Excel_规划求解（Solver）的用法及示例-ITADN社区

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本教程详细介绍Microsoft Excel中的“规划求解”工具及其应用方法，并通过具体案例演示如何利用Solver进行优化分析。 Excel Solver（规划求解）的用法及例子： 1. 打开Excel并加载Solver插件。 2. 创建数据表格，并定义目标单元格、可变单元格以及约束条件等。 3. 在“数据”选项卡中找到Solver，点击打开。 4. 设置目标：选择要优化的目标单元格和优化方式（最大化或最小化）。 5. 输入变量范围：指定哪些单元格是决策变量，可以调整来达到最优解。 6. 添加约束条件：根据实际情况添加各种限制条件以确保解决方案的可行性。例如设置某些变量值为整数、大于零等。 7. 选择求解方法和选项：根据具体问题类型（线性规划/非线性规划）及需求设定相关参数，如迭代次数上限或精度要求等。 8. 点击“解决”按钮启动计算过程，并等待Solver给出结果。如果找到满意答案，则可以查看目标单元格是否达到预期效果；若未成功求解则需要重新调整模型设置或者放宽某些限制条件再试一次。通过上述步骤，用户可以在Excel中利用Solver插件轻松完成各种优化问题的建模与求解工作。

CVXGEN.zip_QP二次规划问题及其求解方法_Casadi与CVXGEN版本的Solver比较

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本资源探讨了QP（二次规划）问题的基本概念及解决策略，并深入分析了使用Casadi和CVXGEN两种工具实现的Solver之间的差异，为优化算法研究提供参考。用于求解二次规划问题的Qp优化方法效果较好，可以查阅相关网上教程进行学习。

Python利用动态规划算法求解01背包问题示例

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本示例展示了如何使用Python编程语言和动态规划方法解决经典的01背包问题。通过构建递归关系并优化存储结构，实现了高效计算最优解的目的。本段落通过实例讲解了使用Python语言结合动态规划算法来解决01背包问题的方法。在处理01背包问题时，当决定是否将一个物品放入背包中时，需要比较包含该物品的子问题解与不包括该物品的子问题解之间的关系。这种选择方式导致了许多重叠的子问题，通过使用动态规划可以有效地解决问题。设n为5表示有五件不同的物品；c等于10代表书包的最大承重量是十单位；w=[2, 2, 6, 5, 4]数组定义了每个物品的具体重量；v=[6, 3, 5, 4, 6]则列出了对应各个物品的价值。首先，我们需要写出递归的函数形式。然后采用自底向上的方法进行编程实现： ```python def bag(n,c,w,v): res=[[0 for j in range(c+1)] for i in range(n+1)] # 初始化边界条件 # 动态规划核心代码部分 return res[n][c] ``` 以上即为解决此问题的基本框架，具体实现细节需根据实际需求进一步完善。

整数规划的求解方法

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整数规划是一种数学优化模型，要求部分或全部决策变量取整数值。本课程探讨了多种高效解决此类问题的方法与算法，涵盖割平面法、分支定界法及启发式策略等核心内容。整数规划是运筹学中的一个重要分支，在实际应用中有广泛用途，例如资源分配、生产计划及网络设计等领域。本段落关注利用编程解决整数规划问题的方法，并特别针对低版本MATLAB环境的实现进行讨论。作为强大的数值计算工具，MATLAB提供了优化工具箱支持线性与整数规划问题求解。在这些类型的问题中，线性规划是其一个特例——所有变量均限制为实数；而在整数规划里，则要求部分或全部决策变量必须取整数值，这增加了问题复杂度，并使得寻找最优解更为困难。通常来说，整数规划可以表示成如下形式：最大化或最小化：c^T * x 受以下约束条件： A * x ≤ b x_j ∈ {0, 1} 或 x_j ∈ Z (j = 1, 2, ..., n) 其中，向量c代表目标函数系数，x是决策变量的集合，矩阵A和b定义了不等式约束。而x_j取值范围则表明相应变量必须为二进制（0-1整数）或一般整数值。 MATLAB优化工具箱中的`intlinprog`函数专门用于解决这类问题，并通过结合线性松弛与内点法的分支和剪枝算法，确保找到全局最优解。然而，在低版本的MATLAB中可能需要编写自定义代码或者依赖第三方库（如COIN-OR的CBC）来求解整数规划。提供的压缩包里可能会包含一个用MATLAB编写的定制化整数规划求解器或早期`intlinprog`函数实现。此程序通常包括以下关键部分： 1. **输入处理**：这部分代码负责接收问题参数，如目标函数系数c、约束矩阵A以及变量的整数值属性。 2. **模型构建**：将接收到的数据转化为MATLAB可以求解的形式。 3. **求解算法**：实现分支和剪枝等策略来解决整数规划问题。 4. **结果处理**：输出最优解及其细节信息，如目标函数值、约束条件满足情况等。 5. **错误与异常处理**：确保程序在遇到输入数据无效或运行时出现问题的情况下仍然能够正确工作。使用此程序时需要注意以下几点： - 验证输入数据的有效性和完整性。 - 根据需求调整求解参数，如迭代次数和精度阈值以优化性能表现。 - 测试边界条件并理解其影响，确保程序在各种情况下的稳定性与准确性。 - 如有必要，可以将此自定义实现与MATLAB现代版本中的`intlinprog`进行对比评估。整数规划的求解是一项需要综合数学知识和编程技巧的任务。通过深入理解问题模型及MATLAB的具体实现细节，我们可以更有效地利用所提供的代码来解决实际应用中的整数规划挑战。

使用大M法、Excel规划求解包及Python编程与库解决线性规划问题

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本课程全面讲解如何运用大M法和多种软件工具（如Excel规划求解包、Python编程及其相关库）来高效地解决各种线性规划问题，适合需要优化决策过程的学习者。线性规划是一种优化技术，在满足一组线性约束条件下最大化或最小化一个线性目标函数。本段落将介绍四种方法来解决此类问题：大M法、Excel的内置求解工具、Python编程以及使用scipy库。 1. 大M法在Excel中的应用：此方法涉及引入极大值“M”以确保非负变量不会在初始阶段被用到，适用于处理松弛变量。利用Excel公式和规划求解功能来实现这一过程包括构建目标函数及约束方程，并将参数输入相应单元格中。 2. 使用Excel内置的规划求解包：通过明确列出目标函数系数、约束条件及其常数项，在Excel工作表中设置好这些数据，然后使用MMULT公式进行乘法运算。完成设定后，点击“求解”按钮以自动获得最优解决方案，并生成包含结果报告和敏感性分析的数据。 3. Python编程实现：利用Python编写自定义算法解决线性规划问题是一个高效的选择。通过创建一个Simplex类来封装单纯形方法的核心逻辑，该类包括系数矩阵、约束向量等属性。读取文件中的数据后，按照算法迭代更新变量直到找到最优解为止。 4. 使用scipy库求解： Python的scipy库包含`linprog`函数，专门用于解决线性规划问题。与手动实现单纯形法相比，这种方法更加高效且易于使用；只需提供目标函数系数、约束条件矩阵和边界值即可获得结果。总结而言，在处理不同规模和复杂度的问题时，上述方法各有优势：Excel适用于初学者或小型项目；Python编程适合需要定制算法的情况；而scipy库则是解决线性规划问题的快速有效工具。理解这些不同的解决方案有助于在实际工作中根据具体情况灵活选择合适的策略。

运用动态规划方法求解TSP问题

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本研究探讨了利用动态规划算法解决旅行商问题(TSP)的有效策略，旨在优化路径选择以最小化总行程成本。通过构建状态转移模型和递推公式，实现了对复杂场景下的高效求解。本压缩文档包含三个文件：使用动态规划法解决TSP问题的可执行源代码、word文档报告以及实验测试数据。

利用动态规划方法求解TSP问题

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本研究探讨了运用动态规划策略解决旅行商问题(TSP)的方法，旨在通过优化算法提高计算效率和解决方案质量。 **旅行推销员问题（Traveling Salesman Problem, 简称TSP）**是一个经典的组合优化问题，旨在寻找最短的可能路径，使得一个旅行者能够访问每一个城市一次并返回起点。这个问题在计算机科学和运筹学中具有重要的地位，因为它具有NP完全性，意味着在最坏情况下找到最优解的时间复杂度随问题规模呈指数增长。 **动态规划（Dynamic Programming, DP）**是一种强大的算法设计方法，特别适合解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。在TSP问题中，我们可以利用动态规划来逐步构建全局最优解。下面将详细解释如何应用动态规划解决TSP问题。 1. **定义状态与状态转移方程**：我们可以定义状态`dp[i][mask]`表示当前位于城市i且已经访问了mask所代表的城市集合时的最短路径长度。mask是一个二进制数，每一位对应一个城市，1表示已访问，0表示未访问。状态转移方程为`dp[i][mask] = min(dp[j][mask - (1<

利用Excel进行规划求解

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本课程将教授如何使用Excel内置的规划求解工具来解决复杂的优化问题。通过实际案例教学，学员可以掌握线性与非线性模型构建及求解技巧，提升数据分析能力。使用Excel求规划求解主要包括了线性规划和运输问题的求解。

Java背包问题的算法规划求解

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本篇文章探讨了利用Java编程语言解决经典背包问题的有效算法设计与实现方法，详细分析了如何通过优化策略来提高资源利用率和计算效率。背包算法规划求解可以应用于以下场景：售货架上有n种商品（每种商品只有一个），给定200元钱购物，尽可能地购买更多的商品，以最大化利用这笔本金。

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Excel_规划求解（Solver）的用法及示例

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