数学建模----线性规划

线性规划:在一定线性约束条件(s.t. --- subject to)下,求解目标函数的极值 以下截图都是 司守奎 的<数学建模算法与程序>中的内容 线性规划的公式为 [x, fval] = (c, A, b, aeq, beq, lb, ub) (标准形式为求解最小值, 所以如果要求最大值的话将c改成-c就好了,然后把得到的答案取个负就得到了最大值: 标准的A b满足的条件为Ax<=b, 所以如果题目给的是大于的话,取个负,然后改变下符号得≤就可以用公式了) 注意:有些问题列出的公式可

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

数学建模的概念:系统的描述某种本质特征的数学表达式 分类:初等/几何/图论/组合/微分方程/线性规划模型/非线性规划模型/目标规划模型/统计回归模型等... 步骤:建立.求解.分析.检验 Notice:数学建模没有唯一正确的答案,评价模型优劣的标准是实践. Model+Algorithm+Program=Map(映射) 数学建模论文的结构: 1.title: 2.summary:3.restatement of the problem(问题引言):4.analysis of the proble

前言 这里是用python解决数学建模的一些问题,用到的是python3.x,scipy,numpy和matplotlib. 先补充一些基本的数据知识. 1.numpy.array() 在基础操作里,array和list是不区分的(在索引和删除一些操作还有运行时间上会有区别),python也没有array这个数据结构.array是由numpy这个数值计算工具包定义的.因为很多操作必须要求是在array上进行(list会出错)所以需要掌握.以下参考官方文档. import numpy as np

数学建模常用的十大算法==转 (2017-07-16 11:26:14) 转载▼ 1. 蒙特卡罗算法.该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性,几乎是比赛时必用的方法. 2. 数据拟合.参数估计.插值等数据处理算法.比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用MATLAB 作为工具. 3. 线性规划.整数规划.多元规划.二次规划等规划类算法.建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算

<数学建模竞赛入门与提高> 第1章:数学建模概述 近半个多世纪以来,数学已经走进了各大领域,而与其他学科相结合形成交叉学科,首要的关键一步就是建立研究对象的数学模型,并加以计算求解,数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用可谓是如虎添翼. 1.1  初入门径--认识数学模型与数学建模 数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程,这里的实际现象包含具体的自然现象,也包含抽象的比如顾客对某种商品所取的价值倾向.这里的描述不但包括外在形态,内在机制的描述,也包括预测,试验和解释评价实际现象等内容. 数

数学建模中的十大常用算法 1.    蒙特卡洛方法: 又称计算机随机性模拟方法,也称统计实验方法.可以通过模拟来检验自己模型的正确性. 2.    数据拟合.参数估计.插值等数据处理 比赛中常遇到大量的数据需要处理,而处理的数据的关键就在于这些方法,通常使用matlab辅助,与图形结合时还可处理很多有关拟合的问题. 3.    规划类问题算法: 包括线性规划.整数规划.多元规划.二次规划等:竞赛中又很多问题都和规划有关,可以说不少的模型都可以归结为一组不等式作为约束条件,几个函数表达式作为目标函

作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 数学建模    mathematical modeling 数学模型    mathematical model 初等数学模型    Elementary mathematics model 微分方程模型    differential equation model 线性代数建模    Linear algebraic modeling 概率论建模    Modeling of probability

目录 数学模型按数学方法分类 数学建模十大算法 建模思想 预测与预报 评价与决策 分类与判别 关联与因果 优化与控制 数学模型按数学方法分类 几何模型(球面积分,曲面积分) 分形理论(常用) 图论模型(优化类,规划类,决策类问题) 有一类线性规划类问题可用图论模型解决,最短路径 → 时间最短 or 路径最短 微分方程模型(预测人口增长,传热导热问题) 概率问题(彩票) 最优控制模型(药物疗效) 规划论模型(投资问题) 马氏链模型(概率模型) 前后不关联的概率模型 数学建模十大算法 蒙特卡罗算法