数学模型与计算机模拟
生物模型知识点梳理总结

生物模型知识点梳理总结引言生物模型是指生命科学领域中常用的研究工具,用于模拟或代表生物系统的实验性系统。
生物模型可以是活体组织、细胞、动物或植物的实物模型,也可以是数学模型、计算机模拟模型等。
生物模型被广泛应用于生物学研究、药物研发、疾病诊断和治疗等领域。
一、生物模型的分类1. 活体模型活体模型是指采用真实生物体进行研究的模型。
它可以是单细胞或多细胞生物,也可以是整个动植物。
常见的活体模型有小鼠、果蝇、斑马鱼等。
2. 细胞模型细胞模型是指使用细胞培养技术培养出的细胞进行实验的模型。
细胞模型可以是原代细胞、细胞系或转染过的特定细胞等。
3. 数学模型数学模型是指用数学方法描述和模拟生物系统的模型。
它可以是基于微分方程、差分方程、概率统计等数学原理建立的模型。
4. 计算机模拟模型计算机模拟模型是指通过计算机程序对生物系统进行模拟的模型。
它可以是基于生物学原理建立的模型,也可以是基于神经网络、人工智能等技术建立的模型。
二、生物模型的应用领域1. 生物学研究生物模型在生物学研究中扮演着重要的角色,可以用于研究生物体的生理生化特性、疾病机制等。
例如,通过基因编辑技术构建的转基因小鼠模型可以用于研究某种疾病的发生发展机制。
2. 药物研发生物模型在药物研发中也有着重要的应用。
研究人员可以利用活体模型进行药效学研究,评价某种药物的疗效和毒性;也可以使用细胞模型进行靶标筛选和毒性测试。
3. 疾病诊断和治疗生物模型在疾病诊断和治疗中也发挥着重要作用。
例如,利用转染过的细胞模型可以对某些遗传病进行基因治疗的研究,为临床治疗提供新的思路和方法。
4. 环境污染评估生物模型还可以用于环境污染评估。
例如,利用斑马鱼作为生物模型,可以对某些化学物质对环境的影响进行评估,为环境保护提供科学依据。
三、生物模型的建立与评价1. 建立生物模型建立生物模型是生物学研究中的重要工作。
对于活体模型,通常需要依据科学原理选择适合的生物体或细胞,并进行条件培养。
生物学规律和机制的数学模型和计算模拟

生物学规律和机制的数学模型和计算模拟生物学是自然科学的一个重要分支。
它研究生命的起源和发展,研究生命的本质和特性。
近年来,生物学的发展越来越依赖于数学和计算机科学的技术。
因为很多复杂的生物现象和生物系统都可以用数学模型和计算模拟来描述和解释。
生物学规律和机制都有它们自己的特性和规律。
例如,生物进化的规律是基因变异和自然选择,生物生长的规律是供需平衡和能量转化,生物交流的机制是化学信号和神经信号。
这些规律和机制都可以通过数学模型进行描述。
数学模型是一种把生物现象和生物系统转化为数学形式的方法。
在数学模型中,生物系统被看作是一个数学对象,它的状态和行为可以用数学公式来描述。
数学模型可以清晰地表述生物学规律和机制,揭示生物学的本质和内在机制。
很多重要的生物学发现都是通过数学模型得到的,例如人口遗传学、生态学稳态、神经元网络等。
计算模拟是对数学模型进行数值求解和仿真的一种方法。
在计算模拟中,通过计算机程序对数学模型进行求解和模拟。
计算模拟能够帮助生物学家更好地理解生物学规律和机制,预测生物系统的行为和反应,设计和优化生物学实验,甚至发现新的生物学规律和机制。
计算模拟已经成为生物学研究不可或缺的工具之一。
数学模型和计算模拟是一对密不可分的伙伴。
数学模型提供了生物学规律和机制的数学描述,计算模拟则能够对数学模型进行求解和模拟。
两者相互促进,共同推动了生物学的发展。
数学模型和计算模拟在生物学中的应用非常广泛。
下面,我就来介绍几个生物学领域内的典型应用。
一、人口遗传学人口遗传学是研究人类遗传变异和人类群体遗传结构的一门学科。
在人口遗传学中,数学模型可以描述基因频率和基因漂变的规律,计算模拟可以模拟人类群体演化的过程和结果。
例如,通过基因序列数据的分析,可以得到不同人类族群之间的遗传距离,说明人类的遗传分化是受到人类移民历史和地理环境等多个因素综合作用的结果。
利用计算模拟,可以推测人类遗传变异的演化轨迹,预测人类群体的遗传特征和疾病易感性等。
什么是数学模型与数学建模

1. 什么是数学模型与数学建模简单地说:数学模型就是对实际问题的一种数学表述。
具体一点说:数学模型是关于部分现实世界为某种目的的一个抽象的简化的数学结构。
更确切地说:数学模型就是对于一个特定的对象为了一个特定目标,根据特有的内在规律,做出一些必要的简化假设,运用适当的数学工具,得到的一个数学结构。
数学结构可以是数学公式,算法、表格、图示等。
数学建模就是建立数学模型,建立数学模型的过程就是数学建模的过程(见数学建模过程流程图)。
数学建模是一种数学的思考方法,是运用数学的语言和方法,通过抽象、简化建立能近似刻划并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。
2.美国大学生数学建模竞赛的由来:1985年在美国出现了一种叫做MCM的一年一度大大学生数学模型(1987年全称为Mathematical Competition in Modeling,1988年改全称为Mathematical Contest in Modeling,其所写均为MCM)。
这并不是偶然的。
在1985年以前美国只有一种大学生数学竞赛(The william Lowell Putnam mathematial Competition,简称Putman(普特南)数学竞赛),这是由美国数学协会(MAA--即Mathematical Association of America的缩写)主持,于每年12月的第一个星期六分两试进行,每年一次。
在国际上产生很大影响,现已成为国际性的大学生的一项著名赛事。
该竞赛每年2月或3月进行。
我国自1989年首次参加这一竞赛,历届均取得优异成绩。
经过数年参加美国赛表明,中国大学生在数学建模方面是有竞争力和创新联想能力的。
为使这一赛事更广泛地展开,1990年先由中国工业与应用数学学会后与国家教委联合主办全国大学生数学建模竞赛(简称CMCM),该项赛事每年9月进行。
数学模型竞赛与通常的数学竞赛不同,它来自实际问题或有明确的实际背景。
什么是神经编码?

什么是神经编码?一、神经编码的概念及意义神经编码是指神经元对于刺激输入进行编码的过程,即将外界的刺激转化为神经元内部的电信号,以便于传递和处理。
神经编码是神经科学领域的重要研究课题,对理解大脑的工作原理和人类的感知与认知过程具有重要意义。
神经编码的研究可以帮助我们了解神经元是如何通过变化的电信号来处理和传递信息的。
神经编码不仅可以解释一些生理学现象,还可以在临床医学中应用于研究和诊断神经系统相关的疾病。
二、神经编码的方式和模式1. 时间编码时间编码是神经编码中常见的一种方式,即通过神经元的发放频率和时间间隔来编码刺激输入的信息。
时间编码的特点是可以提供高精度和高效率的信息传递方式,能够实现对刺激的精确测量和精细处理。
2. 空间编码空间编码是神经编码中另一种常见的方式,即通过多个神经元同时参与编码,每个神经元负责编码刺激输入的一部分信息。
空间编码的特点是可以提供较高的冗余和容错性,使得信息传递更加可靠和稳定。
三、神经编码的研究方法和技术1. 神经元记录技术神经元记录技术是研究神经编码的重要手段,通过记录神经元的电活动来了解神经编码的过程和机制。
神经元记录技术可以使用细胞内记录和细胞外记录等方式进行,可以提供高时空分辨率的数据。
2. 数学模型和计算机模拟数学模型和计算机模拟是研究神经编码的重要方法,通过建立数学模型和计算机模拟可以模拟神经编码的过程和机制,对神经编码进行理论分析和探索。
数学模型和计算机模拟可以帮助我们深入理解神经编码的本质和规律。
四、神经编码的应用领域神经编码的研究成果在多个领域都有着广泛的应用。
在神经科学领域,神经编码的研究可以为我们提供对神经系统的深入了解,有助于解释人类的感知和认知过程。
在临床医学领域,神经编码的研究可以帮助我们诊断和治疗神经系统相关的疾病。
此外,神经编码的研究还可以应用于数据压缩和信息处理领域,帮助提高数据传输的效率和处理的速度。
同时,神经编码的研究也对发展人工智能和机器学习等领域有着积极的影响,为构建更智能的系统提供理论和方法支持。
水稻生长模型的建立及其应用

水稻生长模型的建立及其应用水稻作为我国的主要粮食作物,在国民经济和人民生活中具有重要的地位。
因此,研究水稻的生长模型和应用,对于提高水稻产量、优化种植结构、实现粮食安全,具有重要的意义。
本文将介绍水稻生长模型的建立和应用。
一、水稻生长模型的建立水稻的生长过程是一个复杂的生物过程,包括种子萌发、幼苗生长、分蘖、抽穗、灌浆、成熟等多个阶段。
为了研究水稻的生长规律,建立水稻生长模型是必要的。
目前,建立水稻生长模型主要采用数学模型和计算机模拟技术。
1. 数学模型法数学模型法是基于数学理论及实验数据分析的方法,通过建立动态数学模型,来表述水稻生长的规律和机理,得出各个生长发育阶段的关键指标。
比如用微分方程组描述水稻的生长过程,这些方程组包括生物量、土壤水分、光照、温度、CO2浓度等因素,可以对生长过程进行模拟。
2. 计算机模拟法计算机模拟法是采用计算机模拟技术,代替实验和观测来探讨水稻生长过程中的各种因素与生长发育的相关关系。
这种方法需要依靠计算机编程,选择生长发育的关键指标,对于模型中的参数,有些可以直接测定,而有些则需要进行估计和校准。
二、水稻生长模型的应用水稻生长模型的应用主要有以下几个方面。
1. 优化水稻种植结构通过对水稻不同品种、生长场地、气候环境、水肥管理等因素进行模拟,可以选择出适合不同环境条件的水稻品种,使得种植结构更加合理,提高水稻的产量和品质。
2. 确定水稻的最佳生长期在制定水稻种植方案和农业生产计划时,通过水稻生长模型的模拟分析,可以确定水稻各个重要生长阶段的时间和持续时间,以便预测产量和收获时间,从而规划和优化农业生产的过程。
3. 改善水稻生长环境通过对水稻生长模型的参数进行变化,可以模拟不同的种植环境,确定最适宜的光照、温度、湿度、土壤肥力等因素,从而提高水稻的生长速度和产量。
4. 预测水稻灾害通过对水稻生长模型的建立和应用,可以预测水稻可能遭受的天气灾害,如干旱、洪涝、暴雨等。
如何利用科学模型和计算机模拟进行研究

如何利用科学模型和计算机模拟进行研究研究科学问题一直是科学家们的重要任务之一。
而利用科学模型和计算机模拟成为了近年来研究的重要手段之一。
本文将探讨如何运用科学模型和计算机模拟进行研究,并介绍其在不同领域中的应用。
一、科学模型和计算机模拟的基本概念科学模型是对现实世界的简化和抽象,通过建立数学方程或计算机程序来模拟实际系统的行为。
它可以帮助科学家们理解问题的本质,预测和解释自然现象,并通过实验验证模型的准确性。
计算机模拟则是指使用计算机来模拟和分析模型的执行过程,通过对模型参数和初始条件的调整,可以研究不同情况下系统的变化规律。
计算机模拟的主要优势在于可以大规模处理数据、高效地执行模型、提供可视化结果等。
二、科学模型和计算机模拟在物理学中的应用物理学是科学模型和计算机模拟的主要领域之一。
在物理学研究中,科学家们可以通过建立数学方程或计算机程序来描述和模拟物质的运动、相互作用等行为。
例如在天体物理学中,科学家利用计算机模拟可以研究星系的形成和演化过程;在量子力学研究中,科学家可以通过计算模拟分子和原子的结构和能量状态。
三、科学模型和计算机模拟在生物学中的应用生物学是另一个重要的应用领域,科学模型和计算机模拟在生物学研究中发挥着重要作用。
例如在生物进化研究中,科学家可以建立进化模型来模拟不同环境下物种的适应性和进化过程;在生物医学领域,科学家可以通过计算模拟来研究药物分子与生物分子的相互作用,从而加速新药开发的过程。
四、科学模型和计算机模拟在社会科学中的应用除了自然科学领域,科学模型和计算机模拟在社会科学研究中也有广泛应用。
例如在经济学中,科学家可以建立经济模型来研究市场的供需关系、宏观经济政策等;在城市规划中,科学家可以通过计算模拟来预测城市发展的趋势和人口密度分布。
五、科学模型和计算机模拟的局限性和挑战科学模型和计算机模拟虽然在研究中发挥重要作用,但也存在一些局限性和挑战。
首先,模型的建立需要基于大量真实数据和准确参数,这对数据的采集和处理提出了要求。
数学建模和计算机仿真技术的研究

数学建模和计算机仿真技术的研究数学建模和计算机仿真技术是当今社会中非常重要的两个研究领域,广泛应用于各个领域,如工业制造、金融经济、医学、科学研究等等。
数学建模是指将实际问题转化为数学问题,并利用数学方法求解实际问题的过程。
而计算机仿真技术则是指利用计算机对实际问题进行模拟和分析,进而得到实际问题的解决方案的过程。
本文将从理论和应用的角度,分别讨论数学建模和计算机仿真技术的研究。
数学建模的研究数学建模的研究主要涉及到以下三个方面。
第一,数学建模的方法。
数学建模的方法主要包括问题建模、模型选择、模型求解和模型评价等。
问题建模是指了解实际问题的背景、意义、数据等信息,并将问题抽象成数学形式;模型选择是指从候选模型中选择合适的模型,并进行合适的约束和简化;模型求解是指利用现有的数学方法对模型进行求解;模型评价是指对求解结果进行判断和评价。
第二,数学建模的应用。
数学建模广泛应用于各个领域,如物理、化学、经济、医学、环境等。
具体应用包括利用数学建模预测自然灾害、优化物流系统、研究生态环境等。
第三,数学建模的研究前沿。
数学建模的研究前沿主要包括非线性数学建模、混合整数线性规划、时间序列分析等。
这些前沿问题都需要新的理论和方法来求解。
计算机仿真技术的研究计算机仿真技术的研究也包括以下几个方面。
第一,仿真软件的开发。
仿真软件是计算机仿真技术的核心,它能够模拟实际问题,并通过仿真结果来辅助决策和优化。
目前广泛应用的仿真软件包括Matlab, Simulink, Comsol等。
第二,计算机图形学的研究。
计算机图形学主要研究计算机如何呈现和处理现实世界中的图形和动画。
它与计算机仿真技术密切相关,常用于可视化仿真结果。
第三,仿真算法的研究。
仿真算法主要研究如何利用数学方法和计算机算法来模拟实际问题。
目前最常用的仿真算法包括Monte Carlo仿真、离散事件仿真等。
数学建模与计算机仿真技术的联合应用数学建模和计算机仿真技术通常相互配合应用,以实现对实际问题的深入研究和解决。
化学中什么是模型的概念

化学中什么是模型的概念模型是化学中常用的概念,它是用来描述和解释现象、推测机制和探索性研究的有用工具。
化学领域中有多种类型的模型,如实验模型、物理模型、数学模型和计算机模拟模型等。
在化学研究中,模型的建立可以帮助科学家理解分子和化学反应的基本原理,进而进行定量预测、分析和优化。
实验模型是化学领域中最常见的模型。
科学家根据实验观察到的现象和实验数据推测出可能的化学反应机制和分子结构,并通过实验验证这些假设。
例如,当我们研究一个新的催化剂时,我们可以设计一系列实验来确定其催化反应的速率和选择性,进而建立催化剂的活性模型。
物理模型是通过物理原理建立的模型。
例如,分子动力学模型是一种通过模拟分子间相互作用和运动来研究分子行为的物理模型。
这种模型可以用来预测分子结构、分子间相互作用和化学反应速率等物理性质,并用于解释实验观测到的现象。
数学模型是通过数学公式和方程表达的模型。
它可以用来解决化学方程式中的数学问题,例如计算反应速率、计算平衡常数和计算化学平衡时的浓度等。
数学模型通常涉及复杂的微分方程和积分方程,因此需要进行数值计算和数学求解。
计算机模拟模型是使用计算机程序进行模拟和仿真的模型。
它利用数值计算和物理/数学模型来模拟分子结构、反应过程和性质,以预测和解释实验结果。
计算机模拟模型通常基于量子力学、分子力场和统计力学等基本理论,可以模拟从分子级别到宏观级别的各种化学过程。
模型在化学中的应用非常广泛。
例如,模型可以用来预测分子的电子结构和反应机理,优化反应条件和设计新的催化剂,解释和预测化学动力学和热力学行为,设计新的药物和材料等。
模型也可以用来解释实验中观察到的结果,并为进一步的实验提供指导。
在化学研究中,模型的建立和使用需要进行验证和验证。
模型的验证通常需要进行实验对比、与理论计算结果的比较和统计分析等,以确保其准确性和可靠性。
此外,模型的限制和适用范围也需要明确,并避免盲目推广和应用。
总之,模型是化学研究中不可或缺的工具,用于描述和解释化学现象、推测机制和进行预测。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
数学模型与计算机模拟教案改革材料数学模型与计算机模拟课程是以解决某个现实问题为目的,经过分析、简化,将问题的内在规律用数字、图表,或者公式、符号表示出来,即经过抽象、归纳把事物的本质关系和本质结构用数学语言来描述,建立正确的数学结构,并用科学的方法,通过编写程序求解问题,得出供人们作分析、预报、决策或者控制的定量结果。
本课程的学习应注重学生的能力培养。
具体包括以下六个方面:一、掌握与信息技术相关的自然科学和数学知识,并有创造性地将这些知识应用于信息系统构建和应用的潜力;二、为解决个人或组织机构所面临的问题,能系统地分析、确定和阐明用户的需求;三、能设计高效实用的信息技术解决方案;四、能深刻理解成功的经验和标准,并能运用;五、具有独立思考和解决问题的能力;六、具有团队协作能力和论文写作能力。
以上六个方面的要求与教育部高等学校计算机科学与技术教案指导委员会制定的《高等学校计算机科学与技术发展战略研究报告暨专业规范(试行)》中计算机科学与技术专业(信息技术方向)人才培养要求和《信息工程学院发展战略纲要》中提出的坚持“知识、能力、素质协调发展,侧重于应用能力和自学能力的培养”的办学方略相统一。
基于此,信息工程学院对《数学模型与计算机模拟》课程的教案做了改革。
一、教案内容上把传统教案的“广”,改为以运筹模型为主的“精”。
经过分析讨论,将线性规划模型、整数规划模型、网络模型、对策模型和决策模型等运筹模型定为《数学模型与计算机模拟》课程的主要内容,并增加各模型的算法分析与编程实践。
二、教案方式方法上由以往的讲授为主,改为以学生为主的独立思考、分组讨论,从探究实践中归纳抽象理论的教案方法。
在教案中教师选定典型问题,引导学时讨论,课后查阅相关资料。
学生根据自己理解分析问题,即分析问题的常量和变量的关系,把问题本身存在的逻辑关系找出来,得出问题的数学结构,写出数学模型,寻找适合的解法,并把算法的每一步翻译成高级语言(如语言,等),根据解决问题的需要增加必要的存储变量实现算法,编写完整程序求解问题。
解决问题后再分析算法的理论依据(正确性分析),并学习和借鉴已有经验。
整个教案过程主要分六步:一是提出问题;二是讨论分析问题;三是建立数学模型;四是求解模型;五是编写程序验证模型;六是归纳总结;(具体过程见模型解法)。
三、增加实验实践环节,提高应用能力。
本课程开设实验课,编写了实验大纲和综合实验题目,并给出了参考程序。
另外,每年组织学生参加学院及全国大学生数学建模竞赛,培养学生的协作能力和应用写作能力。
四、本课程考核以建模和编写程序、上机考试结合,注重能力考查。
附:部分教案讲义和优秀作业、论文、参考程序:数学模型与计算机模拟第章线性规划模型. 问题的提出某厂生产两种产品.生产产品1kg,需用煤,电力,劳动量人日;生产产品,需用煤,电力,劳动量人日.现该厂有煤,电力万,劳动量人日. 生产产品可获利润元,生产产品可获利润元,问应如何安排生产,才能使该厂获利最大?. 问题的分析:用表示产品的数量,单位;用表示产品的数量,单位;用表示该厂的利润;本问题是:问为何值时最大?这就要建立与之间, 与之间的数量关系,这种数量关系就是所谓的数学模型.由于资源量的限制,所以之间要满足一定的数量关系,通常称为约束条件,所以这是一个约束条件下求最大值问题.我们把满足约束条件的称为可性解.记为( )于是我们要在所有可性解中,求出能使最大的可行解,我们把这样的可行解称为最优解.所以如何建立模型,求出最优解,是本问题的关键.另外由于该厂所生产的产品,不见的都能卖出去,如果不能完全卖出去,就不可能有从数学上推道出的利润,为此我们假定该厂生产的产品都能卖出去,这样从数学上推道出的利润就是该厂的实际利润..模型的建立()利润与 之间的数量关系() 与 之间的数量关系,即约束条件在数学上把这个约束条件下求最大值问题.表述为:并称为线性规划模型.或者等价地化为:1210001500w x x =+⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤+⨯≤+≤+0,30010410205000400035059212142121x x x x x x x x ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥≤+⨯≤+≤++=0,30010410205000400035059..15001000max 21214212121x x x x x x x x t s x x w.模型的求解()在目标函数中,看 、 前 面的系数、那个小, 因小,它对应的是,由做如下操作()在约束条件各方程中分别用大于零的前 面系数除右边的常系数,即()再看那个小,因小它对应的是方程(),由方程()做如下操作:在方程()解出: 并代入目标函数和方程()、()中得()在目标函数中,看 、 前 面的系数、那个小, 因小,它对应的是,由做如下操作⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥=++=++=++--=0,,,)3(15052)2(20054)1(35059..15001000min 54,32152142132121x x x x x x x x x x x x x x t s x x w 512515230x x x --=⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥=++=+-=+--+-=0,,,)3(305152)2(502)1(2007..45000300400min 54,32125145135151x x x x x x x x x x x x x x t s x x w()在约束条件各方程中分别用大于零的前 面系数除右边的常系数,即()再看哪个小,因小它对应的是方程(),由方程()做如下操作:在方程()解出并代入目标函数和方程()、()中得.线性规划模型的标准形式具有如下形式的数学模型:称为标准形式的线性规划模型,是指基变量的个数为,且.标准形式线性规划模型的算法200503028.6,25,75720.4===145112522x x x =-+⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥=++=+-=+--+-=0,,,)3(305152)2(502)1(2007..45000300400min 54,32125145135151x x x x x x x x x x x x x x t s x x w ⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=≥==+=∑∑==),,2,1(0),2,1(..min 110N j x m i b x a t s c x c z j N j i ij N j j j j 0(1,2,,)i b i m ≥=()求使为中最小的;()求使为>中最小的;()第个方程两边除以;()在第个方程中求出,代入到目标函数及第个方程中去;(, …);()让重复上述操作,直到中没有负数为止.求使[]为[]中最小的设置变量[].如果<[],则让[],否则与的数据保持不变, 分别让, …做上述操作后,因为对于任意的<[],而[],所以[]为[]中最小的.[];;(<)(<[]){[]; ;}求使为>中最小的;若<则让,如果<,让,直到>为止,那么: <, <, …<,且>[][] [][][] (, …);([][]<);[][][][];;(<)(<[][][][]){([][][][]) ;}第个方程两边除以[][]让 [][][][];(<)[][][][];第个方程第个方程乘[][](<){ ()[][];(<)[][][][][][]*;}1N gj gj j gjgj gg a b x s sa a sb b s ==⇐⇐∑)2,1()(11111N j sb b b sa a a sb b x sa a sb b x a s x a b x a b x a a s gj j gj ij ij gN j j j gj ij gN j j Nj j gj j ij Nj g j gj Nj jj ij ik=⎩⎨⎧-⇐-⇐⇒⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧-=--=-===∑∑∑∑∑=====在第个方程中求出[],代入目标函数[];(<)[][][]*[][];标准形式线性规划模型算法语言表述 (<){ [];;(<)(<[]) {[]; ;} *()* ;([][]<); [][][][];;0110100()();N Nj j j gj j g j j Nj k gj j j gj j j k gj j g z c x c c a x b c c a x c c b c c c a c c c b ====+--=-++⇐-=+∑∑∑(<)(<[][][][]){([][][][]) ;} *()*[][];(<)[][][][]; *()* (<){ () [][];(<)[][][][][][]*;} *()* [];(<) [][]*[][];[][]*[][];(<)([]>);}参考程序:<><>[]{}[][]{{},{},{},{}};[]{};(){;[]{};;(<)([]>);(<){ [];;(<)(<[]) {[]; ;} *()* ;([][]<); [][][][];;(<[][][][]){([][][][]) ;} *()*[][];(<)[][][][]; *()* (<){ () [][];(<)[][][][][][]*;} *()* [];(<) [][]*[][];[][]*[][];(<)([]>);}(<) [[]][][];(<) ("\[]8.0f"[])("\8.0f"[]);}程序运行结果:[] [] [] []第三章 整数规划模型一. 提出问题:工厂选址某企业欲建工厂,可选厂址有、、、四处,每个地址至多可建一个工厂,在各地址建立工厂的生产能力、在各地址经营工厂单位时间的固定成本、产品运往各需求点的单位运费如下表:问应如何选择厂址和安排运输计划,才能得到经济上花费最少的方案 二. 分析问题 1.、、、各处都有可能建厂,用变量[]来表示是否建厂[]⎩⎨⎧地址不建厂在地址建厂在i i 01 ;2. 设从地址运到需求点的运输量可设为[][]为整数 3. 运到各点的量应不小于需求([][][][][][][][]>[]);4. 各厂的生产总量不超过生产能力([][][][][][][][]<[]*[] ); 5. 运到各需求点的量如何计算[][][][][][][][][] ; 6. 各厂的生产总量[] [][][][][][][][]; 7.目标函数:总费用建厂费用 运输费用。