数学建模算法与应用学习blog
数学建模算法与应用学习blog
1.线性规划问题
通过事件描述建立目标函数,再根据条件建立s.t.,即约束条件。其中,目标函数与约束条件均为线性函数。
1.MATLAB求解线性规划
(1)MATLAB标准形式
一定要把线性规划问题转化为标准形式再求解。利用[x,fval]函数求解
经典例题:
(2),带绝对值的需要用变量代换,再转化为标准形式求解
2.整数规划
概述:规划中的变量部分(混合整数规划)或全部(纯整数规划)限制为整数。如果原线性规划最优解本来就是整数,那整数规划最优解就和原最优解一致,但如果不是,不能把原最优解直接取整。
1.0—1型整数规划
概述:整数规划中的特殊情形,变量仅取值为0或1
实际问题:(1)相互排斥的约束条件
(2)固定费用问题
(3)指派问题
2.蒙特卡洛法(随机取样法)
蒙特卡洛法也称计算机随机模拟法。用MATLAB生成服从均匀分布的随机数的命令为unifrnd(a,b,[c,d])。其中,例如:生成[0,,12]1000个服从均匀分布的随机数:unifrnd(0,12,[1,1000])。其原理例题为如图
3.整数线性规划的计算机求解
3.非线性规划
目标函数或约束条件中含有非线性函数
1.数学模型
2.MATLAB解法
4.无约束规划
无约束规划是特殊的非线性规划,一般为求非线性函数的极值,零点或方程的解。
(1)极值
其中,在使用MATLAB时写表达式比能直接输入,要用到函数句柄,用法:变量名[email protected](输入参数列表)运算表达式
上面说的默认参数就是rand(m,n),n=1,m为参数个数。
(2)零点与解
掌握这两个例题的求解方法即可
4.二次规划
二次规划为约束极值问题,即:某非线性函数的目标函数为自变量为x的二次函数,约束条件还全是线性的