可以运行线性规划C++程序

可以运行线性规划C++程序
可以运行线性规划C++程序

#include

#include

#include

float matrix[100][100],x[100]; /* 记录总方程的数组,解的数组*/

int a[100]; /* 记录基础,非基础的解的情况,0:非基础,1:基础*/

int m,n,s,type; /* 方程变量,约束数,求最大最小值的类型,0:最小1:最大*/ int indexe,indexl,indexg; /* 剩余变量,松弛变量,人工变量*/

void Jckxj() /*basic feasible solution */

{

int i,j;

for(i=0;i

for(j=0;j

if(matrix[i][j]==1&&a[j]==1)

{

x[j]=matrix[i][s];

j=s;

}

for(i=0;i

if(a[i]==0) x[i]=0;

}

int Rj()

{

int i;

for(i=0;i

if(fabs(matrix[n][i])>=0.000001)

if(matrix[n][i] <0) return 0;

return 1;

}

int Min()

{

int i,temp=0;

float min=matrix[n][0];

for(i=1;i

if(min> matrix[n][i]){

min=matrix[n][i];

temp=i;

}

return temp;

}

void JustArtificial()

{

int i;

for(i=m+indexe+indexl;i

if(fabs(x[i])>=0.000001)

{

printf( "No Answer\n ");

return;

}

}

int Check(int in)

{

int i;

float max1=-1;

for(i=0;i

if(fabs(matrix[i][in])>=0.000001&&max1

max1=matrix[i][s]/matrix[i][in];

if(max1 <0)

return 1;

return 0;

}

int SearchOut(int *temp,int in)

{

int i;

float min=10000;

for(i=0;i

if(fabs(matrix[i][in])>=0.000001&&(matrix[i][s]/matrix[i][in]>=0)&&min> matrix[i][s]/matrix[i][in]) {

min=matrix[i][s]/matrix[i][in];

*temp=i;

}

for(i=0;i

if(a[i]==1&&matrix[*temp][i]==1) return i;

}

void Mto(int in,int temp)

{

int i;

for(i=0;i <=s;i++)

if(i!=in)

matrix[temp][i]=matrix[temp][i]/matrix[temp][in]; matrix[temp][in]=1;

}

void Be(int temp,int in)

{

int i,j;

float c;

for(i=0;i <=n;i++){

c=matrix[i][in]/matrix[temp][in];

if(i!=temp)

for(j=0;j <=s;j++)

matrix[i][j]=matrix[i][j]-matrix[temp][j]*c;

}

}

void Achange(int in,int out)

{

int temp=a[in];

a[in]=a[out];

a[out]=temp;

}

void Print()

{

int i,j,k,temp=0;

for(i=0;i

for(k=temp;k

if(a[k]==1){

printf( "X%d ",k);

temp=k+1;

k=s;

}

for(j=0;j <=s;j++)

printf( "%8.2f ",matrix[i][j]);

printf( "\n ");

}

printf( "Rj ");

for(j=0;j <=s;j++)

printf( "%8.2f ",matrix[n][j]);

printf( "\n ");

}

void InitPrint()

{

int i;

printf( "X ");

for(i=0;i

printf( " a%d ",i);

printf( " b\n ");

Print();

printf( "\n ");

}

void Result()

{

int i;

printf( " ( ");

for(i=0;i

printf( "%8.2f ",x[i]);

printf( " ) ");

if(type==1)

printf( " Zmax=%f\n\n ",matrix[n][s]);

else printf( " Zmin=%f\n\n ",matrix[n][s]);

}

void PrintResult()

{

if(type==0) printf( "The Minimal :%f\n ",-matrix[n][s]);

else printf( "The Maximum :%f\n ",matrix[n][s]);

}

void Merge(float nget[][100],float nlet[][100],float net[][100],float b[]) {

int i,j;

for(i=0;i

for(j=m;j

if(nget[i][j-m]!=-1) matrix[i][j]=0;

else matrix[i][j]=-1;

for(j=m+indexe;j

if(nlet[i][j-m-indexe]!=1) matrix[i][j]=0;

else matrix[i][j]=1;

for(j=m+indexe+indexl;j

if(net[i][j-m-indexe-indexl]!=1) matrix[i][j]=0;

else matrix[i][j]=1;

matrix[i][s]=b[i];

}

for(i=m;i

matrix[n][i]=0;

for(i=m+indexe+indexl;i

matrix[n][i]=100;

matrix[n][s]=0;

}

void ProcessA()

{

int i;

for(i=0;i

a[i]=0;

for(i=m+indexe;i

a[i]=1;

}

void Input(float b[],int code[])

{

int i=0,j=0;

printf( "The equator Variable and Restrictor\n "); /* 输入方程变量和约束数*/

cin>> m>> n;

for(i=0;i

printf( "Input b[] and Restrictor code 0: <= 1:= 2:> =\n "); /* 输入方程右边的值,code的值*/

cin>> b[i]>> code[i];

printf( "The XiShu\n ");

for(j=0;j

cin>> matrix[i][j]; /* 输入方程*/

}

printf( "The Type 0:Min 1:Max \n "); /* 输入求最大值还是最小值*/

do

{

cin>> type;

if(type!=0&&type!=1) printf( "Error,ReInput\n ");

}

while(type!=0&&type!=1);

printf( "The Z\n "); /* 输入z */

for(i=0;i

cin>> matrix[n][i];

if(type==1)

for(i=0;i

matrix[n][i]=-matrix[n][i];

}

void Xartificial()

{

int i,j,k;

if(indexg!=0)

{

for(i=m+indexe+indexl;i

{

for(j=0;j

if(matrix[j][i]==1)

{

for(k=0;k <=s;k++)

matrix[n][k]=matrix[n][k]-matrix[j][k]*100;

j=n;

}

}

}

}

void Process(float c[][100],int row,int vol)

{

int i;

for(i=0;i

if(i!=row) c[i][vol]=0;

}

void Sstart(float b[],int code[])

{

int i;

float nget[100][100],nlet[100][100],net[100][100]; /* 剩余变量数组,松弛变量数组,人工变量数组*/

indexe=indexl=indexg=0;

for(i=0;i

{

if(code[i]==0)

{nlet[i][indexl++]=1; Process(nlet,i,indexl-1);}

if(code[i]==1)

{ net[i][indexg++]=1; Process(net,i,indexg-1); }

if(code[i]==2)

{

net[i][indexg++]=1;

nget[i][indexe++]=-1;

Process(net,i,indexg-1); Process(nget,i,indexe-1);

}

}

s=indexe+indexl+indexg+m;

Merge(nget,nlet,net,b); /* 合并*/

ProcessA(); /* 初始化a[] */

InitPrint(); /* 初始化打印*/

Xartificial(); /* 消去人工变量*/

}

void Simplix() /* 单纯型算法*/

{

int in,out,temp=0;

while(1)

{

Jckxj(); /* 基础可行解*/

Print(); /* 打印*/

Result(); /* 打印结果*/

if(!Rj()) in=Min(); /* 求换入基*/

else

{

if(indexg!=0) JustArtificial(); /* 判断人工变量*/ PrintResult(); /* 打印最后结果*/

return;

}

if(Check(in)){ /* 判断无界情况*/

printf( "No Delimition\n ");

return;

}

out=SearchOut(&temp,in); /* 求换出基*/

Mto(in,temp); /* 主元化1 */

Be(temp,in); /* 初等变换*/

Achange(in,out); /* 改变a[]的值*/

}

}

void main()

{

int code[100]; /* 输入符号标记*/ float b[100]; /* 方程右值*/ Input(b,code); /* 初始化*/

Sstart(b,code); /* 化标准型*/ Simplix(); /* 单纯型算法*/

}

线性规划计算方法

线性规划法的数学模型如下: 设X1,X2,X3,…,X n为各变量,n为变量个数,m为约束条件数,a ij(i=1,2…,m;j=1,2…,n)为各种系数,b1,b2,b3,…,b m为常数,C1,C2,C3,…C n为目标函数系数,Z为目标值,则线性规划模型如下: a11X1+a12X2+…+a1n X n≥(=≤)b1 a21X1+a22X2+…+a2n X n≥(=≤)b2 ………………… a m1X1+a m2X2+…+a mn X n≥(=≤) b m X1,X2,…,X n≥0 目标函数Zmin(max)=C1X1+C2X2十…+C n X n 线性规划计算方法: 鲜花店向李大民预定两种花卉——百合、玫瑰。其中每株收购价百合为4元,玫瑰为3元,鲜花店需要百合在1100~1400株之间,玫瑰在800~1200株之间,李大民只有资金5000元, 要去购买良种花苗, 在自家902m的温室中培育,每株苗价百合为2.5元,玫瑰为2元,由于百合与玫瑰生长所需采光条件的不同,百合每株大约占地0.052m,玫瑰每株大约占地0.032m,应如何配置才能使李大民获利最大? 数学建模:设种百合x1 株,玫瑰x2 株,则 2. 5 x1 + 2 x2 ≤5000 0. 05 x1 + 0. 03 x2 ≤90 x1 ≥1100 x1 ≤1400 x2 ≥800

x2 ≤1200 目标函数求最大值(即获利)Max z = (4 - 2. 5) x1 + (3 - 2) x2 = 1. 5 x + x1 可以看出,变量数为2,约束方程数为6,目标函数求最大值,打开线性规划计算软件,输入如下所示: 输入完成后点“计算”按纽,即可完成计算结果如下图:

线性规划问题的算法综述

线性规划问题的算法综述 本文从网络收集而来,上传到平台为了帮到更多的人,如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载本文档(有偿下载),另外祝您生活愉快,工作顺利,万事如意! 线性规划概念是在1947年的军事行动计划有关实践中产生的,而相关问题1823年Forier和口1911年PQusi就已经提出过,发展至今已有将近100年的历史了。现在已成为生产制造、市场营销、银行贷款、股票行情、出租车费、统筹运输、电话资费、电脑上网等等热点现实问题决策的依据。线性规划就是在满足线性约束下,求线性函数的极值。 毋庸置疑,数学规划领域的重大突破总是始于线形规划。提到线性规划算法,人们最先想到的是单纯形法和内点法。单纯形法是实际应用中使用最普遍的一种线性规划算法,而研究者们已证明在最坏的情况下单纯形法的计算复杂度是指数级的,内点算法的计算复杂度是多项式时间的。把两种算法相提并论,要么是这两种算法都已经非常完备,要么都有需改进之处。显然不属于前者,即两者都有需要改进之处。几十年来,研究者通过不断努力,在两种算法的计算上都取得相当的进展。 1数学模型

线性规划问题通常表示成如下两种形式:标准型、规范型。 设jj(2…,n)是待确定的非负的决策变量;认2…,n)是与决策变量相对应的价格系数;K2…mj=l2…n)是技术系数;b(i12…,m)是右端项系数; 线性规划是运筹学最基本、运用最广泛的分支,是其他运筹学问题研究的基础。在20世纪50年代到60年代期间,运筹学领域出现许多新的分支:非线性规划(nonlinearprogranming、商业应用(crnxmereialpplieation、大尺度方法(laresealemeh-Qd)随机规划(stochasticPKgiamniig)、整数规划(ntegerprogramming)、互补转轴理论(amplmentaiyPivotheor)多项式时间算法(polynomialtjneagatm)等。20世纪70年代末,上述分支领域都得到了极大发展,但是却都不完善。而且数学规划领域中存在许多Nfkhard问题,如TP问题,整数规划问题等。这些问题的基本模型都可以写成线性规划形式,因此通过对线性规划算法的进一步研究,可以进一步启发及推动数学规划领域内其他分支的发展。 2边界点算法 由于单纯形法与基线算法都是在可行集的边界上

运用Matlab进行线性规划求解(实例)

线性规划 线性规划是处理线性目标函数和线性约束的一种较为成熟的方法,目前已经广泛应用于军事、经济、工业、农业、教育、商业和社会科学等许多方面。 8.2.1 基本数学原理 线性规划问题的标准形式是: ????? ??????≥=+++=+++=++++++=0,,,min 21221122222121112 121112211n m n mn m m n n n n n n x x x b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a x c x c x c z 或 ???? ?????=≥===∑∑==n j x m i b x a x c z j n j i j ij n j j j ,,2,1,0,,2,1,min 1 1 写成矩阵形式为: ?? ???≥==O X b AX CX z min 线性规划的标准形式要求使目标函数最小化,约束条件取等式,变量b 非负。不符合这几个条件的线性模型可以转化成标准形式。 MATLAB 采用投影法求解线性规划问题,该方法是单纯形法的变种。 8.2.2 有关函数介绍 在MATLAB 工具箱中,可用linprog 函数求解线性规划问题。 linprog 函数的调用格式如下: ●x=linprog(f,A,b):求解问题minf'*x ,约束条件为A*x<=b 。 ●x=linprog(f,A,b,Aeq,beq):求解上面的问题,但增加等式约束,即Aeq*x=beq 。若没有不等式约束,则令A=[ ],b=[ ]。 ●x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub):定义设计x 的下界lb 和上界ub ,使得x 始终在该范围内。若没有等式约束,令Aeq=[ ],beq=[ ]。 ●x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0):设置初值为x0。该选项只适用于中型问题,默认时大型算法将忽略初值。 ●x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options):用options 指定的优化参数进行最小化。 ●[x,fval]=linprog(…):返回解x 处的目标函数值fval 。 ●[x,lambda,exitflag]=linprog(…):返回exitflag 值,描述函数计算的退出条件。 ●[x,lambda,exitflag,output]=linprog(…):返回包含优化信息的输出参数output 。 ●[x,fval,exitflag,output,lambda]=linprog(…):将解x 处的拉格朗日乘子返回到lambda 参数中。

Matlab程序 0-1整数线性规划

0-1整数线性规划Matlab程序 x = bintprog(f) x = bintprog(f, A, b) x = bintprog(f, A, b, Aeq, beq) x = bintprog(f, A, b, Aeq, beq, x0) x = bintprog(f, A, b, Aeq, Beq, x0, options) [x, fval] = bintprog(...) [x,fval, exitflag] = bintprog(...) [x, fval, exitflag, output] = bintprog(...) 这里x是问题的解向量 f是由目标函数的系数构成的向量 A是一个矩阵,b是一个向量 A,b和变量x={x1,x2,…,xn}一起,表示了线性规划中不等式约束条件 A,b是系数矩阵和右端向量。 Aeq和Beq表示了线性规划中等式约束条件中的系数矩阵和右端向量。 X0是给定的变量的初始值 options为控制规划过程的参数系列。 返回值中fval是优化结束后得到的目标函数值。 exitflag=0表示优化结果已经超过了函数的估计值或者已声明的最大迭代次数;

exitflag>0表示优化过程中变量收敛于解X, exitflag<0表示计算不收敛。 output有3个分量, iterations表示优化过程的迭代次数, cgiterations表示PCG迭代次数, algorithm表示优化所采用的运算规则。 在使用linprog()命令时,系统默认它的参数至少为1个, 但如果我们需要给定第6个参数,则第2、3、4、5个参数也必须给出,否则系统无法认定给出的是第6个参数。遇到无法给出时,则用空矩阵“[]”替代。 例如 max=193*x1+191*x2+187*x3+186*x4+180*x5+185*x6; %f由这里给出st. x5+x6>=1; x3+x5>=1; x1+x2<=1; x2+x6<=1; x4+x6<=1; %a、b由不等关系给出,如没有不等关系,a、b取[] x1+x2+x3+x4+x5+x6=1; %aep、bep由等式约束给出 代码如下 f=[-193;-191;-187;-186;-180;-185;];

线 性 规 划 算 法 详 解

线性规划算法详解 线性规划 首先什么是线性规划,大致的定义我总结为在线性的目标和约束中,找出一个最优解。 举个例子: ?M1和M2两种原料用于生产内外墙涂料,M1日最大可用量24吨,M2日最大可用量为6吨,外墙涂料每吨需要6吨M1,1吨M2,内墙涂料每吨需要4吨M12,吨M2,外墙涂料每吨利润5个单位,内墙涂料每吨利润4个单位。且市场需求调查数据得出,内墙日需求量不超过外墙的日需求量+1吨,内墙最大日需求量为2吨 怎样在这样的各个线性的条件中,得到最优的内外墙生产吨数,就是我们线性规划算法要做的事情。 设外墙生产x1吨,内墙生产x2吨,设利润为z,要得到z的最大化,也就是最优解,上述条件罗列为公式可得出 6x1+4x2=24 x1+2x2=6 -x1+x2=1 z=5x1+4x2 如何从这个公式中求出最优解?有以下两大方法 我们将上述约束条件画图,y轴为x2,x轴为x1,得出如下:圈红色的部分就是所有的可行解,表示这个区间内都的x1x2能满

足约束条件 对于我们的z函数,其实表示的是一条截距为z斜率为-(5-4)的线性直线,我们要求z最大化的最优解,就是在所有的可行区域内找到可以满足z曲线截距最大的点。 最后我们发现,可行区域内能让z函数达到最大截距的点就是我圈出来的那个角点,z再增大的话,就超出可行区域了,所以不满足要求,所以最终得出最优解为x1=3,x2=1.5 这就是图解法的做法,一个定理就是,线性规划的最优解总是发生在约束几何平面的角点上,例如上面圈出来的点,先当做是个定理,我也不知道怎么证明这个定理。 以上就是线性规划的图解法,优点是简单明了,缺点就是当参数超过3个时,我们很难直观画出一个jihe几何平面来找角点,所以我们需要下面的另一种解法。 单纯形法 当超过3个参数时,单纯形法就派上用场了,单纯形法首先要做的就是把方程化为标准形式: 所有的变量都是非负数 所有的约束都是等式(非负限制除外),且具有非负的右端项像上述的方程,如果化为标准形式,将会是如下 6x1+4x2+s1=24 x1+2x2+s2=6 -x1+x2+s3=1

多目标线性规划的若干解法及MATLAB实现

多目标线性规划的若干解法及MATLAB 实现 一.多目标线性规划模型 多目标线性规划有着两个和两个以上的目标函数,且目标函数和约束条件全是线性函 数,其数学模型表示为: 11111221221122221122max n n n n r r r rn n z c x c x c x z c x c x c x z c x c x c x =+++??=+++?? ??=+++? (1) 约束条件为: 1111221121122222112212,,,0 n n n n m m mn n m n a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x b x x x +++≤??+++≤?? ??+++≤?≥?? (2) 若(1)式中只有一个1122i i i in n z c x c x c x =+++ ,则该问题为典型的单目标线性规划。我们记:()ij m n A a ?=,()ij r n C c ?=,12(,,,)T m b b b b = ,12(,,,)T n x x x x = , 12(,,,)T r Z Z Z Z = . 则上述多目标线性规划可用矩阵形式表示为: max Z Cx = 约束条件:0 Ax b x ≤?? ≥? (3) 二.MATLAB 优化工具箱常用函数[3] 在MA TLAB 软件中,有几个专门求解最优化问题的函数,如求线性规划问题的linprog 、求有约束非线性函数的fmincon 、求最大最小化问题的fminimax 、求多目标达到问题的fgoalattain 等,它们的调用形式分别为: ①.[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub) f 为目标函数系数,A,b 为不等式约束的系数, Aeq,beq 为等式约束系数, lb,ub 为x 的下 限和上限, fval 求解的x 所对应的值。 算法原理:单纯形法的改进方法投影法 ②.[x,fval ]=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub ) fun 为目标函数的M 函数, x0为初值,A,b 为不等式约束的系数, Aeq,beq 为等式约束

matlab线性规划练习

第11次课 (1) 某机床厂生产甲、乙两种机床,每台销售后的利润分别为 4000 元与 3000 元 。 生产甲机床需用A 、B 机器加工,加工时间分别为每台 2 小时和 1 小时; 生产乙机床 需用A 、B 、C 三种机器加工,加工时间为每台各一小时。 若每天可用于加工的机器 时数分别为A 机器 10 小时、 B 机器 8 小时和 C 机器 7 小时,问该厂应生产甲、乙机床 各 几台,才能使总利润最大? (2)有两种农作物(大米和小麦),可用轮船和飞机两种方式运输,每天每艘轮船和每架飞机运输效果 如下:在一天内如何安排才能合理完成运输2000吨小麦和1500吨大米的任务? (3)设422+-=x y z ,式中变量y x ,满足条件?????≥-≤≤≤≤12201 0x y y x ,求z 的最小值和最大值. (4)某家俱公司生产甲、乙两种型号的 组合柜,每种柜的制造白坯时间、油漆时间及有关数据如下: 问该公司如何安排甲、乙二种柜的日产量可获最大利润,并且最大利润是多少? (5) 某运输公司接受了向抗洪抢险地区每天至少送180t 支援物资的任务.该公司有8辆载重为6t 的A 型 卡车与4辆载重为10t 的B 型卡车,有10名驾驶员;每辆卡车每天往返的次数为A 型卡车4次,B 型 卡车3次;每辆卡车每天往返的成本费A 型车为320元,B 型车为504元.请你们为该公司安排一下应该如何调配车辆,才能使公司所花的成本费最低?若只调配A 型或B 型卡车,所花的成本费分别是多少?

(6)一家玩具公司制造三种桌上高尔夫玩具,每一种要求不同的制造技术。高级的一种需要17小时加工装配劳动力,8小时检验,每台利润300元。中级的需要10小时劳动力,4小时检验,利润200元。低级的需要2小时劳动力,2小时检验,利润100元。可供利用的加工劳动力为1000小时,检验500小时。其次,有市场预测表明,对高级的需求量不超过50台,中级的不超过80台,低级的不超过150台。 问制造商如何决策才能得出使总利润为最大的最优生产计划。 (7)(任务分配问题)某车间有甲、乙两台机床,可用于加工三种工件。 假定这两台车床的可用台时数分别为800和900,三种工件的数量分别为400、600和500,且已知用三种不同车床加工单位数量不同工件所需的台时数和加工费用如下表。问怎样分配车床的加工任务,才能既满足加工工件的要求,又使加工费用最低 (8)

Matlab在线性规划中的使用

⒈ 优化问题及其数学模型 假设有一个问题,它有几个因素来决定,当这些因素处于某个状态时,可以使问题得到我们最想要的结果。优化问题就是寻求这个状态的过程。例如: 某工厂生产A ,B 两种产品,所用原料均为甲、乙、丙三种;生产一件产品所需原料和 问题:在该厂只有库存原料甲380单位,原料乙300单位,原料丙220单位的情况下如何安排A ,B 两种产品的生产数量可以获得最大的利润? 设生产A 中产品1x 件,生产B 中产品2x 件,z 为所获得的利润,于是有关系式: 我们称它为目标函数。生产的条件我们可以表示为: 我们把上面的不等式称为约束条件。 产品A 的产量1x 和B 的产量2x 是优化问题的变量。在满足约束条件的前提下使目标函数得到最优的值成为最优解。根据以上定义,也可以说优化运算是通过某种计算寻求最优解的过程。 以上这个用等式或不等式来表达我们要解决的问题的过程就是优化问题的建模过程。我们平时遇到的问题常常不是上面的这几个数学表达式就能表达得清清楚楚的,但是建立像上面类似的数学模型却是优化求解的第一步。优化问题常常表现为在多约束条件下求某一函数的极值问题,例如上面的这个例子。 Matlab 有一个优化工具箱,可以帮助我们方便的解决好这类问题。 ⒉ 优化工具箱 Matlab 的优化工具箱有一些对普通非线性函数求解最小化或最大化(求极值)的函数组成,另外还包括一些解决诸如线性规划等标准矩阵问题的函数。所有的优化函数都是用Matlab 语言编写的m 文件,我们可以通过在命令窗口里输入type function_name 来查看这些函数。 优化工具箱的优化功能包括: ⑴ 求无约束非线性最小化; ⑵ 求有约束非线性最小化; ⑶ 二次和线性规划问题; ⑷ 非线性最小二乘法和曲线拟合问题; ⑸ 非线性等式的求解; ⑹ 约束线性最小二乘法; ⑺ 稀疏和结构化大尺度问题。 工具箱中求非线性函数极小值的命令函数如下表所示:

运筹学试验一:线性规划 LINGO 程序说明:LP

LINGO 程序说明 3.1 程序名: linearp1(求极小问题) linearp1运行实例: 5 ,,1 ,0 1 2 2 6 .t .s 215min 532143212 1 =≥=-++=-+-+=j x x x x x x x x x x x z j 在model window 中输入以下语句: min=5*x1+21*x3; x1-x2+6*x3-x4=2; x1+x2+2*x3-x5=1; 按运行按钮在solution report 窗口得到以下结果: Global optimal solution found at iteration: 2 Objective value: 7.750000 Variable Value Reduced Cost X1 0.5000000 0.000000 X3 0.2500000 0.000000 X2 0.000000 0.5000000 X4 0.000000 2.750000 X5 0.000000 2.250000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 7.750000 -1.000000 2 0.000000 -2.750000 3 0.000000 -2.250000 3.2 程序名: linearp2(求极大问题) linearp2运行实例: max 100150..2160 100 120 ,0 x y s t x y x y x y ++≤≤≤≥ 在model window 中输入以下语句: max=100*x+150*y; ! this is a commnent; x<=100; y<=120;

线 性 规 划 算 法 详 解

机器学习--支持向量机(四)SMO算法详解 上篇我们讲到,线性和非线性都转化为求解的问题即: 求解的方法就是SMO算法,下面详细介绍SMO算法: 在讲解SMO算法之前先说明一下讲解思路,首先先帮助大家理解这个式子,说明推倒的过程细节,然后和原论文对照,本文不打算刚开始就深入数学公式,先带大家感性认识一下SMO的算法实现过程,通过语言描述继续讲解,让大家对该算法有一个整体的认识?,然后在循序渐进深入数学公式,吃透原理,这样符合知识的接受过程。 从倒数第二行,大家可以看到第一项我们可以看做一个含有未知数的常数项,第二项大家感觉是不是很眼熟即,向量的转置乘以本向量这就是求內积啊,只是说这里的A不简单而已,两个i不是同时变化的,因此为了方便把其合在一起,而合在一起的前提是需要表现两个i不一样,因此引入了j以示区别,至于为什么不一样,举一个简单的例子,因为里面是求和,大家各自展开求和在相乘,举个例子,含有三项的: ?(a1 + a2 + a3)* (a1 + a2 + a3)=?+ a1*a2 + a1+a3 + a2*a1 +?+ a2*a3 + a3*a1 + a3*a2 +? ? =?+?+?+ 2a1*a2 + 2a1*a3 + 2a2*a3 求和后各自展开,结果是上式,如果直接把两个i合并为一个i,那么化简会是什么样呢? ?其实就只有平方项了即:++ 之所以讲解这个,原因是希望大家能拿笔自己推一下上面的式子,同

时按照下面的要求展开试试,虽然没必要推这些,但是如果去做一下,你会发现数学的推倒很有助于理解,同时这种“复杂”的式子其实还好,强化学习中的数学推倒比这里复杂多了,所以建议大家以后遇到数学公式尽量自己推一遍,比你看几遍有用的多,好了,废话不多说,把上面的结果按如下要求展开, 把和看做未知数,其他的看做已知数进行展开,我先给出自己推倒的(讲真编辑这个式子很耗费时间,我查了一下网上其他人的推到感觉有点问题,所以打算自己推倒一下,为了确认自己正确把原论文读了一下,是正确的): 先令? ------------为內积,为了大家能看懂就做这一个假设: 首先他假设的分离平面就和我们不一样,但是道理都是一样的: 与我们之前的?是一样的意思 他的优化目标相同即: 经过引入拉格朗日因子和对偶后再求对w、b求导为: 其实到这里就和我们的形式是一样的,只是正负号位置不一样的,所以极值就是求极小值了,这也是差异的原因继续往下: 加入松弛变量以后: 到这里就是我们最后的求解式子了,有点不同,但是原理都是一样的把和看做未知数,其他的看做已知数进行展开为: 我和他展开的是差不多的,只是正负号问题,原因上面讲了,在查看相关的推倒博客,发现好多人目标是我们定义的目标,分解后就是这个结果,真不知道如何来的,所以自己动手推了一遍,形式和原著一样,结果

lingo解决线性规划问题的程序

Lingo12软件培训教案 Lingo 主要用于求解线性规划,整数规划,非线性规划,V10以上版本可编程。 例1 一个简单的线性规划问题 0 , 600 2 100 350 st. 3 2max >=<=+=<<=++=y x y x x y x y x z ! 源程序 max = 2*x+3*y; [st_1] x+y<350; [st_2] x<100; 2*x+y<600; !决策变量黙认为非负; <相当于<=; 大小写不区分 当规划问题的规模很大时,需要定义数组(或称为矩阵),以及下标集(set) 下面定义下标集和对应数组的三种方法,效果相同::r1 = r2 = r3, a = b = c. sets : r1/1..3/:a; r2 : b; r3 : c; link2(r1,r2): x; link3(r1,r2,r3): y; endsets data : ALPHA = ; a=11 12 13 ; r2 = 1..3; b = 11 12 13; c = 11 12 13; enddata

例2 运输问题 解: 设决策变量ij x = 第i 个发点到第j 个售点的运货量,i =1,2,…m; j =1,2,…n; 记为ij c =第i 个发点到第j 个售点的运输单价,i =1,2,…m; j =1,2,…n 记i s =第i 个发点的产量, i =1,2,…m; 记j d =第j 个售点的需求量, j =1,2,…n. 其中,m = 6; n = 8. 设目标函数为总成本,约束条件为(1)产量约束;(2)需求约束。 于是形成如下规划问题: n j m i x n j d x m i s x x c ij j n i ij i m j ij m i n j ij ij ,...,2,1,,...,2,1,0 ,...,2,1, ,...,2,1, st. z min 11 11==>=<==<==∑∑∑∑==== 把上述程序翻译成LINGO 语言,编制程序如下: ! 源程序

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Java基础算法详解 查找和排序算法是算法的入门知识,其经典思想可以用于很多算法当中。因为其实现代码较短,应用较常见。所以在面试中经常会问到排序算法及其相关的问题。但万变不离其宗,只要熟悉了思想,灵活运用也不是难事。一般在面试中最常考的是快速排序和归并排序,并且经常有面试官要求现场写出这两种排序的代码。对这两种排序的代码一定要信手拈来才行。还有插入排序、冒泡排序、堆排序、基数排序、桶排序等。 面试官对于这些排序可能会要求比较各自的优劣、各种算法的思想及其使用场景。还有要会分析算法的时间和空间复杂度。通常查找和排序算法的考察是面试的开始,如果这些问题回答不好,估计面试官都没有继续面试下去的兴趣都没了。所以想开个好头就要把常见的排序算法思想及其特点要熟练掌握,有必要时要熟练写出代码。 冒泡排序 冒泡排序是最简单的排序之一了,其大体思想就是通过与相邻元素的比较和交换来把小的数交换到最前面。这个过程类似于水泡向上升一样,因此而得名。举个栗子,对5,3,8,6,4这个无序序列进行冒泡排序。首先从后向前冒泡,4和6比较,把4交换到前面,序列变成5,3,8,4,6。同理4和8交换,变成5,3,4,8,6,3和4无需交换。5和3交换,变成3,5,4,8,6,3.这样一次冒泡就完了,把最小的数3排到最前面了。对剩下的序列依次冒泡就会得到一个有序序列。冒泡

排序的时间复杂度为O(n^2)。 实现代码: *@Description:冒泡排序算法实现 public class BubbleSort { public static void bubbleSort(int[] arr) { if(arr == null || arr.length == 0) for(int i=0; i) { for(int j=arr.length-1; ji; j--) { if(arr[j]arr[j-1]) { swap(arr, j-1, j); public static void swap(int[] arr, int i, int j) { int temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; 抑或简单理解一点的正向排序 public class BubbleSort { public static void bubbleSort(int[] arr) { if(arr == null || arr.length == 0) for(int i=1;iarr.length-1;i++) { for(int j=0; jarr.length-i; j++) { if(arr[j]arr[j+1]) { swap(arr, j+1, j);

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线性回归算法及用python实现 一、线性回归算法简介 1、线性回归: 线性回归是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。 在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。 回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。在线性回归中,数据使用线性预测函数来建模,并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。 回归的目的就是预测数值型的目标值,因此我们要用线性回归找到一条最佳拟合直线。 2、回归系数的求解: 设最佳拟合直线为:y(x)=w^T*x,其中回归系数w=(w0,w1,w2.,wn),变量x=(1,x1,x2.,xn),w^T表示w的转置

对于任意一个数据(x(i),y(i)),与最佳拟合直线的误差为:|y(x(i))-y(i)|=|w^T*x(i)-y(i)| 在这里我们用最小二乘法算误差,即:(w^T*x(i)-y(i))^2 而y(x)为最佳拟合直线,意味着所有的点的误差最小。即: 而我们要做就是使所有误差最小的回归参数w 用矩阵可以这样表示: 对w求导,得: 令上式等于0,得: 3、局部加权线性回归: 线性回归有一个问题就是欠拟合,解决这个问题方法就是局部加权线性回归。 我们给预测点附近的每个点都赋予一定的权重,得到的回归系数为: 其中:W为矩阵,除对角线外其他元素均为0 二、python代码的实现 在实现代码前,你需要先建立一个含有数据点的文本,比如ex0.txt,文本格式为: 当然,你也可以代入自己的数据点 1、线性回归: from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt def loadDataSet(fileName):

程序框图、线性规划

查漏补缺(一) 程序框图 1.执行如图所示的程序框图,输出的S 值为( ) A .2 B .4 C .8 D .16 2.如图2,程序框图(算法流程图)的输出结果是( )A .-3 B .-2 C .-5 D .8 3.执行图3所示的程序框图,若输入x =4,则输出y 的值为( ) A .12- B .12 C .54- D .54 4.执行图4所示的程序框图,输入x =-2,h =0.5,那么输出的各个数的和等于( ) A.3 B.3.5 C.4 D.4.5 5.执行图5所示的程序框图,如果输入的N 是6,那么输出的p 是( ) A .120 B . 720 C . 1440 D . 5040 图3 图4 图5 k=0,S=1 k <3 开始 结束 是 否 k=k+1 输出S S=S ×2k 图1

6.阅读右边的程序框图,运行相应的程序,当输入x 的值为25-时,输出x 的值为( ) A .1- B .1 C .3 D .9 7.如果执行右边的程序框图,输入正整数(2)N N ≥和实数12,,...,n a a a ,输出,A B ,则( ) A .A B +为12,,...,n a a a 的和 B .2 A B +为12,,...,n a a a 的算术平均数 C .A 和B 分别是12,,...,n a a a 中最大的数和最小的数 D .A 和B 分别是12,,...,n a a a 中最小的数和最大的数 8.下图是一个算法流程图,则输出的k 的值是____. 9.如果执行如图3所示的程序框图,输入1x =-,n =3,则输出的数S = __ 开 始 输入x |x|>1 1 ||-=x x x = 2x+1 输出x 结 束 是 否 开始 输入x , n S =6 i ≥0? 是 否 输出S 结束 i =n -1 i =i -1 S =S·x +i +1

线性规划的方法及应用

线性规划的方法及应用 1 引言 运筹学最初是由于第二次世界大战的军事需要而发展起来的,它是一种科学方法,是一种以定量的研究优化问题并寻求其确定解答的方法体系.线性规划(Linear Progromming ,简称LP )是运筹学的一个重要分支,其研究始于20世纪30年代末,许多人把线性规划的发展列为20世纪中期最重要的科学进步之一.1947年美国的数学家丹泽格提出了一般的线性规划数学模型和求解线性规划问题的通用方法――单纯形法,从而使线性规划在理论上趋于成熟.此后随着电子计算机的出现,计算技术发展到一个高阶段,单纯形法步骤可以编成计算机程序,从而使线性规划在实际中的应用日益广泛和深入.目前,从解决工程问题的最优化问题到工业、农业、交通运输、军事国防等部门的计划管理与决策分析,乃至整个国民经济的综合平衡,线性规划都有用武之地,它已成为现代管理科学的重要基础之一. 2 线性规划的提出 经营管理中如何有效地利用现有人力物力完成更多的任务,或在预定的任务目标下,如何耗用最少的人力物力去实现.这类问题可以用数学语言表达,即先根据问题要达到的目标选取适当的变量,问题的目标通常用变量的函数形式(称为目标函数),对问题的限制条件用有关变量的等式或不等式表达(称为约束条件).当变量连续取值,且目标函数和约束条件为线性时,称这类模型为线性规划的模型.有关对线性规划问题建模、求解和应用的研究构成了运筹学中的线性规划分支.线性规划实际上是:求一组变量的值,在满足一组约束条件下,求得目标函数的最优解.从而线性规划模型的基本结构为: ①变量:变量又叫未知数,它是实际系统的位置因素,也是决策系统中的可控因素,一般称为决策变量,常引用英文字母加下标来表示,如n x x x ,,,21 等. ②目标函数:将实际系统的目标用数学形式表示出来,就称为目标函数,线性规划的目标函数是求系统目标的数值,即极大值(如产值极大值,利润极大值)或极小值(如成本极小值,费用极小值等等). ③约束条件:约束条件是指实现系统目标的限制因素.它涉及到企业内部条件和外部环境的各个方面,如原材料供应设备能力、计划指标.产品质量要求和市场销售状态等等,这些因素都对模型的变量起约束作用,故称其为约束条件.约束条件的数学表示有三种,即 ,,,线性规划的变量应为非负值,因为变量在实际问题中所代表的均为实物,所以不能为负. 线性规划问题有多种形式,函数有的要求实现最大化,有的要求最小化;约束条件可以是“ ”,

非线性规划理论和算法

非线性最优化理论与算法 第一章引论 本章首先给出了一些常见的最优化问题和非线性最优化问题解的定义,并且根据不同的条件对其进行了划分。接着给出了求解非线性优化问题的方法,如图解法等,同时又指出一个好的数值方法应对一些指标有好的特性,如收敛速度与二次终止性、稳定性等。随后给出了在非线性最优化问题的理论分析中常用到的凸集和凸函数的定义和有关性质。最后给出了无约束优化最优性条件。 第二章线搜索方法与信赖域方法 无约束优化的算法有两类,分别是线搜索方法和信赖域方法。本章首先给出了两种线搜索方法即精确线搜索方法和非精确线搜索方法。线搜索方法最重要的两个要素是确定搜索方向和计算搜索步长,搜索步长可确保下降方法的收敛性,而搜索方向决定方法的收敛速度。 精确线搜索方法和非精确线搜索方法 对于精确线搜索方法,步长ακ满足 αk=arg min ?x k+αd k α≥0 这一线搜索可以理解为αk是f(x k+αd k)在正整数局部极小点,则不论怎样理解精确线搜索,它都满足正交性条件: d k T??(x k+αk d k)=0 但是精确搜索方法一般需要花费很大的工作量,特别是当迭代点远离问题的解时,精确的求解问题通常不是有效的。而且有些最优化方法,其收敛速度并不依赖于精确搜索过程。对于非精确搜索方法,它总体希望收敛快,每一步不要求达到精确最小,速度快,虽然步数增加,则整个收敛达到快速。书中给出了三种常用的非精确线搜索步长规则,分别是Armijo步长规则、Goldstein步长规则、Wolfe步长规则。第一个步长规则的不等式要求目标函数有一个满意的下降量,第二个不等式控制步长不能太小,这一步长规则的第二式可能会将最优步长排除在步长的候选范围之外,也就是步长因子的极小值可能被排除在可接受域之外。但Wolfe步长规则在可接受的步长范围内包含了最优步长。在实际计算时,前两种步长规则可以用进退试探法求得,而最后一种步长规则需要借助多项式插值等方法求得。紧接着,又介绍了Armijo和Wolfe步长规则下的下降算法的收敛性。 信赖域方法 线性搜索方法都是先方向再步长,即先确定一个搜索方向d k,然后再沿着这个搜索方向d k选择适当的步长因子αk,新的迭代点定义为x k+1=x k+αk d k。与线搜索方法不同,信赖域方法是先步长再方向,此方法首先在当前点附近定义目标函数的一个近似二次模型,然后利用目标函数在当前点的某邻域内与该二次模型的充分近似,取二次模型在该邻域内的最优值点来产生下一迭代点。它把最优化

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SHA256算法原理详解 1. SHA256简介 SHA256是SHA-2下细分出的一种算法 SHA-2,名称来自于安全散列算法2(英语:Secure Hash Algorithm 2)的缩写,一种密码散列函数算法标准,由美国国家安全局研发,属于SHA 算法之一,是SHA-1的后继者。 SHA-2下又可再分为六个不同的算法标准 包括了:SHA-224、SHA-256、SHA-384、SHA-512、SHA-512-224、SHA-512-256。 这些变体除了生成摘要的长度、循环运行的次数等一些微小差异外,算法的基本结构是一致的。 回到SHA256上,说白了,它就是一个哈希函数。 哈希函数,又称散列算法,是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。散列函数把消息或数据压缩成摘要,使得数据量变小,将数据的格式固定下来。该函数将数据打乱混合,重新创建一个叫做散列值(或哈希值)的指纹。散列值通常用一个短的随机字母和数字组成的字符串来代表。 对于任意长度的消息,SHA256都会产生一个256bit长的哈希值,称作消息摘要。 这个摘要相当于是个长度为32个字节的数组,通常用一个长度为64的十六进制字符串来表示

来看一个例子: 干他100天成为区块链程序员,红军大叔带领着我们,fighting! 这句话,经过哈希函数SHA256后得到的哈希值为: A7FCFC6B5269BDCCE571798D618EA219A68B96CB87A0E21080C2E758D23E 4CE9 这里找到了一个SHA256在线验证工具,可以用来进行SHA256哈希结果的验证,后面也可以用来检验自己的SHA256代码是否正确。用起来很方便,不妨感受下。 2. SHA256原理详解 为了更好的理解SHA256的原理,这里首先将算法中可以单独抽出的模块,包括常量的初始化、信息预处理、使用到的逻辑运算分别进行介绍,甩开这些理解上的障碍后,一起来探索SHA256算法的主体部分,即消息摘要是如何计算的。 2.1 常量初始化 SHA256算法中用到了8个哈希初值以及64个哈希常量 其中,SHA256算法的8个哈希初值如下: h0 := 0x6a09e667 h1 := 0xbb67ae85 h2 := 0x3c6ef372 h3 := 0xa54ff53a h4 := 0x510e527f h5 := 0x9b05688c

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线性规划专题——SIMPLEX 单纯形算法(三)图解——示例、注意点 线性规划专题——SIMPLEX 单纯形算法(一) 线性规划专题——SIMPLEX 单纯形算法(二) 前面两篇博文已经把单纯形算法里面的核心思想给解释清楚了,主要是要认识到在线性规划里面的以下几点: 目标函数的最优值一定在可行域的顶点取得。 可行域的顶点对应这系数矩阵的一组基;系数矩阵的一组基也对应这一个可行域上的顶点 顶点的转移是通过在旧的基本列里面加入新的列,同时为了保持rank 一致,再从基本列里面删去一列。在转移的时候,重点就是要求出那个λ?vec lambdaλ来,它其实是使得Aλ?=0Aveclambda=0Aλ=0 的λ?vec lambdaλ的解,只不过在解这个方程的时候,选择AAA 的那组旧的基本列来求解。 单纯形法的终止条件是,添加任意的非基本列都不能改善目标函数,此时目标函数到达最小值。 OK,本博客来看看到底如何来用这个单纯形法来解线性规划。 一般,单纯形法会使用一个表格。使用表格来记录。我们来举几个例子。 再次使用如下记号来表示线性规划的松弛型: 几个例子

假设存在如下的线性规划: 这是一个标准型的线性规划。我们添加松弛变量,得到松弛型: 这个线性规划的右边的所有bib_ibi? 都是非负的,所以:X=[0,0,0,4,2,3,6]X=[0,0,0,4,2,3,6]X=[0,0,0,4,2,3,6] 就是满足条件的一个顶点。 我们画出下面这个表格出来: 这个表格一共有5部分组成。 第1部分,表示各个变量。 第2部分,目标函数的各个系数,这些系数是与第一部分的变量是对应起来的。c ̄ioverline c_ici? 与 xix_ixi?对应。 第3部分,当前得到的目标函数值的相反数。 第4部分,对应于AX=bAX=bAX=b 的 b,它其实表示了选定基本列后,基本列对应的xix_ixi?的值,那些非基本列的xjx_jxj? 全部为0。上面的表格说明基本列是第4,5,6,7列,这组基对应的顶点是X=[0,0,0,4,2,3,6]X=[0,0,0,4,2,3,6]X=[0,0,0,4,2,3,6] 第5部分,系数矩阵。每一列与变量也是对应的,第i列表示第i个变量的系数列。 注意,我们需要始终保持基本列都是eie_iei? ,eie_iei?是单位阵的第iii列。化成这种形式是为了方便的解方程和求λ?vec lambdaλ。 怎么操作呢? 每次从第2部分中,选择一个负的 c ̄ioverline c_{i}ci? ,负的意味着把cic_ici?对应的列添加进来以后,目标函数是会减少的量的多少。

一元线性规划matlab算例及解释

一元线性回归: x 含碳量 y合金强度建立y与x函数关系并检验可信度,检查数据有无异常点 clc close all x1=[0.1:0.01:0.18,0.20,0.21,0.23]'; x=[ones(size(x1)),x1]; y=[42 41.5 45 45.5 45 47.5 49 55 50 55 55.5 60.5]'; % 作数据的散点图 figure(1) plot(x1,y,'*') %回归分析 [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x) %alpha 缺省表示取值为0.05 %做残差图 figure(2) rcoplot(r,rint); %预测与回归图 figure(3) z=b(1)+b(2)*x1; plot(x1,y,'*',x1,z,'k-') legend('原始数据','回归曲线') 运行结果如下: b = 27.0269 140.6194 bint = 22.3226 31.7313 111.7842 169.4546 r = 0.9111 -0.9951

1.0987 0.1925 -1.7136 -0.6198 -0.5260 4.0678 -2.3384 -0.1508 -1.0570 1.1306 rint = -2.5705 4.3928 -4.6033 2.6131 -2.6026 4.8001 -3.6754 4.0605 -5.4276 2.0003 -4.5502 3.3105 -4.4717 3.4196 1.5241 6.6114 -5.8418 1.1649 -3.9067 3.6051 -4.6124 2.4984 -2.0746 4.3358 stats = 0.9219 118.0670 0.0000 3.1095 α= 27.0269 β= 140.6194 即y=α+βx

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