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MATLAB计算在运筹与优化中的二十个实例

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简介：
本书精选了二十个运筹学和最优化问题的经典案例，深入浅出地讲解如何使用MATLAB软件进行高效求解。通过丰富的实践操作，读者能够掌握利用MATLAB解决实际工程问题的能力，是学习数值计算与优化算法的实用指南。 运筹与优化 MATLAB 计算实例二十例

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  • MATLAB计算在运筹与优化中的二十个实例
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    本书精选了二十个运筹学和最优化问题的经典案例，深入浅出地讲解如何使用MATLAB软件进行高效求解。通过丰富的实践操作，读者能够掌握利用MATLAB解决实际工程问题的能力，是学习数值计算与优化算法的实用指南。 运筹与优化 MATLAB 计算实例二十例
     
  • Matlab在运筹与优化中的割平面法实现
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    本文章介绍了如何使用MATLAB软件进行运筹学和优化问题中割平面法的具体实现方法和技术细节。 割平面法求解（A包含一个单位矩阵）：接口函数[xstar,fxstar,iter] = Gomory(A,b,c)可以使用判断整数条件的公式abs(round(x)-x)<1e-3，例如当A = [-1 3 1 0; 7 1 0 1]; b = [6 35]; c = [7 9 0 0]时。
     
  • MATLAB中运筹与优化的分支定界法实现
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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];
     
  • 企业在运作中应用运筹学的一个实例
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    本案例深入探讨了一家制造企业如何运用运筹学优化生产流程和供应链管理，显著提升运营效率与经济效益。 SYTECH 公司的生产优化问题案例概述：Sytech 国际公司是一家在同行业中处于领先地位的计算机和外围设备制造商。公司的主导产品包括大型计算机（MFRAMES）、小型计算机（MINIS）、个人计算机（PCS）以及打印机（PRINTERS）。公司的两个主要市场是北美和欧洲。 公司一直按季度作出重要决策，根据营销部门的需求预测来调整分布在全球三个工厂的产量。
     
  • 优化运筹代码
    优质
    优化运筹代码专注于算法设计与分析，旨在通过高效的编码技巧和数学模型解决复杂决策问题。本书深入探讨了线性规划、动态规划等核心概念，为读者提供一系列实用案例研究及编程实践指南，适用于希望提升解决问题能力的数据科学家、软件工程师及其他相关从业人员。 这段文字描述了一段非常不错的运筹优化代码。
     
  • MATLAB优化计算实例20例
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    本书精选了20个经典的MATLAB优化问题案例，通过详细的代码和解释，帮助读者掌握使用MATLAB进行优化计算的方法和技术。 黄金分割法用于求解无约束最优化问题中的二次插值方法同样适用于此类问题的解决。此外，Nelder-Mead算法、最速下降法以及牛顿法则为处理这类问题提供了多种选择。在考虑带有约束条件的情况时，拉格朗日乘子法和惩罚函数法则成为解决问题的有效工具。 对于无约束优化的问题而言，遗传算法也是一种有效的解决方案。同时，在实际应用中可以发现许多实例来说明这些方法的应用场景：包括但不限于最大利润、最优生产决策以及投资等问题的解决；而针对有约束条件的情况，则会涉及到线性规划问题如最小费用和最佳定位等案例。 综上所述，无论是无约束还是带约束条件的问题求解，上述列举的方法都可以提供相应的解决方案，并且在不同的应用场景中具有广泛的应用价值。
     
  • Matlab中二阶段法的运筹学编码实现
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    本简介介绍如何使用MATLAB编程语言实现运筹学中的二阶段法。通过实例代码展示该方法在优化问题求解中的应用和具体步骤。 根据二阶段法求解线性规划问题的方法可以分为两个步骤：第一阶段是通过引入人工变量将原问题转化为一个辅助的线性规划模型，并且目标是在保证可行性的同时最小化这些人工变量的总和；第二阶段则在已经找到初始可行基的情况下，移除所有的人工变量，直接求解原始的目标函数。这种方法能够有效地处理约束条件中包含不等式的情况，使得原本难以直接处理的问题变得易于解决。
     
  • 基于0.618法搜索步长的最速梯度下降法在运筹与优化中的MATLAB实现
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    本研究提出了一种结合0.618黄金分割搜索技术和传统最速梯度下降法的创新算法，并通过MATLAB编程实现了该方法在运筹学和优化问题中的应用。 利用最速梯度下降法求解：函数接口为[xstar,fxstar,iter] = SteepDescent(f_name,x0,eps) 其中xstar表示最优解，fxstar表示最优函数值，iter表示迭代次数。f_name为目标函数文件，可以通过feval调用计算函数值及梯度；初始值x0可以取[1,1]，eps设为1e-3，并利用0.618法搜索步长。 例如：[xstar,fxstar,iter] = SteepDescent(@Myexam1,[1,1],1e-3) 函数定义如下： function [f,g]=Myexam1(x) % 调用 [f,g] = feval(f_name,xk); f=x(1)^2+2*x(2)^2; g=[2*x(1);4*x(2)]; end 以上代码可以直接运行。
     
  • MATLAB在机械优化设计中的应用实例
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    本文章探讨了MATLAB软件在解决机械工程领域中优化问题的应用。通过具体案例说明如何使用MATLAB进行模型建立、仿真分析及优化设计，为读者提供实用的技术指导和创新思路。 分享一些关于MATLAB在机械优化设计中的实例。希望对大家有所帮助。
     
  • 运筹学与最优化课程设计二——关于公司库房设置的问题
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    本课程设计围绕公司库房设置问题，运用运筹学与最优化理论，旨在通过模型建立和求解策略，优化仓库布局及库存管理，提升企业运营效率。 某公司计划在北京、上海、广州和武汉四个城市设立库房，这些库房将负责向华北、华中和华南三个地区供应货物。每个库房每月可以处理1000件货物。在上述四座城市建立库房的月成本分别为4.5万元、5万元、7万元和4万元。基于现有的约束条件，公司需要综合考虑设立库房的成本及相应的运输费用，并提出最佳方案以优化资源配置与物流效率。