本可行解。 2. 在单纯形算法的实施过程中，则需要关注基变换规则的应用以及如何判断迭代过程是否已经达到了最优性条件。 以上内容只是提供了一个总体框架和指导原则，在具体实现时还需要根据实际情况做进一步的设计与调整。
     
  • 基于C++的两阶段单纯形算法实现
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    本项目采用C++语言实现了针对线性规划问题的两阶段单纯形算法，旨在优化求解过程并提高计算效率。 这是算法书上的一道题，它的初衷应该是让人直接笔算出答案，不过老师比较特别，居然让我们用程序来计算。
     
  • 线性规划单纯形法的大M法与两阶段法程序实现.rar
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    本资源提供了一种关于线性规划中单纯形法大M法和两阶段法的具体实现方式。其中包括详细的理论说明及实例演示，适用于编程爱好者和技术研究人员学习参考。通过该资料可深入了解优化问题求解方法的实践应用。 线性规划单纯形法-大M法和两阶段法程序实现（MATLAB）。该程序包含详细的注释，易于理解。 程序由三个函数组成：main函数、twophase.m函数以及MySimplex_method.m函数。 1. twophase.m 函数采用两阶段单纯形法来求解问题； 2. MySimplex_method.m 函数则使用大M法和标准的单纯形法进行求解。其中，该函数既涵盖了大M方法也包含了普通单纯形算法。 在twophase.m中实现的单纯形法通过调用MySimplex_method.m完成。 用户可以通过main函数输入约束方程和目标函数，程序会自动调用twophase.m与 MySimplex_method.m进行规划求解。
     
  • 用MATLAB实现的单纯形法两阶段法、大M法及灵敏度分析
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    本项目采用MATLAB编程实现了线性规划中的单纯形法两阶段法和大M法，并进行了灵敏度分析，便于理解和研究优化问题。 用MATLAB编写的单纯形法包括二阶段法、大M法以及灵敏度分析。
     
  • Python中使用两阶段法实现单纯形法求解线性规划问题
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    本文章介绍了如何运用Python编程语言结合两阶段方法来实施单纯形算法解决复杂的线性规划问题。此过程详细解释了每一步代码和数学原理，帮助读者更好地理解并应用这种方法以优化决策制定过程中的计算效率。 Python求解线性规划问题采用两阶段法实现的单纯形法。提供两种格式文件：.py 和 .ipynb ，可以在 Jupyter Notebook 中打开.ipynb 文件或使用 Python 软件运行.py 文件。压缩包中包含测试数据，代码能够输出唯一解、无穷多解、无界解和无解这四种情况。
     
  • 两阶段TrAdaboost.R2算法
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    简介：两阶段TrAdaboost.R2算法是一种改进的数据分类与回归方法，通过分段增强学习过程，提高模型在处理复杂数据集时的准确性和鲁棒性。 Pardoe的论文《回归传递的提升（ICML 2010）》提出了两阶段TrAdaBoost.R2算法，这是一种基于Boost的回归任务转移学习方法。该程序包含两个主要类，采用scikit-learn风格编写： 第一类是Stage2_TrAdaBoostR2，其结构包括： - `__init__` - `fit` - `_stage2_adaboostR2` - `predict` 第二类是TwoStageTrAdaBoostR2，其结构如下： - `__init__` - `fit` - `_twostage_adaboostR2` - `_beta_binary_search` - `predict` 其中，Stage2_TrAdaBoostR2 类基于sklearn软件包中的 AdaBoostRe。
     
  • 用MATLAB实现的单纯形法二阶段、大M法及灵敏度分析
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    本简介介绍如何利用MATLAB编程来实现线性规划中的单纯形法二阶段、大M方法及其灵敏度分析，为优化问题提供高效解决方案。 使用Matlab编写的单纯形法包括二阶段法、大M法以及灵敏度分析。