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MATLAB语言在运筹学领域得到应用。

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简介:
MATLAB语言在运筹学领域内的应用得到了深入阐述,内容涵盖了各种运筹学问题的具体分析,同时提供了大量的详细代码示例,旨在为广大使用者提供有价值的参考和支持。

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  • MATLAB
    优质
    本书聚焦于运用MATLAB编程解决各类运筹学问题,涵盖线性规划、非线性优化及整数规划等主题,旨在帮助读者掌握利用该软件进行复杂数据分析和模型构建的能力。 本段落介绍了MATLAB语言在运筹学中的应用,并详细讲述了相关的运筹学问题及提供了详尽的代码示例,希望能对大家有所帮助。
  • 输问题与分配问题的C程序中的
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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。
  • 指派问题中的
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    《指派问题在运筹学中的应用》一文探讨了如何通过优化理论解决资源分配难题,重点分析了匈牙利算法等方法的实际运用案例。 运筹学指派问题PPT讲解了指派问题的基本概念,并介绍了使用匈牙利矩阵法求解的方法。此外,还演示了如何利用LINGO软件进行求解。
  • 案例分析
    优质
    《运筹学应用案例分析》一书深入探讨了如何运用数学模型和算法解决实际问题,通过丰富的真实世界案例,展示了运筹学在决策优化中的强大作用。 运筹学案例分析是掌握运筹学的有效方法之一,通过练习可以加深对运筹学的理解。这些内容主要涉及胡运权的相关知识。
  • 企业作中的一个实例
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    本案例深入探讨了一家制造企业如何运用运筹学优化生产流程和供应链管理,显著提升运营效率与经济效益。 SYTECH 公司的生产优化问题案例概述:Sytech 国际公司是一家在同行业中处于领先地位的计算机和外围设备制造商。公司的主导产品包括大型计算机(MFRAMES)、小型计算机(MINIS)、个人计算机(PCS)以及打印机(PRINTERS)。公司的两个主要市场是北美和欧洲。 公司一直按季度作出重要决策,根据营销部门的需求预测来调整分布在全球三个工厂的产量。
  • LSTM音识别分析
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    本文章主要探讨了长短时记忆网络(LSTM)模型在当前语音识别领域中的研究进展与实际应用情况,并对其未来发展方向进行了展望。 经过数十年的研究与发展,语音识别技术建立了以隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models, HMM)为基础的框架。近年来,在HMM的基础上引入深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)的应用显著提升了语音识别系统的性能表现。DNN通过将每一帧音频信号及其前后几帧拼接起来作为输入,从而利用了连续语音中的上下文信息。然而,DNN每次处理的音频片段长度是固定的,不同的窗口大小会影响最终的识别效果。递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)则通过递归机制来捕捉序列数据中的长程依赖关系,在一定程度上克服了固定窗长对性能的影响。但RNN在训练过程中容易遇到梯度消失的问题,这限制了它处理长时间序列的能力。为了解决这一问题,研究人员提出了长短期记忆单元(Long Short-Term Memory, LSTM),通过特定的门控机制使当前时间步的信息能够选择性地传递给后续的时间步,从而避免了梯度消失现象的发生。本段落详细介绍了RNN和LSTM的基本原理,并在TIMIT语音数据库上进行了实验验证。实证结果显示,基于LSTM架构的递归神经网络能够在语音识别任务中取得优越的效果。
  • 基于MATLAB的单纯形法中的程序
    优质
    本研究利用MATLAB软件探讨并实现单纯形算法在解决运筹学问题中的应用,旨在优化资源分配与决策制定过程。 本代码通过Matlab实现运筹学中的单纯形法来求解最优值问题。只需输入初始的单纯性表数据(包括技术系数矩阵a、限额矩阵b以及价值系数c),即可利用单纯形表方法得到最大化的z值的最佳解。计算过程中生成的所有单纯形表格数值会以矩阵形式存储在不同的变量中,方便随时调用和查看。
  • 的基本理论与
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    《运筹学的基本理论与应用》一书系统介绍了运筹学的核心原理及其在实际问题解决中的广泛应用,涵盖线性规划、网络分析等多个领域。 该资源是经典教材《运筹学基础及应用》第四版(胡运权),书中包含大量算法,值得学习。
  • 模型(LLM)文本分类、生成及文本摘要.doc
    优质
    本文档探讨了大语言模型(LLM)在文本分类、语言生成和文本摘要三个关键领域中的广泛应用与技术进展。通过深入分析,旨在展示LLM在这几方面的能力及其对自然语言处理的积极影响。 大语言模型(LLM)在文本分类、语言生成及文本摘要中的应用 引言: 本段落将探讨大语言模型(LLM)在三个关键任务——文本分类、语言生成以及文本摘录中的重要角色,并深入分析其优势与面临的挑战。 背景介绍: 作为一种深度学习架构,大语言模型能够全面捕捉自然语言的复杂特性,包括词汇选择、语法结构及语义理解。这些能力使得LLMs成为处理诸如文本分类、语言生成和摘要提取等任务的理想工具,在多个领域内展现出广泛的应用潜力。 文章目的: 本段落旨在概述大语言模型在上述三个领域的应用实例,并分享有关优化与改进的经验教训。同时,我们将讨论LLM技术的长处以及当前存在的障碍,为相关开发者及用户群体提供有价值的参考建议。