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Matlab在运筹与优化中的割平面法实现

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简介：
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。

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  • 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];
     
  • 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
     
  • 运筹与优化课程设计中的分支定界法和割平面法求解整数规划问题
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    本课程设计探讨了在运筹学中利用分支定界法和割平面法解决复杂的整数规划问题，旨在通过理论讲解及实践操作加深学生对优化算法的理解与应用。 求解整数规划问题可以使用分支定界法和割平面法这两种方法。
     
  • 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中黄金分割法的最优化算法实现
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    本简介探讨了在MATLAB环境中如何运用黄金分割法进行函数最优化问题的解决，并提供了具体实现步骤与代码示例。 1. 该内容分为脚本和程序两部分。可以修改脚本中的条件设置，并且可以直接在其他函数中调用此程序。 2. 内置了画图显示功能，方便查看结果。 3. 注释清晰易懂，便于理解代码逻辑。
     
  • 优化运筹代码
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    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。
     
  • 2017年春季：运筹学与最优化方法在图像处理中的第八章应用
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    本课程聚焦于2017年春季学期，探讨了运筹学及最优化理论在图像处理领域的前沿应用，特别关注第八章内容。 2017年春季学期《运筹学与最优化方法》课程第八章介绍了图像处理中的应用。
     
  • 《运筹学及最优化方法》课程讲义
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    《运筹学及最优化方法》课程讲义涵盖了线性规划、非线性规划和动态规划等领域的理论与实践技巧，旨在帮助学生掌握解决复杂决策问题的方法。 《运筹学与最优化方法》课程课件PPT共10个。