数学建模笔记7（线性规划）

最新推荐文章于 2025-12-21 15:55:57 发布
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#笔记

本文探讨了线性规划的核心概念，包括其三个基本要素，并通过实际例题来展示如何应用这些原理解决问题。

模型的引入

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线性规划三要素

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例题

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数学建模笔记—— 非线性规划
lbm666666的博客
09-08 3118
非线性规划这一方法在工业、交通运输、经济管理和军事等方面有广泛的应用，特别是在“最优设计”方面，它提供了数学基础和计算方法，因此有重要的实用价值。(2)为了进一步减少吨千米数，打算舍弃两个临时料场，改建两个新的，日储量各为20吨，问应建在何处，节省的吨千米数为多大?若不存在某种约束，可以用”[]“代替，若后面全为"[]“且option使用默认，后面的”[]"可以省略。的选取非常重要，因为非线性规划的算法求解出来的是一个局部优化解。不同的算法有其各自的优缺点和适用情况，我们可以改变求解的算法来对比求解的结果。
数学建模——线性规划模型
m0_69239380的博客
08-09 3679
2、aeq为等于号左边x前面的系数，beq为等号右边的数，a为左边不等号式子X前的系数，b为不等号右边的数，注意要把不等号变成小于号，f为min中的x的系数，注意是min,不是max,如果为max,需加负号。一般是求解最大值最小值问题，如果目标函数f(x)和约束条件均是决策变量的线性表达式，（即没有平方项和乘积项），那么此时的数学规划问题就属于线性规划问题，下面我将通过对软件得到的结果进行分析，进而改进我们的模型。线性规划的目标函数可以求最大值，也可以求最小值，约束条件的不等号可以是小于号也可以是大于号。
数学建模笔记—— 线性规划
lbm666666的博客
09-08 2558
特别是在计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后，线性规划的适用领域更为广泛了，已成为现代管理中经常采用的基本方法之一。线性规划(Linear programming,简称LP),是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,是辅助人们进行科学管理的一种数学方法,是研究线性约来条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。考虑到投资越分散， 总的风险越小，公司确定，当用这笔资金购买若干种资产时，总体风险可用所投资的。的一笔相当大的资金可用作一个时期的投资。
数学建模笔记（二）——非线性规划
chlorine12的博客
11-14 2244
虽然形式上与线性规划相当类似，但是求解却相当复杂。因为线性规划有通用的求准确解的方法，一定可以求到最优解:happy:非线性规划在数学上并没有求的精准数值解的通用方法可也通过matlab的fmincon函数求的近似解非线性规划的解可以存在在可行域上的任意一点。
数学建模笔记-线性规划模型
weixin_44554793的博客
10-13 128
线性规划模型
线性规划——北海数学建模课程笔记
Sun88856的博客
07-13 371
线性规划模型应用
【数学建模笔记 01】数学建模的线性规划
Koorye今天自学了吗
07-23 1318
01. 线性规划 定义 线性规划，就是在一组线性约束条件的限制下，求一线性目标函数最大或最小的问题。 线性规划由三部分组成： 决策变量 目标函数 约束条件 形式 编程中，线性规划的标准形式为： min⁡xcTx \min_xc^Tx xmin​cTx s.t.{Ax≤bAeq⋅x=beqlb≤x≤ub s.t.\left\{\begin{aligned} &Ax\le b \\ &Aeq\cdot x=beq \\ &lb\le x\le ub \end{aligned}\rig
数学建模-线性规划
NewbieJ_的博客
08-04 2758
线性规划 目标函数及约束条件均为线性函数，故被称为线性规划问题。线性规划问题是在一组线性约束条件的限制下，求一线性目标函数最大或最小的问题。 2021.8.4笔记 1、线性规划的Matlab标准形式及软件求解 ①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。为了避免这种开形式多样性带来的不便，Matlab 中规定线性规划的概准形式为(求最大值加负号) 其中 c，x，b，beq，lb，ub为列向量，c称为价值向量，b称为资
数学建模学习num2（线性规划）
m0_74029827的博客
07-08 390
其中c,x,bep,b,lb,ub均为列向量，A与bep则为矩阵。上部分为目标函数（在该表达式中求的是最小值，而因为matlab的函数只能求解最小值，因此我们可以将其视为标准函数）下半部分为约束条件，用s.t.表示，包括了三个部分：为线性不等式约束，为线性等式约束，为决策函数的上界向量与下界向量。这三个部分不会同时存在。
【数学建模方法笔记】线性规划
StarK_Lzz的博客
06-24 1400
\线性规划模型与matlab求解
数学建模笔记全套资料
12-08
"数学建模笔记全套资料"包含了多种建模方法和技术，这些内容对于理解和应用数学建模至关重要。以下是对这些知识点的详细介绍： 1. **层次分析法 (Analytic Hierarchy Process, AHP)**: AHP是一种结构化决策方法，...
Javaweb 学习笔记——html+css
hssfscv的博客
12-18 913
以上是Javaweb中关于前端html和css的相关内容，主要制作了两个页面，了解了如何使用AI生成我们需要的内容，有利于了解前端知识，接下来将进行剩余前端知识的学习
TK_网络基础和常见攻击（笔记）
最新发布
汤小萌的博客
12-21 574
它确保内网中每一个IP地址的使用者都是经过授权、身份明确的设备，防止“内鬼”作乱。再vlan下启用user-bind报表检查（也可以在接口下，但是范围更小一些）它不信任外部来的报文，通过路径反查，过滤掉大量源IP不。没有命中的arp报文会认为是非法的而丢弃。真实（伪造）的攻击流量，如反射放大攻击。发送第一个数据包时进行拦截。企图毒化他人缓存时进行阻断。：按攻击发生的时间顺序。网络的第一步就进行控制。：在攻击者接入网络后，是否在同一个隔离组。
【算法笔记】AC自动机
u012559967的专栏
12-19 724
AC自动机: AC自动机是一种高效的多模式字符串匹配算法，它巧妙地将 Trie树的字典结构与 KMP算法的失配指针思想相结合，能同时在一段文本中查找多个模式串的所有出现位置，广泛应用于敏感词过滤、生物信息学序列分析等领域。在字符串匹配领域，我们会遇到两类问题：单模式匹配：给定一个文本字符串和一个模式字符串，判断模式字符串是否出现在文本字符串中。《【算法笔记】KMP算法》多模式匹配：给定一个文本字符串和多个模式字符串，判断所有模式字符串是否出现在文本字符串中。解决方案：AC自动机算法。
【大模型】happy-llm笔记
weixin_45207619的博客
12-16 178
今天看了这套课程的第二章到第四章的内容，对自己一直以来好奇的一些llm相关的问题有了解答。将我遇到的问题整理到下面，部分可能没有回答，感兴趣的同学可以去原课程查找。happy-llm是datawhale发布的一套关于llm的教程，链接。
MySQL 学习笔记（进阶篇2）
2302_79807388的博客
12-20 702
(1) 视图(View)是一种虚拟存在的表。视图中的数据并不在数据库中实际存在，行和列数据来自定义视图的查询中使用的表，并且是在使用视图时动态生成的。(2) 通俗的讲，视图只保存了查询的SQL逻辑，不保存查询结果。所以我们在创建视图的时候，主要的工作就落在创建这条SQL查询语句上。① 没有：不会检查当前视图的WHERE条件，即使数据不满足该条件，也能成功存入基表；但后续查询该视图时，这条不满足条件的数据不会在视图结果中显示② 有 check option：会按LOCALCASCADED。
学习笔记——写时复制（Copy-on-Write）
2301_78295956的博客
12-16 715
摘要：写时复制(COW)是一种延迟资源复制的优化技术，多个调用者初始共享同一资源，仅当修改时才创建副本。该技术通过引用计数和内存页保护实现透明操作，显著提升fork()等系统调用性能，减少内存占用。广泛应用于操作系统、编程语言和存储系统，虽存在首次写入延迟等缺点，但通过批量复制等优化策略可缓解。COW体现了"延迟优化"的设计思维，在资源节约和性能间取得平衡。
Agent 智能体的经典三范式——笔记
子墨将的博客
12-17 823
定义ReAction的交互规范提示词主要由以下部分组成角色：设定智能体的角色工具清单：掌握与外界交互的能力输出规范：【Thought】/【Action]，核心点，严格规范LLM以格式化输出，方便程序解析下一步行动该是思考，还是行动动态上下文：记录起始问题，以及过往的思考、行动结果# ReAct 提示词模板 REACT_PROMPT_TEMPLATE = """请注意，你是一个有能力调用外部工具的智能助手。
在 WSL Ubuntu 上从零到数据迁移：通过 pgloader 将 SQL Server 转 PostgreSQL 实战笔记
数字化老司机
12-17 475
WSL 里一条命令即可把 SQL Server 整个 schema 搬进 PostgreSQL，记得。通，再让 pgloader 飞”。
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