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两种规划问题的解决策略包括模拟退火算法和Lingo求解方法。

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简介：
为了探讨2011年全国大学生数学建模竞赛B题中0-1规划的应用场景，我们利用Python编程对模拟退火算法进行了实际的复现，该算法专门用于解决具有较大规模的0-1优化问题。此外，我们还采用Lingo软件对规模相对较小的0-1规划问题进行了求解。文档中包含了当年竞赛的题目内容以及详细的数据信息，并附带了我们原创的复现代码，该代码的注释设计得十分清晰易懂。rask1和rask2分别对应了竞赛题目第一大题中的第1问和第2问。

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  • 0-1规划问题的两种求解方法（模拟退火与Lingo求解）
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    本文探讨了0-1规划问题的解决策略，重点介绍了模拟退火算法和使用Lingo软件进行优化的方法，为相关研究提供新的视角。 针对2011年全国大学生数学建模竞赛B题的0-1规划应用场景，使用Python编程复现了模拟退火算法（用于解决较大规模的0-1问题），还利用Lingo求解了较小规模的0-1规划问题。资料中附有当年的比赛题目、数据以及原创的代码（原文未提供具体代码）。代码注释较为清晰，rask1和rask2分别对应题目第一大题中的第1问和第2问。
     
  • 用模拟退火算法解决背包问题.c
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    本文介绍了利用模拟退火算法有效求解经典NP完全问题之一——背包问题的方法。通过调整温度参数和邻域搜索策略，该方法在多种测试场景下均表现出良好的寻优能力和稳定性。 针对0/1背包问题编写了简洁的C语言代码进行求解，代码注释详细且通俗易懂。
     
  • 0-1背包问题的模拟退火算法解决方案
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    简介：本文探讨了运用模拟退火算法解决经典的0-1背包问题。通过温度下降策略优化选择过程，有效寻找到高价值物品组合，为约束条件下的资源分配提供新思路。 自己上现代优化方法课做的大作业，使用模拟退火算法解决0/1背包问题，并在Word文档内包含了相关的MATLAB代码。
     
  • 基于模拟退火算法的0-1背包问题求解方法
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    本研究提出了一种利用模拟退火算法解决经典的0-1背包问题的方法，旨在优化资源分配，提高问题求解效率和准确性。 背包问题是指从n件不同价值和重量的物品中选择一部分物品，并使选中的物品总价值最大化的数学优化问题。形式化描述如下：给定一个物品集合s={1,2，…，n}，其中每个物品i具有一定的重量 和价值 。假设背包的最大承重为W，那么背包问题的目标是找到一个子集 ，使得该子集中所有物品的总重量不超过W且总价值最大。
     
  • 利用模拟退火算法求解TSP问题
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    本研究采用模拟退火算法解决旅行商问题(TSP)，通过优化路径选择，减少计算复杂度，提高寻优效率和精确性，在物流、电路设计等领域具有广泛应用价值。 本资源包含“基于模拟退火算法解决TSP问题”的相关代码及TSP的城市数据。
     
  • 利用模拟退火算法求解VRPTW问题
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    本研究采用模拟退火算法解决车辆路径优化中的时间窗口问题（VRPTW），通过仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。 使用模拟退火算法解决带时间窗的车辆路径问题，并提供相应的MATLAB代码。
     
  • 基于MATLAB的模拟退火算法解决整数非线性规划问题
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    本研究运用MATLAB软件开发了模拟退火算法，有效解决了复杂条件下的整数非线性规划难题，为优化领域提供了新的解决方案。 使用模拟退火法求解整数非线性规划问题时，可以通过多次调节参数来获得最优值。这种方法仅作为参考。
     
  • 利用模拟退火算法求解0-1背包问题
    优质
    本研究运用模拟退火算法解决经典的0-1背包问题，通过优化搜索策略以寻找最优解或近似最优解，适用于资源约束下的组合优化场景。 本段落介绍了如何使用模拟退火算法解决0-1背包问题，并提供了具体的例子以及程序运行后的截图进行说明。
     
  • 利用模拟退火算法求解0-1背包问题
    优质
    本研究运用模拟退火算法解决经典的0-1背包问题，通过优化搜索策略提高在离散空间中的寻优效率和质量。 利用MATLAB退火算法解决0-1背包问题。数据直接在主函数内提供，如有需要可直接替换使用。
     
  • 【CVRP问题】利用模拟退火算法求解.md
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    本文探讨了利用模拟退火算法解决经典的车辆路线规划问题（CVRP），分析了该算法在优化配送路径中的应用及其效果。 基于模拟退火求解CVRP问题