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整数规划中分支定界的最优化方法

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简介:
简介:本文探讨了在解决整数规划问题时采用的分支定界算法,分析其原理及应用,并提出改进策略以提高求解效率和精度。 最优化方法中的整数规划可以通过分支定界法或割平面法来求解。这两种方法都是解决整数线性规划问题的有效手段。其中,分支定界法通过将原问题分解为一系列较小的子问题进行逐步求解;而割平面法则通过对可行域添加切面来缩小搜索空间,从而找到最优解。

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    简介:本文探讨了在解决整数规划问题时采用的分支定界算法,分析其原理及应用,并提出改进策略以提高求解效率和精度。 最优化方法中的整数规划可以通过分支定界法或割平面法来求解。这两种方法都是解决整数线性规划问题的有效手段。其中,分支定界法通过将原问题分解为一系列较小的子问题进行逐步求解;而割平面法则通过对可行域添加切面来缩小搜索空间,从而找到最优解。
  • MATLAB程序
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    本简介讨论如何在MATLAB中实现整数规划问题,并采用分支定界法编写高效程序以求解最优解。通过实例演示算法的具体应用。 采用分支定界方法结合MATLAB自带的优化工具求解0-1整数问题。
  • bnb20.rar_BNB20函_bnb20_new_MATLAB__
    优质
    本资源提供了MATLAB环境下用于求解整数规划问题的BNB20算法函数包,包括核心文件bnb20.m及辅助脚本,适用于进行分支定界法的研究与应用。 在实际应用中经常需要求解非线性整数规划或混合规划问题。该领域常用的一种算法是分支定界(branch and bound)算法,但MATLAB工具箱中没有提供相关的函数。荷兰格罗宁根大学的Koert Kuipers编写的BNB20工具箱可以用来解决一般非线性整数规划问题。
  • 运筹与课程设计和割平面求解问题
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    本课程设计探讨了在运筹学中利用分支定界法和割平面法解决复杂的整数规划问题,旨在通过理论讲解及实践操作加深学生对优化算法的理解与应用。 求解整数规划问题可以使用分支定界法和割平面法这两种方法。
  • 学建模MATLAB实现.zip
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    本资料探讨了如何使用MATLAB编程语言实现数学建模中常见的整数规划问题及其解决方案——分支定界算法。包含相关理论解释、代码示例以及实践应用案例,旨在帮助学习者深入理解并熟练掌握该方法在实际问题中的应用技巧。 数学建模中的整数规划问题可以通过分支定界法在MATLAB中实现。这对于提高数学建模能力非常有帮助。程序已经经过调试,可以顺利运行。祝大家在建模竞赛中取得优异成绩。
  • 利用解决纯与混合问题.
    优质
    本研究探讨了运用分支定界算法有效求解纯整数及混合整数规划模型的方法和策略,为复杂优化问题提供高效解决方案。 设有最大化的整数规划问题A,与它对应的线性规划为问题B。从解问题B开始,如果其最优解不符合A的整数条件,则B的最优目标函数值必是A的最优目标函数值的一个上界,记作Z1;而A的任意可行解的目标函数值则构成一个下界Z2。分支定界法就是将B的可行域分成若干子区域(称为分支),逐步减小Z1和增大Z2,最终求得问题A的最优解。
  • 利用解决问题(Branch and Bound)
    优质
    简介:本文探讨了运用分支定界算法解决复杂整数规划问题的有效策略,通过划分问题空间和设定边界条件来寻找最优解。 著名组合优化专家Beasley, J E的分枝定界求整数规划讲义详细介绍了过程和具体实例,内容涵盖了数学建模、线性规划以及智能算法等主题。
  • C语言程序代码
    优质
    本段代码提供了一个用C语言编写的完整解决方案,用于实现整数规划问题中的分支定界算法。通过该程序可以有效地求解约束条件下的最优整数解。适合于深入理解并实践优化理论和算法的学生及研究者使用。 从甲到乙共五十个城市,要求计算两者之间最短距离和最低花费,请使用分支定界法解决这个问题。
  • 、割平面和隐式枚举MATLAB源代码
    优质
    本资源提供整数规划问题求解的经典算法——分支定界法、割平面法及隐式枚举法的MATLAB实现代码,适用于学术研究与教学。 【达摩老生出品,必属精品】资源名:分支定界法、割平面法、隐式枚举法的整数规划matlab源代码 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明:全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后遇到问题,可以联系我进行指导或者更换资源。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
  • MATLAB运筹与实现
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    本文章详细介绍了在MATLAB环境中运用分支定界算法解决运筹学中的优化问题的方法和步骤,并提供实例代码。 使用分支定界法求解问题(矩阵A包含一个单位矩阵):接口函数[xstar,fxstar] = BranchBound(A,b,c) 判断整数条件可用:abs(round(x)-x)<1e-3 例如: A = [-1 3 1 0; 7 1 0 1]; b = [6 35]; c = [7 9 0 0];