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利用Pyomo和Pao求解双层规划数值模型

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简介：
本研究探讨了使用Python优化建模套件（Pyomo）结合帕累托算法优化器（Pao），高效解决双层规划问题的方法，并展示了其在复杂决策支持系统中的应用潜力。 使用Pyomo和Pao求解双层规划数值模型，并提供了多个数值双层模型及其求解结果的资源文档。此外，还为其中一个模型编写了代码，稍作修改即可适用于新的模型。

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  • 利用Pyomo和Pao求解双层规划数值模型
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    本研究探讨了使用Python优化建模套件（Pyomo）结合帕累托算法优化器（Pao），高效解决双层规划问题的方法，并展示了其在复杂决策支持系统中的应用潜力。 使用Pyomo和Pao求解双层规划数值模型，并提供了多个数值双层模型及其求解结果的资源文档。此外，还为其中一个模型编写了代码，稍作修改即可适用于新的模型。
     
  • 利用Python和Gurobi解决数值双层规划问题
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    本研究运用Python编程语言结合Gurobi优化求解器，提出了一种高效算法来处理复杂的数值双层规划问题，为决策者提供强有力的工具以应对多层级决策挑战。 该资源使用Python编写，并通过调用Gurobi来求解数值双层优化问题，是学习双层规划的绝佳材料。
     
  • 双层规划模型分析
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    本研究采用双层规划模型深入探讨决策问题中的嵌套结构关系，上层代表宏观决策目标，下层模拟微观响应机制，旨在优化复杂系统的管理策略。 双层规划模型在供应链选址中的应用是高国飞研究的一个重要课题。该模型通过上层决策变量确定设施位置，下层则考虑市场需求和服务水平等因素，从而优化整个供应链的布局与运作效率。此方法能够有效解决复杂多变的物流网络设计问题，在实际操作中具有很高的实用价值和参考意义。
     
  • 双层规划问题的求解_Solving.rar: 双层优化与决策
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    本资源探讨了双层规划问题及其解决方案，涵盖了模型构建、算法设计及应用实例。旨在为研究双层优化和决策提供理论支持和技术指导。下载包含详细资料与代码示例。 双层优化模型的求解思路为：首先对上层决策变量进行编码，并将其代入下层规划模型中，通过求解得到下层决策变量值后，再将这些值代入上层模型计算适应度值。接下来执行交叉、变异和选择操作，最终得出最优解。
     
  • 旅行商问题的整数规划解法：利用MATLAB linprog求解二进制整数规划模型
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    本文探讨了使用MATLAB中的linprog函数来解决旅行商问题（TSP）的一种方法，通过构建并优化二进制整数规划模型，为该经典组合优化问题提供了有效的数值解决方案。 这段代码解决了旅行商问题。 第一部分是数据格式： ------------------- n 表示城市数量。 对于 n 小于等于 40 的情况，使用 MATLAB linprog 求解器；如果 n 大于 40，则需要更改求解器选项或使用其他求解器（如 CPLEX、GUROBI 等）接口。(x,y) 是城市的笛卡尔坐标。 n 和 (x,y) 坐标对是随机生成的。
     
  • 双模式拥挤收费的双层规划模型（2010年）
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    本文提出了一种针对城市交通拥堵问题的创新解决方案——双模式拥挤收费的双层规划模型。该模型结合了不同交通方式的特点，旨在通过优化费用结构和政策调控来改善道路使用效率，并减少环境污染。研究于2010年完成，为智能交通系统的发展提供了新的思路。 为了应对私家车与公交车在行驶过程中相互影响导致的实际阻抗问题，本段落提出了一种广义的阻抗概念，该概念涵盖了车辆因其他交通模式的影响而额外消耗的时间、固定的运行费用（如燃油费及车辆磨损费）、拥挤收费以及由拥堵引发的早到或延迟惩罚等成本。基于这一理论框架，构建了一个以最大化交通网络系统收益与成本之差为目标的上层模型和一个旨在实现多模式交通网络随机用户平衡的下层模型，并且出行方式的选择遵循Logit模型的原则。最终，采用了一种结合步长加速法和惩罚函数法的直接搜索算法来求解该数学双层规划问题。
     
  • 利用Excel进行规划求解
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    本课程将教授如何使用Excel内置的规划求解工具来解决复杂的优化问题。通过实际案例教学，学员可以掌握线性与非线性模型构建及求解技巧，提升数据分析能力。 使用Excel求规划求解主要包括了线性规划和运输问题的求解。
     
  • 线性规划模型及其求解.ppt
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    本PPT介绍了线性规划的基本概念、建模方法及常用求解算法，包括单纯形法和对偶理论等内容。适合初学者入门学习。 本段落介绍了线性规划的相关概念及数学模型的建立，并探讨了解决该模型的两种方法：图解法与单纯形法及其原理和过程。此外，对单纯形法进行了更深入的讨论，在引入人工变量的基础上介绍了大M法和二阶段法。
     
  • NDP双层模型的Matlab求解方法及多OD应用
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    本研究介绍了基于Matlab实现的NDP（网络设计问题）双层模型求解方法，并探讨了其在处理多个OD需求场景下的有效性与适用性。 根据用户选择的UE模型情况，在不超过资金限制的前提下，上层决策者应做出决策以实现可达性最优。可以采用Frank-Wolfe算法来提高部分路段的通行能力，并通过多OD对在Matlab中进行该算法的具体实现。
     
  • 基于遗传算法解决双层规划模型的Matlab代码文档
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    本文档提供了一种利用遗传算法求解双层规划问题的MATLAB实现方案，包含详细源码和注释。适合科研人员及工程师参考使用。 双层规划模型的遗传算法求解的Matlab源码非常实用，值得一看。