原文:Matlab随笔之线性规划   LP(Linear programming,线性规划)是一种优化方法,在优化问题中目标函数和约束函数均为向量变量的线性函数,LP问题可描述为:min xs.t. A·x b Aeq·x=beq vlb x vub其中 ,b,beq均为向量,A,Aeq为矩阵,x为向量变量.矩阵A和向量b是线性不等式约束条件的系数, Aeq和beq是等式约束条件的系数. 在MATLAB中,用于LP的求解函数为linprog.其调用格式为:[x,fval,lambda]=linp

matlab绘图--线性规划图解法示意 图解法 matlab绘图 区域填充 线性规划问题: matlab绘图 L1=[4,0;4,4];  plot(L1(:,1),L1(:,2));hold on  text(4.1,3.5,'x_1=4','color','b');  L2=[0 3;5 3];  plot(L2(:,1),L2(:,2));hold on  text(0.8,3.1,'x_2=3','color','b');  L3=[0 2.4;5 0.4];  plot(L3(:,1)

首先得介绍一下,在matlab中解常微分方程有两种方法,一种是符号解法,另一种是数值解法.在本科阶段的微分数学题,基本上可以通过符号解法解决.   用matlab解决常微分问题的符号解法的关键命令是dslove命令.该命令中可以用D表示微分符号,其中D2表示二阶微分,D3表示三阶微分,以此类推.值得注意的是该微分默认是对自变量t求导,也可以很容易在命令中改为对其他变量求导.   说了半天,该命令的最完整的形式如下. r=dsolve('eqn1','eqn2',...,'cond1','cond

整数线性规划问题的基本内容 整数线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下,使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题.其中自变量只能取整数.特别地,当自变量只能取0或者1时,称之为 0-1 整数规划问题. 当目标函数为最小值时,上述问题可以写成如下形式: \[ \min z=\mathbf{F}^{T}\mathbf{X} \] \[ \text { s.t. } \left\{\begin{array}{l} {\mathbf{A}\mathbf{X} \leqslant \mathbf{

Matlab 常用于做一些计算实验和绘图,我主要用matlab来绘图件.Matlab 可以用GUI界面来完成绘图,但是既然能用鼠标完成的绘图,那么一定能用代码命令来完成绘图,个人比较喜欢用命令来完成matlab的绘图. 保存图片格式 有很多图片格式可以保存,矢量图片格式(".eps")可以不失真,另外,新版matlab还有“copy figure可用”,但是这项功能是针对小的plot可以,有大数据量的图片或plot好像不能不会成功,画密度很高的等值线时,线密度过高则不会成功 保存命令

在ubuntu 14.04中安装Matlab 2015a打开后发现中文乱码,这主要是由于JAVA中文支持问题.   解决方法如下: 进入Maltab的安装路径: 进入JRE目录: cd Matlab目录/sys/java/jre/glnx64/jre/lib/fonts 新建fallback文件夹: sudo mkdir fallback #可以尝试不建立fallback,我没有实验 复制字体到fallback目录中: cp 该字体文件夹/wqy-zenhei.ttc fallback/ #大家

线性规划 LP(Linear programming,线性规划)是一种优化方法,在优化问题中目标函数和约束函数均为向量变量的线性函数,LP问题可描述为: minf(x):待最小化的目标函数(如果问题本身不是最小化问题,则应做适当转换,使其变为最小化问题,比如如果原始问题是最大化的话,目标函数 f = -f) A⋅x≤b:不等式约束 Aeq⋅x=beq:等式约束 lb≤x≤ub:取值范围约束(lb:lower bound,ub:upper bound) [x, fval] = linprog(f,

线性规划的 Matlab 标准形式 线性规划的目标函数可以是求最大值,也可以是求最小值,约束条件的不等号可以是小于号也可以是大于号.为了避免这种形式多样性带来的不便,Matlab 中规定线性 规划的标准形式为 \[ minC^TX \\ x \\ Ax <= b\\ Aeqx=beq\\ lb<=x<=ub\\ \] 其中 c 和 x 为 n 维列向量, A . Aeq 为适当维数的矩阵,b .beq 为适当维数的列向量. 例如线性规划 \[ maxC^Tx \quad s.t. \qu

今天早上花了2个小时解决一个问题...界面抖动.. 最近把淄博项目的界面用BT改了,后来发现4个界面之间切换会抖动.. 就是整个界面会左右抖动... 文章出处: PHP攻城师 www.phpgcs.com http://blog.csdn.net/phpgcs 开始认为是 Bootstrap 的 流式布局 row row-fluid 没有用好..各种研究... 最终发现是一个可笑..的结局.. BT 是响应式的布局,当屏幕宽度改变时,整个页面元素都会改变,尤其是流式布局这样. 但是我的界面宽度那

保存变量到一个文件,可以是部分变量或者全部变量save('back.mat','a'):%把a变量保存在文件中 加载文件中的变量可以是部分或者全部变量load('matlab.mat','a') 向字符串打印数据a=1:name=sprintf('cqi%02d',a) c中是sprintf(name,'cqi%d',a); x=1:5;y1=sin(x);y2=log(x);y3=log2(x);y4=2.^x;H=plot(x,y1,x,y2,x,y3,x,y4);set(H,{'color

最近建立了一个网络流模型,是一个混合整数线性规划问题(模型中既有连续变量,又有整型变量).当要求解此模型的时候,发现matlab优化工具箱竟没有自带的可以求解这类问题的算法(只有bintprog求解器,但是只能求解不含连续变量的二值线性规划问题).于是在网上找了一些解决问题的途径,下面说说我试过的几种可能的解决方案,包括cplex.GLPK.lpsolve 和 yalmip. cplex 首先想到的是IBM公司大名鼎鼎的cplex.cplex是IBM公司一款高性能的数学规划问题求解器,可以快速.

@ 目录 前言 一.基本概念 二.matlab实现 1.常用函数 2.常见变形 参考书目 前言 线性规划是数学规划中的一个重要分支,常用于解决如何利用现有资源来安排生产,以取得最大经济效益的问题.本文将粗略地介绍线性规划,matlab实现和常见变形. 一.基本概念 一般线性规划问题地(数学)标准型为 \[max\quad z=\sum\limits_{j=1}^nc_jx_j, \\s.t \quad y= \begin{cases} \sum\limits_{j=1}^na_{ij}x_j=b

原文 http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/05/29/3107013.html 如果这些文章对你有用,有帮助,期待更多开源组件介绍,请不要吝啬手中的鼠标. [原创分享]Matlab.NET混编调用Figure窗体 http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/04/14/3020813.html   [原创]Matlab与.NET基于类型安全的接口编程入门 http://www.cnblogs.com/

原文:[原创]Matlab与.NET混合编程解决人脸识别问题 如果这些文章对你有用,有帮助,期待更多开源组件介绍,请不要吝啬手中的鼠标. [原创分享]Matlab.NET混编调用Figure窗体 http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/04/14/3020813.html   [原创]Matlab与.NET基于类型安全的接口编程入门 http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/05/16/3082299.

科学计算 | Matlab 使用 GPU 并行计算 本文转载自:  https://sanwen8.cn/p/14bJc10.html       Matlab下直接使用GPU并行计算(预告)<-- 这预告也贴出来太久了,然而我的大论文还是没有写完,但是自己挖的坑一定要填上,我可不是写小说的.   小引言 说它小是因为它只是博士论文的附录一部分,但是其实我还是用了很久才学明白的 中心处理器(CentralProcessing Unit, CPU)是计算机系统的计算和控制核心,在轨道设计中使用计算

关键词:Python.调包.线性规划.指派问题.运输问题.pulp.混合整数线性规划(MILP) 注:此文章是线性规划的调包实现,具体步骤原理请搜索具体解法.   本文章的各个问题可能会采用多种调用方法,为什么?因为这些包各有特点,有些语法特别像matlab,只要稍稍改变即可达成代码交换:而有些包利用了python本身的特性,在灵活度与代码的可读性上更高.我认为这些包各有优劣,各位各持所需吧.   看了本文章能做到什么?你可以在本文章内学到线性规划的几个问题的求解方式,并学会如何用pulp包解决

收藏吧,网上搜集的,费了老大劲了,推荐给有需要的人,^_^.   MATLAB课件2007北京交通大学.zip 4.87 MB   A Guide to MATLAB for Beginners and Experienced Users.pdf 7.47 MB   An Introduction To Programming And methods in Matlab.pdf 2.32 MB   Applied Econometrics using MATLAB.pdf 1.41 MB   A

IPOPT工具解决非线性规划最优化问题使用案例 By Andrew( justastriver@gmail.com ) 2013-08-07 简单介绍 ipopt是一个解决非线性规划最优化问题的工具集,当然,它也能够用于解决线性规划问题的求解.它提供了c/c++接口,很易于使用. 问题 解决类似以下的非线性问题: Ipopt工具採用内点法求解非线性优化问题. 求解前的准备 须要计算 1. 梯度 计算目标函数的梯度,和约束条件Jacobian矩阵 2. Hessian矩阵 delta and la

虽然典型算法的开发是基于理论支持的,但这些算法的实现几乎总是要求参数估计,并常常进行算法修正与候选求解方案的比较. MATLAB由LINPACK和EISPACK项目开发,最初用于矩阵处理.今天,MATLAB已集成了LAPACK和BLAS库,并成为了矩阵计算的首选软件.MATLAB中补充了许多针对于特定应用的工具箱.图像处理工具箱IPT是一个MATLAB函数(称为M函数或M文件)集,它扩展了MATLAB解决图像处理问题的能力.其他有时用于补充IPT(Image Processing Toolbox

题目描述 申奥成功后,布布经过不懈努力,终于成为奥组委下属公司人力资源部门的主管.布布刚上任就遇到了一个难题:为即将启动的奥运新项目招募一批短期志愿者.经过估算,这个项目需要N 天才能完成,其中第i 天至少需要Ai 个人.布布通过了解得知,一共有M 类志愿者可以招募.其中第i 类可以从第Si 天工作到第Ti 天,招募费用是每人Ci 元.新官上任三把火,为了出色地完成自己的工作,布布希望用尽量少的费用招募足够的志愿者,但这并不是他的特长!于是布布找到了你,希望你帮他设计一种最优的招募方案. 输入