本片将会接着上篇实例来写,如要參照能够看下上篇的http://blog.csdn.net/yzu_120702117/article/details/38453791 如有句法上的问题能够參照我之前总结的基础篇,传送门:http://blog.csdn.net/yzu_120702117/article/details/38444485和http://blog.csdn.net/yzu_120702117/article/details/38415153 6.最优选择问题 某钻井队要从10个可供

LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具.LINGO内置了一种建立最优化模型的语言,可以简便地表达大规模问题,利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果. 1.LINGO快速入门 当你在windows下开始运行LINGO系统时,会得到类似下面的一个窗口: 外层是主框架窗口,包含了所有菜单命令和工具条,其它所有的窗口将被包含在主窗口之下.在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口,建立的模型都都要在该窗口内编码实现.下面举两个例子. 例

LINGO 中建立的优化模型可以由5个部分组成,或称为 5 段(section): (1)集合段(SETS):这部分要以"SETS:"开始,以"ENDSETS"结束,作用在于定义必要的集合变量(SET)及其元素(member,含义类似于数组的下标)和属性(attribute, 含义类似于数组). (2)目标与约束段:这部分实际上定义了目标函数.约束条件等,但这部分并不有段的 开始和结束标记,因此实际上就是除其他 4 个段(都有明确的段标记)外的 LINGO 模型.

King's Quest 题意:有N个王子和N个妹子;(1 <= N <= 2000)第i个王子喜欢Ki个妹子:(详见sample)题给一个完美匹配,即每一个王子和喜欢的一个妹子结婚:问每一个王子可以有几种选择(在自己喜欢的妹子里面选),并输出可选的妹子的标号(升序): Sample Input 4 (N) 2 1 2 (Ki) 2 1 2 2 2 3 2 3 4 1 2 3 4 (完美匹配) Sample Output 2 1 2 2 1 2 1 3 1 4 分析:图匹配问题,1~N为王子的

*本文主要记录和分享学习到的知识,算不上原创 *参考文献见链接 本文主要简述了求解MIP问题的两大类(精确求解和近似求解),或者更细致地,三大类方法(精确算法,ε-近似算法和启发式算法).由于暂时不太熟悉ε-近似算法,所以在这个版块我大部分只会涉及到精确算法和启发式算法. 目录 MIP问题 MIP求解方法 MIP问题 MIP问题,即混合整数规划问题(Mixed integer programming). 首先我们来简单回顾一下线性规划问题. 线性规划问题 线性规划问题指的是满足: (1)目标函数

Outline 前言 Example-1 Example-2 运行说明 00 前言 前面一篇文章我们讲了branch and bound算法的相关概念.可能大家对精确算法实现的印象大概只有一个,调用求解器进行求解,当然这只是一部分.其实精确算法也好,启发式算法也好,都是独立的算法,可以不依赖求解器进行代码实现的,只要过程符合算法框架即可. 只不过平常看到的大部分是精确算法在各种整数规划模型上的应用,为此难免脱离不了cplex等求解器.这里简单提一下.今天给大家带来的依然是branch and b

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

举例说明:我要将'C:\Users\Lenovo\Desktop\lingodata.xlsx'里的数据导入lingo1.左键拖动选中'C:\Users\Lenovo\Desktop\lingodata.xlsx'里的数据,快捷键control+F3插入--定义名称为dist,保存好.2.dist= @OLE('C:\Users\Lenovo\Desktop\lingodata.xlsx','dist'); 将EXCEL中的文件读 入LINGO; 引用http://zhidao.baidu.co

1.    在Lingo中使用集合 4.1 集合的基本用法和lingo模型的基本要素 Lingo虽然使用方便,但是如果要解决几万个,几十万个变量的优化问题时,我们总不能一个一个地列出x1,x2,…,x1000来解决,而这样的问题在实际企业的应用中也是经常遇到的.好在Lingo中设计了集合语言来表示大规模变量的输入,只需一行文字就可以建立起含有大规模变量的目标函数和成千上万条约束.而Lingo的早期版本软件Lindo却不包含这样的功能. 现通过下例来对Lingo的集合.属性概念进行介绍. 例2 S

P中值选址问题的整数规划求解 一 .P-中值问题 p-中值选址问题是一个常见的选址问题. 问题是给定I个需求结点和J个待选设施地点, 要求选择p个地点建立设施, 使得运输成本最低. 下面是个英文的问题详细描述: 二.整数规划模型 p-中值选址问题的整数规划模型如下 三.当给定距离时候的求解 假设给定了设施-需求之间的距离矩阵,照着上面的模型即可写出Leapms模型. //========================================================== //Th

内容介绍 本书深入浅出地介绍了LINGO的基础知识.用LINGO语言描述现实问题的方法和用Excel处理数据的方法,重点是这两种软件在解决各种优化问题以及在数学建模中的应用,通过丰富的实例介绍了把实际问题转化为数学模型的方法,以及综合运用LINGO等软件来求解模型的手段和技巧. 本书的主要内容包括LINGO的基本用法.LINGO在图论和网络模型中的应用.用LINGO求解非线性规划和多目标规划.LINGO与其他软件之间的数据传递.Excel在数学建模中的应用和LINGO在数学建模中的应用实例等.

树:连通且不含圈的无向图称为树.常用T表示.树中的边称为树枝,树中度为1的顶点称为树叶. 生成树:若T是包含图G的全部顶点的子图,它又是树,则称T是G的生成树. 最小生成树:设T=(V,E1)是赋权图G=(V,E)的一棵生成树,称T中全部边上的权数之和为生成树的权,记为w(T),即w(T)=Σw(e).如果生成树T*的权w(T*)是G的所有生成树的权最小者,则称T*是G的最优树,即w(T*)=Σmin{w(T)}. 在许多实际问题中,如在许多城市间建立公路网.输电网或通信网,都可以归结为赋权图的

对于产销不平衡问题有两种情况: 供大于求(产大于销)→增加虚拟销地 供不应求(产小于销)→增加虚拟产地 例如以下例题: 这个题中,总产量为55,总销量为60,故而我们知道这个问题属于供不应求. 1.这个问题可以采用笔算的方式: 表上作业法 ↓ 得到初始方案 ↓ 检验基变量个数是否为m+n-1个,若不是,则说明初始解退化,需要不足基变量个数(如填写一个数字同时满足了一厂一商,则需在同行或同列中填写一个数字0,以保证恰好有m+n-1个数字)[注意:基可行解中不能有某个基变量独占一行一列] ↓计算位势

7种规格的包装箱要装有两辆铁路平板车上去,包装箱的宽和高相同,但厚度(t,以cm计)和重量(以kg计)不同, 表A-1给出了每包装箱的厚度.重量和数量,每辆车有10.2m长的地方用来装包装箱(像面包片那样),车的载重为40吨, 对C5.C6.C7.规格的包装箱的总数有一个特殊的限制:这些规格箱子所占的空间(厚度)不能超过302.7cm. 试把包装箱装到两辆平板车上去(图A-6)使得浪费的空间最小. 表A-1 每种包装箱的厚度.重量和数量   C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 t(cm)

巡回旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP),也称为货郎担问题.该问题可简单描述为走遍n个城市的最短路.几十年来,出现了很多近似优化算法.如近邻法.贪心算法.最近插入法.最远插入法.模拟退火算法以及遗传算法. 问题1 设有一个售货员从10个城市中的某一个城市的出发,去其他9个城市推销产品.10个城市的距离已经给出.10个城市相互距离如下表.要求每个城市到达一次仅以此后,回到原出发城市.问:他如何选择旅行路线,使总路程最短. model: sets: city/1

<运筹学上机实验指导>分为两个部分,第一部分12学时,是与运筹学理论课上机同步配套的4个实验(线性规划.灵敏度分析.运输问题与指派问题.最短路问题和背包问题)的Excel.LONGO和LINDO求解方法和3个大综合作业,并配有解答和操作的视频:第二部分16学时,介绍LINGO求解运筹学中线性.整数等问题,主要侧重介绍解决大规模的运筹学问题,包含10个实验和1个综合大实验,并附有求解过程.答案及相应的视频,且答案经过上课检验全部正确.建议在上完“运筹学”的理论课和基本了解Excel.LONGO和

1. 装配线平衡模型 一个装配线含有一系列的工作站.在终于产品的加工过程中每一个工作站运行一种或者是几种特定的任务.装配线周期是指全部工作站完毕分配给他们各自任务所花费时间的最大值.平衡装配线的目标是为每一个工作站分配加工任务.尽可能使每一个工作站运行同样数量的任务.其终于标准是转配线周期最短. 不适当的平衡装配线将会产生瓶颈--有较少任务的工作站将被迫等待前面分配了较多任务的工作站. 这个模型的目标是最小化装配线周期.有两类约束: (1)要保证每件任务仅仅能也必须分配至一个工作站来加工: (2

1.整数规划问题 整数规划问题在工业.经济.国防.医疗等各行各业应用十分广泛,是指规划中的变量(全部或部分)限制为整数,属于离散优化问题(Discrete Optimization). 线性规划问题的最优解可能是分数或小数.但很多实际问题常常要求某些变量必须是整数解,例如:机器的台数.工作的人数或装货的车数.根据对决策变量的不同要求,整数规划又可以分为:纯整数规划.混合整数规划.0-1整数规划.混合0-1规划. 整数规划与线性规划的差别只在于增加了整数约束.初看起来似乎只要把线性规划得到的非整数

题目链接 忽略运算符逻辑导致奇怪的错误(代码中指明位置了) 输出没加0.5,WA. 还有,注意特殊情况k=0,所以scanf("%d%d", &n, &k)&n就够了, scanf("%d%d", &n, &k)&n&k应该会WA. #include <cstdio> #include <cmath> #include <algorithm> using namespace

一.概述 1.定义:规划中变量部分或全部定义成整数是,称为整数规划. 2.分类:纯整数规划和混合整数规划. 3.特点: (1)原线性规划有最优解,当自变量限制为整数后: a.原最优解全是整数,那最优解仍成立 b.整数规划没有可行解 c.有可行解,但是不是原最优解 4.求解方法分类 (1)分支定界法 (2)割平面法 (3)隐枚举法 (4)匈牙利法 (5)蒙特卡洛法 二.分支定界法 1.算法如下(求解整数规划最大化问题) MATLAB实现 function r=checkint(x) %判断x(i)