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非线性规划和01规划模型

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简介：
本课程聚焦于非线性与0-1整数规划的核心理论及应用，涵盖模型构建、算法设计及其在工程、金融等领域的实践案例。 代码非常清晰，并对非线性规划和01规划做了详细的解释。

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  • 非线性规划和01规划模型
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    本课程聚焦于非线性与0-1整数规划的核心理论及应用，涵盖模型构建、算法设计及其在工程、金融等领域的实践案例。 代码非常清晰，并对非线性规划和01规划做了详细的解释。
     
  • 非线性规划（Nonlinear Programming）
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    非线性规划是数学优化的一个分支，专注于处理目标函数或约束条件为非线性的最优化问题。它广泛应用于工程、经济等领域中复杂系统的建模与求解。 《非线性规划》（Bertsekas D. 第2版）是学习优化理论与算法的经典教材，深入学习优化算法的必备图书。
     
  • 非线性规划问题
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    非线性规划问题是运筹学的一个分支，涉及在非线性的约束条件下寻找目标函数的最大值或最小值。这类问题广泛应用于工程设计、经济管理和科学实验等领域，具有重要的理论和实践价值。 经典非线性规划教材《Nonlinear programming 2ed》提供了深入的理论分析和实用算法，是该领域的权威参考书之一。书中涵盖了从基础概念到高级主题的内容，并且包含了大量的示例与练习题，有助于读者更好地理解和应用非线性优化技术。
     
  • 非线性分数规划.pdf
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    《非线性分数规划》是一篇探讨优化理论中复杂比例目标函数处理方法的研究论文，聚焦于开发解决此类问题的新算法和策略。 上传一篇较早的论文《非线性分数规划》，需要的可以尽快拿走。
     
  • 基于MATLAB的线性规划、整数规划和二次规划
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    本教材深入浅出地介绍了利用MATLAB进行线性规划、整数规划及二次规划的方法与技巧，适合工程技术和科研人员学习参考。 用单纯形法求解线性规划问题；使用修正的单纯形法同样可以解决这类问题；对于整数规划，则可采用割平面法或分支定界法进行处理；0-1规划可以通过枚举法（包括穷举法和隐枚举法）来解决；等式约束下的凸二次规划可以用拉格朗日方法求解，而不等式约束的此类问题则适合用起作用集法或路径跟踪法。
     
  • Python 非线性规划方法（scipy.optimize.minimize）
    优质
    本教程介绍使用Python的SciPy库中`optimize.minimize`函数解决非线性规划问题的方法，涵盖约束条件设定与参数优化。 一、背景：项目需要使用Python实现非线性规划。非线性规划可以分为两种情况：目标函数为凸函数或非凸函数。对于凸函数的非线性规划问题（例如fun=x^2+y^2+x*y），有许多常用的Python库和资料可供参考，如CVXPY；而非凸函数的非线性规划求极值可以通过以下几种方法处理： 1. 纯数学方法：通过求导来寻找极值； 2. 使用神经网络或深度学习技术进行处理，并可参考反向传播算法中的链式求导过程； 3. 寻找一些Python库，如scipy.optimize.minimize的使用方法。 二、库方法介绍 官方文档提供了详细的说明。
     
  • MATLAB混合整数非线性规划资料包.zip_整数非线性_混合整数_混合整数规划_混合线性整数_非线性规划
    优质
    本资料包提供了关于MATLAB中处理混合整数非线性问题的资源，涵盖混合整数、纯整数与连续变量结合的非线性和线性规划案例。 用于混合整数的非线性规划以及相应的计算程序可以解决包含连续变量和离散变量的复杂优化问题。这类方法在处理实际应用中的各种限制条件时表现出色，能够有效地寻找最优解或近似最优解。
     
  • 简化的LINGO 01规划模型代码
    优质
    本文章介绍了如何简化LINGO软件中用于解决规划问题的模型代码，旨在帮助读者提高建模效率和程序可读性。 简单的LINGO 01规划模型代码可以用于练习建模技能。
     
  • 线性规划模型及其求解.ppt
    优质
    本PPT介绍了线性规划的基本概念、建模方法及常用求解算法，包括单纯形法和对偶理论等内容。适合初学者入门学习。 本段落介绍了线性规划的相关概念及数学模型的建立，并探讨了解决该模型的两种方法：图解法与单纯形法及其原理和过程。此外，对单纯形法进行了更深入的讨论，在引入人工变量的基础上介绍了大M法和二阶段法。