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在 VS 2010 中使用 C++ 解决线性规划问题（单纯形法）

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简介：
本文章介绍了如何利用Visual Studio 2010中的C++编程语言解决线性规划问题的方法，并具体讲解了基于单纯形算法的应用实践。 使用单纯形法解决线性规划问题，并通过C++编程实现，在Visual Studio 2010环境下创建一个Win32程序。用户只需输入目标函数类型及初始矩阵即可获得最优解。

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  • 在 VS 2010 中使用 C++ 解决线性规划问题（单纯形法）
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    本文章介绍了如何利用Visual Studio 2010中的C++编程语言解决线性规划问题的方法，并具体讲解了基于单纯形算法的应用实践。 使用单纯形法解决线性规划问题，并通过C++编程实现，在Visual Studio 2010环境下创建一个Win32程序。用户只需输入目标函数类型及初始矩阵即可获得最优解。
     
  • Python使用单纯形法解决线性规划问题
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    本篇文章介绍了如何利用Python编程语言结合SciPy库中的优化模块实现单纯形算法，从而有效地求解各类线性规划问题。 基于Python的解线性规划问题程序代码适用于Python 3.6环境。
     
  • 用Matlab实现单纯形法解决线性规划问题
    优质
    本简介介绍如何使用MATLAB编程语言来实现和应用单纯形算法，以有效地求解各种线性规划问题。通过具体案例演示其在资源优化配置中的实际应用价值。 Matlab向量化编程实现的代码非常简洁（除了注释外只有36行），与算法步骤高度匹配，熟悉向量化的读者可以轻松理解。该方法的优点不仅在于能够得到最优解和最优目标函数值，还能保存每一步单纯形表的数据，从而直接生成与手算一致的单纯形表。此外还提供了一个示例代码，用于将单纯形表写入Excel中。
     
  • C++实现单纯形法解决线性规划问题（推荐）
    优质
    本文章介绍如何使用C++编程语言实现单纯形算法，用于求解各类线性规划问题。通过该方法读者能够理解和应用优化理论中的核心技巧。适合对运筹学和编程感兴趣的读者参考学习。 在本程序中，默认该线性规划问题存在最优解。针对此问题： ```cpp #include using namespace std; int check(float *sigma, int m) { for (int i = 1; i <= m ; i++) { if (sigma[i] > 0) { return 0; } } return 1; } // 此程序已经将线性规划问题转化为标准型，并默认存在最优解 int main(int argc, char* argv[]) { // 数据输入部分 int m, n; cout << 请输入参数m和n：; } ```
     
  • C++实现单纯形法解决线性规划问题（推荐）
    优质
    本文章介绍了如何使用C++编程语言来实现单纯形算法，以有效地解决各种线性规划问题。提供详细的代码示例和解释，帮助读者理解和应用该方法。适合希望在实际项目中运用数学优化技术的程序员阅读。 本段落主要介绍了使用C++实现单纯形法解决线性规划问题的方法，并通过实例代码详细讲解了相关知识，对学习或工作具有一定的参考价值。需要的朋友可以参考此文。
     
  • 利用单纯形法解决线性规划问题的EXE程序
    优质
    本软件采用单纯形算法，旨在高效求解各类线性规划问题。用户友好的界面搭配精准计算引擎，适用于学术研究和工程设计等多种场景，助力快速获取最优解方案。 使用单纯形法求解线性规划问题的程序（exe可执行文件）。
     
  • Python中使用两阶段法实现单纯形法求解线性规划问题
    优质
    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。
     
  • 使用单纯形法解决线性规划问题并展示所有详细步骤
    优质
    本教程详细介绍如何运用单纯形法求解线性规划问题，并逐步演示每一步骤，帮助读者深入理解算法及其应用过程。 使用Mathematica求解线性规划问题，并显示每一步骤以便于验算。该程序实现了blend规则并自动解决线性规划问题，用户输入单纯形表后可获得详细过程输出。
     
  • 在VS2010中使用GLPK库解决线性规划问题
    优质
    本教程详细介绍如何在Visual Studio 2010环境下配置和使用GLPK（GNU Linear Programming Kit）库来求解各类线性规划问题，旨在帮助开发者高效地集成优化算法到软件项目中。 在VS2010中使用GLPK库求解线性规划的全过程由liuxunyun于2013年1月14日原创编写，请转载时注明原作者信息。
     
  • 使用Excel解决线性规划问题.docx
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    本文档详细介绍了如何运用Microsoft Excel中的规划求解工具来解决各类线性规划问题，包括建立模型、设定约束条件及目标函数等步骤。 线性规划是运筹学与管理科学中的重要方法之一，用于解决多目标决策问题。Excel作为一种常用的电子表格软件，具备强大的功能来处理此类问题。 首先，在使用 Excel 解决线性规划时，建立数学模型是最关键的一步。以美佳公司为例，该公司计划生产两种家电产品（记为Ⅰ和Ⅱ），需确定每种产品的产量以便最大化总利润。为此可构建如下数学模型： 目标函数：max Z = 524.26x1 + 261.55x2 约束条件： - 12x1 + 10x2 ≤ 240 - 8x1 + 12x2 ≤ 180 - x1, x2 ≥ 0 其中，变量x1和x2分别代表两种产品的生产数量，而Z表示总利润。 接下来，在 Excel 中设置问题条件。具体而言，创建一个表格用于存储相关数据，并设定目标单元格、可变单元格及约束单元格的位置。例如可以将目标单元格设为E1, 可变单元格定位于C10:D10区域，而约束信息则填写在F4:F6中。 利用 Excel 的“规划求解”功能进行问题求解是解决此类问题的核心步骤之一。“规划求解”宏需先被加载至Excel内。随后，在工具菜单下选择“规划求解”，并在弹出的对话框里输入目标单元格、可变单元格以及约束条件等信息，Excel将自动计算并得出最终结果。 最后一步是通过输出报表来展示问题解决的结果。“规划求解”功能允许生成包括运算结果报告、敏感度分析报告及约束情况在内的多种类型报表。这些文档有助于深入理解优化方案及其潜在的变动影响范围。 综上所述，本段落阐述了使用 Excel 解决线性规划问题的方法流程，涵盖了从建模到利用“规划求解”工具完成计算和生成相关报表等环节。这种方法不仅能够帮助解决实际业务中的复杂决策难题，还能显著提升工作效率。