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该文件包含优化问题的线性规划单纯形法、大M法和两阶段法的程序实现。

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简介:
线性规划的单纯形法,包括大M法和两阶段法,已通过MATLAB程序得以实现。该程序包含着详尽的注释,旨在确保其易于理解。总共有三个函数构成此程序:主函数、twophase.m函数以及MySimplex_method.m函数。twophase.m函数具体运用了两阶段单纯形法进行求解。MySimplex_method.m函数则采用了大M法单纯形法来解决线性规划问题。值得注意的是,MySimplex_method.m函数同时整合了大M法和单纯形法的算法逻辑。此外,twophase.m函数的单纯形法求解过程是通过调用MySimplex_method.m函数来完成的。在主函数中,用户可以输入约束方程和目标函数,从而触发自动调用twophase.m函数和MySimplex_method.m函数以进行规划求解任务。如果您对该程序在实际问题中的应用感兴趣,欢迎通过私信索取配套的演讲PPT和Word文档。

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  • 线M.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。
  • Python中使用求解线
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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。
  • 采用解决线
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    本研究提出了一种新颖的两阶段方法来高效求解线性规划问题,旨在优化资源配置与决策过程。 完整的两阶段法可以确保程序完美下载。熟悉单纯形算法和两阶段算法,并能够使用这两种方法求解线性规划问题。文中包含例题以帮助理解。
  • MMSimplex.zip_MMSimplex_matlab__
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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。
  • MATLAB代码.rar_基于MATLAB__二MATLAB_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。
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    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。
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  • 基于Matlab
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  • 利用解决线EXE
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    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)。