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NDP双层模型的Matlab求解方法及多OD应用

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 双目标优化模型的构建方法及MATLAB应用
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    本课程介绍双目标优化问题的基本理论，并详细讲解如何使用MATLAB软件构建和求解此类模型的方法与技巧。适合工程、经济等领域的研究人员学习。 使用遗传算法对两个目标进行优化求解，以求得最优帕累托集。
     
  • SEIR模型的MATLAB求解方法.zip
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    本资源提供基于SEIR模型的流行病学问题解决方案，采用MATLAB编程实现模型参数估计与数值模拟。适用于科研人员及学生学习和应用。 预测意大利疫情数据时使用了MATLAB求解SEIR模型。建立的理论模型在2月14日至3月10日期间与实际数据吻合较好（图略），该模型以2月14日的数据进行预测，可以看出后续的预测结果基本一致。然而，在3月9号，意大利官方宣布全国人员管控，并启动了一系列防控隔离措施，如限制大规模聚集活动、对流动人口采取预防工作并升级了隔离措施，这实际上降低了接触率c。因此，我们分别将3月9日之后的接触率降低至1、0.9、0.7和0.5，并进行了模拟分析。
     
  • 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。
     
  • MATLAB中的连续模型求解方法
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    本简介探讨了在MATLAB环境下解决各类连续型数学模型的方法与技巧，涵盖微分方程、数值积分及优化算法等应用领域。 连续模型是指一类基于连续函数的数学模型，其主要建模方法是微分方程建模。由于许多实际问题可以通过求解微分方程来描述和解决，因此这种建模方式在数学建模中非常重要。 将各种各样的实际问题转化为微分方程定解问题通常包括以下步骤： 1. 确定要研究的量（自变量、未知函数以及必要的参数等）并建立适当的坐标系。 2. 找出这些量所遵循的基本规律，比如物理定律、几何规则或化学反应机制等等。 3. 根据上述规律列出方程和相应的边界条件。 在微分模型建模过程中，MATLAB的主要作用在于求解微分方程的解析解，并将所得结果转化为函数形式。此外，在进行微分方程建模时，通常需要完成数值模拟工作，即根据所建立的数学表达式绘制变量之间的关系图以进一步分析和理解问题。
     
  • 基于MATLAB求解双曲型偏微分方程的方法
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  • 静态Jiles-Atherton模型及求解方法
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    《静态Jiles-Atherton模型及求解方法》一文深入探讨了材料磁化特性的数学建模与分析，重点介绍了Jiles-Atherton理论在静态条件下的应用及其高效求解策略。 数据为100和11。
     
  • MATLAB和LINGO在多目标规划求解中的应用方法
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    本文章探讨了MATLAB与LINGO软件在解决多目标优化问题中的具体应用技巧及优势，通过案例分析展示了如何利用这两种工具进行有效的建模、算法开发以及结果解析。 多目标规划求解的MATLAB和LINGO方法介绍，并包含例题讲解。
     
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    本简介探讨了如何使用MATLAB软件来解决和分析Logistic模型。通过编程实现人口增长、生态学等领域的应用案例，展示该数学模型在实际问题中的强大作用。 已知x=0:1:12, y=[43.65 109.86 187.21 312.67 496.58 707.65 960.25 1238.75 1560.00 1824.29 2199.00 2438.89 2737.71]。y=L/(1+a*exp(-k*x))，利用线性回归模型得到a和k的估计值，并以L=3000作为Logistic模型的拟合初值，进行非线性回归分析。
     
  • 利用Runga-Kutta方法求解Lotka-Volterra模型：算法应用与分析
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    本研究采用Runga-Kutta数值方法求解经典的捕食者-猎物相互作用模型（Lotka-Volterra模型），深入探讨该算法在生态动力学中的应用及精确度分析。 该算法采用 Runga-Kutta 方法求解 Lotka-Volterra（捕食者-猎物）模型。