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运筹学第三章:运输问题.pdf

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简介:
本PDF文件为《运筹学》教材中关于运输问题章节的内容总结,涵盖了运输问题的基本概念、模型构建、求解方法及实际应用案例。适合学习和研究运筹学的相关人员参考使用。 本段落档是《运筹学教程》第5版第三章——运输问题的学习笔记。内容涵盖了寻找运输问题初始解的最小元素法和沃格尔法,以及求取检验数的闭回路法和位势法。此外,还介绍了如何改进解的方法,并提供了几个实例进行说明。

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  • .pdf
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    本PDF文件为《运筹学》教材中关于运输问题章节的内容总结,涵盖了运输问题的基本概念、模型构建、求解方法及实际应用案例。适合学习和研究运筹学的相关人员参考使用。 本段落档是《运筹学教程》第5版第三章——运输问题的学习笔记。内容涵盖了寻找运输问题初始解的最小元素法和沃格尔法,以及求取检验数的闭回路法和位势法。此外,还介绍了如何改进解的方法,并提供了几个实例进行说明。
  • :非线性规划.pdf
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    本PDF文档详述了运筹学中的非线性规划问题,包括其定义、常见类型及其求解方法。通过理论解析与实例分析相结合的方式,深入探讨了解决此类问题的有效策略和技术。适合对优化理论和应用感兴趣的读者学习参考。 本段落是关于运筹学第六章——非线性规划的学习笔记。主要内容包括非线性规划的基本概念及其求解方法,特别是无约束极值的求解以及制约函数法(如罚函数法和障碍函数法)的具体操作。
  • 中的详解及例
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    本文章深入浅出地讲解了运筹学中经典的运输问题理论,并通过具体例题展示了如何应用单纯形法或其他优化算法求解实际运输规划问题。 运筹学中的运输问题是一个重要的研究领域,在大学的运筹课程中通常会通过详细的例题来讲解这一概念。这些课件内容涵盖了理论知识以及实际应用案例,帮助学生深入理解如何解决复杂的物流分配等问题。
  • :目标规划.pdf
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    本PDF文档深入探讨了运筹学中的目标规划理论与方法,涵盖模型构建、求解策略及实际应用案例,适合相关课程学习和研究参考。 运筹学第5版第4章的学习笔记涵盖了目标规划的内容。目标规划是解决多目标决策问题的方法之一,其求解方法是在单纯形法的基础上稍作调整。主要任务是根据决策需求建立目标规划的数学模型,而求解过程相对简单。
  • 关于的小论文.docx
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    本文探讨了运筹学中的运输问题,分析了其基本理论、模型构建及求解方法,并结合实际案例进行了应用研究,旨在提高物流效率和降低成本。 运输问题主要研究如何将某种商品从多个产地高效地运送到多个销地以实现总成本最小化的问题。更广泛地说,它是一种具有特定模型特征的线性规划问题,并且可以应用于解决各种非调运类问题。作为一种特殊的线性规划类型,运输问题因其技术系数矩阵的独特结构而可能拥有比常规单纯形法更为简便高效的求解方法。这正是专门研究运输问题的重要原因所在。
  • 版答案
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    本书为《运筹学》(第三版)教材的配套习题解答书,提供了详尽的问题解析与解题步骤,帮助学生巩固理论知识和提高解决问题的能力。 《运筹学(第三版)》的答案由清华大学出版社出版。
  • 的闭合回路MATLAB算法
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    本研究探讨了利用MATLAB编程实现解决运筹学中的经典运输问题的一种新方法——闭合回路法,提供了一种有效的优化和求解策略。 使用Vogel法在Matlab进行编码时最难的部分是闭合回路的编写。经过五天的努力才正确完成这部分代码,并通过多组数据验证了其可靠性,证明该编码值得信赖。
  • 与分配的C语言程序在中的应用
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    本篇文章探讨了利用C语言编程解决运筹学中常见的运输和分配问题的方法及其实际应用价值。通过优化算法设计,展现了如何高效地处理资源分配及物流调度等问题,为决策者提供有力支持。 关于运输问题使用说明 1. 将单位运价表写入“in.txt”文件中,格式如下(以书中P102页作业题为例): #3 4 10 2 20 11 12 7 9 20 2 14 16 18 15 25 5 5 15 15 10 其中,第一行的‘#’表示一个问题的开始,是必须有的;第二行中的3和4(中间用空格隔开)分别代表m和n,即单位运价表的行数与列数。第三到第五行为具体的单位运价数据,中间可以用空格或制表符分隔。第六行15 25 5表示三个产地的产量;第七行 5 15 15 10 表示四个销地的需求量。 2. 程序会将最优运输方案写入“out.txt”中,该文件由程序自动创建。 3. 此程序可以解决平衡运输问题和平衡分配问题。以下是书中部分测试案例(需放入in.txt): #3 4 8 6 1 2 7 9 4 7 5 3 4 3 10 10 20 15 #3 5 8 6 3 7 5 5 - - - - - - - - - 6 9 - - - 20,30,30 25,25,20,10 #4 4 2 10 9 7 15 4 14 8 13 14 16 11 - - - - 1 - - - - - - 请注意,上述示例中的“-”用于表示缺失数据或未直接给出的数据。根据具体情况,可能需要手动补充完整。 以上说明适用于程序的正常运行和测试用例的应用,请确保输入文件格式正确以保证计算结果的有效性。
  • :线性规划与单纯形法.pdf
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    本PDF文档为《运筹学》第一章“线性规划与单纯形法”,详细介绍了线性规划的基本概念、数学模型及其求解方法——单纯形法,适合初学者和相关专业人员参考学习。 运筹学第一章涵盖了线性规划及单纯形法的概述与应用技巧。 线性规划问题由三个主要元素构成:决策变量、目标函数以及约束条件。当这些要素满足特定规则,例如决策变量连续且目标函数为线性的条件下,这类数学模型即被定义为“线性规划”。 标准形式下的线性规划可以表示如下: 最大化或最小化 z = CX 受限于 AX ≤ (或者等于, 大于) b, X ≥ 0 其中矩阵A和向量b分别代表约束条件的系数与限制值,而C则对应目标函数的权重。 从一般模型转换至标准形式的方法包括: - 当求解极小化问题时,可以将其转化为最大化-z的形式。 - 若某条不等式的右侧为负数,则整个式子可乘以-1来调整方向。 - 对于小于或等于的情况,在左侧添加一个非负的松弛变量使之成为等号。相反地,对于大于或等于的情形则引入剩余变量。 线性规划问题可以通过图形方法直观求解,并且根据此过程可以得出以下结论: - 该类问题可能拥有唯一最优、无穷多最佳选择、无界或者不可行的结果。 - 可行域通常是一个凸集(即,任意两点间连线上的所有点都在集合内)。 - 在存在可行解的情况下,最优化结果必然位于可行区域的某个顶点上。 单纯形法的基本原理在于通过逐步迭代寻找最优解。具体步骤如下: - 一个线性规划问题中的基是系数矩阵A中的一组满秩子阵B; - 基解是指将非基变量设为零,然后求出唯一一组满足约束条件的值; - 可行解指的是同时符合所有给定限制条件的方案组合。 此外还有一些重要的理论基础: - 若线性规划问题存在可行区域,则其构成一个凸集。 - 一种特定类型的点(即顶点)在寻找最优解决方案时扮演关键角色。
  • 解答(四版)
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    《运筹学习题解答(第四版)》为经典教材《运筹学》的配套习题解析,深入浅出地提供了大量例题的详细解答过程,适用于学生自学及教师教学参考。 大家互相帮助,我就不再要资源分了。那个过程太麻烦了,搞得我很心烦。