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GLPKMEX-GNU线性规划套件(GLPK) MEX生成器：该MATLAB工具包为GNU线性规划套件(GLPK)创建独立的MEX文件...

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简介：
GLPKMEX是一个用于MATLAB环境的工具包，它能够自动生成与GLPK（GNU Linear Programming Kit）交互的独立MEX函数。这个工具包极大地方便了用户在优化问题求解中使用线性规划和混合整数编程技术。通过提供简便的接口，GLPKMEX使得利用GLPK的能力变得更为快捷和容易，无需编写复杂的C或C++代码。 该MATLAB软件包为GNU线性编程工具包（GLPK）生成了独立的MEX（无依赖项）文件。 MEX可以解决大规模线性规划（LP）问题和混合整数线性规划（MILP）问题。 它可以替代MATLAB的linprog()和intlinprog()，而无需使用任何工具箱。 MEX文件具有MATLAB功能，可作为具有记录的输入和输出的包装器。

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    GLPKMEX是一个用于MATLAB环境的工具包，它能够自动生成与GLPK（GNU Linear Programming Kit）交互的独立MEX函数。这个工具包极大地方便了用户在优化问题求解中使用线性规划和混合整数编程技术。通过提供简便的接口，GLPKMEX使得利用GLPK的能力变得更为快捷和容易，无需编写复杂的C或C++代码。 该MATLAB软件包为GNU线性编程工具包（GLPK）生成了独立的MEX（无依赖项）文件。 MEX可以解决大规模线性规划（LP）问题和混合整数线性规划（MILP）问题。 它可以替代MATLAB的linprog()和intlinprog()，而无需使用任何工具箱。 MEX文件具有MATLAB功能，可作为具有记录的输入和输出的包装器。
     
  • GLPK for Java：GNU线性编程套件(GLPK)的Java绑定-开源
    优质
    GLPK for Java是GNU线性编程套件(GLPK)的Java接口版本，允许开发者在Java程序中使用GLPK的功能进行优化问题求解。它是完全开源的软件项目。 GLPK for Java为库GLPK提供了Java语言绑定。 GLPK是行之有效的线性和混合整数数学编程问题的求解器。对于Windows用户，可以访问项目GLPK获取二进制文件。
     
  • 在VS2010中使用GLPK库解决线性规划问题
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    本教程详细介绍如何在Visual Studio 2010环境下配置和使用GLPK（GNU Linear Programming Kit）库来求解各类线性规划问题，旨在帮助开发者高效地集成优化算法到软件项目中。 在VS2010中使用GLPK库求解线性规划的全过程由liuxunyun于2013年1月14日原创编写，请转载时注明原作者信息。
     
  • GLPK for Windows：GNU线性编程工具包(GLPK)的Windows版本-开源
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    GLPK for Windows是为Windows系统设计的开源软件，提供了解决线性规划和混合整数编程问题的功能，适用于需要高效求解数学优化模型的应用场景。 GLPK 4.65（GNU线性编程套件）是一个用于大规模线性编程（LP）和混合整数编程（MIP）的求解器。该项目提供了最新的Windows可执行文件，发布日期为2018年3月17日。Linux和OSX用户应从官方源代码仓库下载源代码发行版。
     
  • 线性规划工具 Lingoes教程
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    Lingoes是一款功能强大的线性规划辅助软件，本教程旨在帮助用户快速掌握其使用方法与技巧，适用于需要进行复杂线性规划问题求解的学习者和专业人士。 在数学建模学习过程中使用LINGO软件进行线性规划非常方便。LINGO的功能强大，可与MATLAB相媲美。
     
  • 数学建模中的线性规划与整数规划及LINGO软件.zip
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    本资料深入讲解了数学建模中常用的线性规划和整数规划方法，并详细介绍了如何使用LINGO软件进行模型求解，适用于学习优化理论和解决实际问题的读者。 LINGO软件是由美国LINDO系统公司开发的主要产品。LINGO是Linear Interactive and General Optimizer的缩写，意为交互式的线性和通用优化求解器。它可以用于解决非线性规划问题，并且可以用来求解一些线性和非线性方程组的问题，功能非常强大，是处理优化模型的最佳选择之一。其特点在于内置了建模语言和十几个内部函数，支持整数决策变量（包括0-1整数规划），使用起来既灵活又高效。此外，LINGO还能够方便地与Excel和其他数据库软件进行数据交换。
     
  • 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。
     
  • lp_solve 线性规划求解器
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    简介：LP_Solve是一款开源软件工具，用于解决线性编程和混合整数编程问题。它支持最大化或最小化目标函数，并处理各种约束条件，广泛应用于工程、金融等领域。 线性规划求解器lp_solve提供免费版本，不限制变量数量，但计算速度一般。
     
  • MATLAB中线性规划的实现
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    本简介介绍如何在MATLAB环境中使用优化工具箱实现线性规划问题，包括模型建立、参数设置及求解方法。 一、线性规划解决什么问题？ 线性规划用于利用现有资源来安排生产活动，以实现最大的经济效益。 二、解决方案 1. 单纯形法：这里不再过多解释，普通的画图工具即可完成，推荐使用Geogebra。 2. MATLAB实现： 基本函数形式为 linprog(c,A,b)，它的返回值是向量 x 的值。还有其它的一些函数调用形式（在 Matlab 指令窗运行 help linprog 可以看到所有的函数调用形式），如：[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,LB,UB,X0,OPTIONS)。 这里 fval 返回目标函数的值，LB 和 UB 分别是变量 x 的下界和上界，x0 是 x 的初始值，OPTIONS 是控制参数。
     
  • 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。