最小费用最大流的MATLAB代码 - OR_tools：适用于运筹学与探索性分析的MATLAB算法库

简介：
本资源提供了一个使用Google OR-Tools在MATLAB中实现最小费用最大流问题的示例代码，适合于运筹学及数据分析领域的研究和应用。 该存储库包含我在统计学和运筹学课程学习期间创建的函数库，并实现了用于运筹学和多变量探索性分析的一些典型算法和方法。所有代码都是用MATLAB编写的。 - 优化与流及网络： - Pape、DEsopo 和 Moore 算法 (PDM)：计算图中节点与其他所有节点之间的最短或最长路径（同时检测循环）。 - 计算任意一对节点间的最短或最长路径（同样可以检测到循环）。 - 找出网络中的最大可行和保守流。 - 网络中的最小成本流算法。 - 贪婪算法：用于设施位置问题的下限值求解器，采用贪婪策略寻找近似最优解。 - 系统分析与模拟： - 库存及项目管理：确定性模型包含数量折扣、允许缺货和混合断货及数量折扣等多种变体。 - 估计随机需求经济模型参数，并在指定时间段内对该系统的行为进行仿真。可以设置为追求最高服务水平或每期最低成本的解决方案。 - 调度一组项目活动，通过确定最长相关活动范围并测量完成它们所需的时间来识别关键路径。绘制包含关键和非关键活动及各自的松弛时间的最终计划表。 - 工具：用于分析与展示实现特定项目的任务，并考虑这些因素进行优化处理。