Advertisement

MATLAB中，数学规划问题的常见练习代码包。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该钢管的下料流程以其高效性著称，同时，货机运输环节以及加工奶制品的生产与销售计划也需要进行优化。为了进一步提升效率，切割模式的实施受到严格限制，并对选课策略提出了更精细的要求，具体而言，优先考虑课程数目最少且学分最高的方案。此外，自来水输送等一系列普遍存在的优化问题，我们已开发出经过充分验证的MATLAB程序，并保证其可运行性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB中的规划问题
    优质
    本课程专注于使用MATLAB解决各种规划问题，涵盖线性、非线性及整数规划等内容，帮助学员掌握优化模型建立与求解技巧。 这段文字描述了一个用于求解规划问题的MATLAB小程序。
     
  • JavaScript常见函数练习
    优质
    本教程涵盖了JavaScript中常用的函数及其实践应用，旨在通过一系列练习帮助初学者掌握基本语法和编程技巧。 在学习JavaScript函数的过程中，很多人会遇到听懂了理论却无法实际操作的问题。本资源提供了一些经典函数案例及其解答，其中包含一些基础题目以及对初学者来说可能较为复杂的逻辑题。希望这些内容能为大家的学习带来帮助。
     
  • MATLAB数学规划典型题目的代码.zip
    优质
    本资源包含多种MATLAB数学规划问题的标准解法和源代码，适用于学术研究与工程实践中的优化算法学习。 本段落介绍了几种常见的优化问题及其对应的MATLAB程序解决方案：钢管下料最省、货机装运、加工奶制品的生产与销售计划、切割模式限制以及选课策略（包括课程数目最少及学分最高），还包括自来水输送等问题，所有程序均经过亲测可用。
     
  • 01背包问题的动态规划MATLAB源码
    优质
    本资源提供了解决经典01背包问题的MATLAB代码实现，采用动态规划算法，适用于研究和学习优化理论与实践应用。 基于MATLAB的01背包源码实现，纯手写代码，仅供新手学习参考。由于代码比较简单，所以没有过多的注释，请大家根据网上的帖子理解01背包的动态规划思想，再自己临摹代码进行学习。
     
  • MATLAB仿真的混合整数规划问题代码.txt
    优质
    本文件包含使用MATLAB进行混合整数规划问题仿真的代码，适用于需要求解含有离散变量优化问题的研究和工程应用。 MATLAB代码适用于解决线性和非线性整数规划以及混合整数非线性规划问题。
     
  • 【路径规划】利用DQN的深度强化学习解决路径规划问题（含MATLAB代码）.zip
    优质
    本资源提供了一种基于DQN算法的深度强化学习方法来解决复杂的路径规划问题，并附有详细的MATLAB实现代码，适用于科研与教学。 1. 版本：支持MATLAB 2014、2019a 和 2021a，包含运行结果。 2. 提供案例数据以直接在 MATLAB 中运行程序。 3. 代码特点：采用参数化编程方式，方便更改参数；代码结构清晰，并有详细注释。 4. 使用对象包括计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生，适用于课程设计、期末作业及毕业设计项目。 5. 作者是一位资深算法工程师，在某大厂工作十年以上，专注于MATLAB算法仿真。擅长领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理以及元胞自动机等多种领域的仿真实验。需要更多相关源码或定制数据集的用户可以私信联系。
     
  • C语言初学者常见的指针练习题
    优质
    本资源汇集了针对C语言初学者设计的一系列指针相关练习题，旨在通过实践加深对指针概念及应用的理解。适合自学或教学使用。 指针是C/C++语言中的一个概念，它是一种变量类型，用于存储内存地址。通过使用指针可以访问或操作程序中的数据结构更为灵活和高效。 理解指针的关键在于掌握如何声明、初始化以及使用它们来间接地读取或者修改其他变量的值。例如： 1. 声明：`int* p;` 2. 初始化：假设有一个整型变量i，可以通过`p = &i;`将它的地址赋给指针。 3. 使用：通过解引用操作符（*），可以访问到存储在该地址上的实际值。如 `cout << *p;` 掌握指针还可以帮助开发人员更好地理解内存管理、函数参数传递机制以及数据结构和算法的实现方式等核心编程概念。 此外，学习如何避免常见的陷阱，比如空指针引用或野指针等问题也是很重要的步骤，在实践中这些错误可能导致程序崩溃或者安全漏洞。
     
  • MATLAB中的混合整数线性规划问题(matlab)
    优质
    简介：本文探讨了在MATLAB环境下解决混合整数线性规划问题的方法与技巧，包括模型建立、求解器选择及优化策略。 MATLAB 中的混合整数线性规划（Mixed-Integer Linear Programming, MILP）是一种优化问题求解技术，在该技术中部分变量被限制为整数值，而其余变量可以取任意实数值。这种模型广泛应用于工程、金融和管理等领域以解决实际中的复杂决策问题。 MATLAB 提供了专门的工具箱来实现混合整数线性规划，如 `intlinprog` 函数可用于求解此类优化问题。通过设置适当的约束条件及目标函数，用户可以利用这些功能强大的工具高效地寻找最优解决方案。
     
  • Java代码-0-1整数规划问题
    优质
    本篇文档深入探讨了如何利用Java编程语言解决0-1整数规划问题。通过实例代码展示了变量定义、约束条件设定及目标函数构建的方法，适用于需要优化决策过程的技术爱好者和专业人士。 Java代码实现0-1型整数规划问题涉及使用特定算法来解决决策变量只能取0或1的优化模型。这类问题广泛应用于资源分配、项目选择等领域，通过数学建模将实际问题转化为线性方程组，并利用编程语言如Java编写求解器进行计算。 在处理此类问题时，通常会采用分支定界法或者割平面法等技术来寻找全局最优解或近似最优解。此外，还可以借助开源库（例如：Apache Commons Math）提供的优化工具包简化实现过程和提高效率。
     
  • MATLAB代码解决不定二次整数规划问题
    优质
    本文章介绍了使用MATLAB编程语言来求解一类特殊的数学优化问题——不定二次整数规划。通过精确算法和启发式方法相结合的方式，提供了高效的解决方案，并附有实例应用演示。 本代码用于求解不定二次整数优化问题的MATLAB算法，主要采用分枝定界的思想进行求解，可以处理任何不定二次整数规划问题。