matlab实例与程序: 第二章 整数规划

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matlab学习笔记：第五章5.3.1元胞数组
weixin_63883130的博客
11-15 2355
S的第三列是他们三门科目的总分。(2)使用大括号{修改"抽屉"中的数据当我们使用大括号{}时，我们是在修改"抽屉"中的具体物品，即元胞数组中保存的数据，使用大括号{}对数据进行修改时，对新数据的类型并没有要求这也正是元胞数组储存数据的优势所在。前文我们介绍过，可以将整个元胞数组类比为带有抽屉的柜子，每个抽屉都是独立的元胞数组，而每个抽屉中装的物品则代表存储在元胞中的数据。当使用小括号()来引用元胞数组时，我们实际上是在引用元胞数组中的元胞，因此小括号引用时返回的是一个元胞数组，而不是元胞中存储的数据。
基于matlab实现运筹学的整数线性规划（直接使用函数）
weixin_52624015的博客
04-21 4686
文章目录一，实验内容二，建立相应的整数线性规划模型三，实验方法与步骤矩阵输入：函数使用：四，实验结果五，实验结果分析六，附录完整matlab实现 一，实验内容 二，建立相应的整数线性规划模型 设储蓄所每天雇佣的全时服务员在12−13，13−14时间段吃午餐的人数为x1,x2设储蓄所每天雇佣的全时服务员在12-13，13-14时间段吃午餐的人数为x_1,x_2设储蓄所每天雇佣的全时服务员在12−13，13−14时间段吃午餐的人数为x1​,x2​。 在9，10，11，12，13点开始工作的半时服务员的人数分.
数学建模算法与程序（司守奎）：第二章 整数规划
杯酒释兵权
07-13 3065
第二章整数规划1概论1.1定义1.2整数规划的分类 1概论 1.1定义 1.2整数规划的分类 变量全
整数规划matlab实例,整数规划matlab
weixin_32927133的博客
03-23 2091
整数规划matlabTag内容描述：1、例已知非线性整数规划为max z=x12+x22+3x32+4x42+2x52-8x1-2x2-3x3-x4-2x5s.t.0xi99,i=1,2,5x1+x2+x3+x4+x5400x1+2x2+2x3+x4+6x58002x1+x2+6x3200x3+x4+5x5200(1)编写M文件mengte.m,定义目标函数f和约束向量函数g，程序如下：funct...
数学建模算法与应用 第2章 整数规划及其求解方法
weidl001的博客
10-09 989
整数规划与线性规划的区别在于整数规划中的部分或全部变量必须取整数值。纯整数规划：所有决策变量均为整数。混合整数规划：部分决策变量为整数，其余为连续变量。0-1整数规划：所有决策变量均为0或1，通常用于表示某些选择是否被采纳。整数规划的求解较线性规划复杂得多，因为可行解的数量有限且不连续。这使得问题的求解复杂度大大增加，但也使得它能更好地解决某些离散决策问题。类型描述应用场景纯整数规划所有变量均为整数生产调度、项目分配混合整数规划部分变量为整数，部分为连续供应链优化、投资组合。
第二章 整数规划
qq_48437297的博客
06-09 1212
第二章 整数规划 ###1 概要 ####1.1 整数规划的分类 ####1.2 求解方法分类 ###2 分枝定界法 ###3 0 −1型整数规划 ###4 蒙特卡洛法（随机取样法） ###5 指派问题的计算机求解 ###6 生产与销售计划问题 ###1.概要 ####1.1 整数规划的分类 1） 变量全限制为整数时，称纯（完全）整数规划。 2） 变量部分限制为整数的，称混合整数规划。 ####1.2 求解方法分类： （i）分枝定界法—可求纯或混合整数线性规划。 （ii）割平面法—可求纯或混合整数线性规划。
MATLAB线性规划编程与实例教程
weixin_42315569的博客
08-20 620
MATLAB优化工具箱是针对解决优化问题的一系列函数集合，提供了包括线性和非线性规划、整数规划、多目标优化、动态规划等多种优化算法。它广泛应用于工程设计、经济分析、管理科学等领域，可以处理变量数量有限的中等规模问题。为了实现这些功能，优化工具箱中包含了一系列的函数和命令，其中fmincon用于求解有约束的非线性问题，quadprog用于二次规划问题，intlinprog用于解决整数线性规划问题，而linprog专门针对线性规划。
数学建模算法与应用整数规划习题第二章部分解答（python代码)
2301_79741830的博客
08-02 1908
文章主要是书本《数学建模算法与应用》课后习题解答部分第二章（上半部分）的内容，由于大部分建模都是采用matlab编写代码，考虑到部分学生和高校的特殊需求，本人在学习这本书的同时试图采用python对书本课后习题的代码进行编写，由于本人是第一次攥写优快云的文章并且接触python不到半年，经验不足，如有缺陷还请指出，一定尽全力改正。
MATLAB核心应用与代码实例
weixin_35829279的博客
04-24 1041
MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、控制设计、信号和图像处理以及金融建模等领域。它由MathWorks公司开发，以其简洁的编程风格和强大的矩阵计算能力而闻名。MATLAB的名称源自“Matrix Laboratory”（矩阵实验室），这反映了其在矩阵计算方面的专长。方程求根是数学和工程领域中常用的一种计算方法，它旨在找到方程的根，即满足方程等式的未知数。MATLAB作为一个强大的数学软件，提供了丰富的函数和工具箱来处理这类问题。
matlab数学建模实例与编程教程 第二章 整数规划
08-19
在阅读“matlab数学建模实例与编程教程 第二章 整数规划.doc”文档时，建议按照以下步骤进行： 1. 首先，掌握整数规划的基本理论，理解其在实际问题中的应用背景。 2. 其次，深入学习`intlinprog`函数的使用，包括...
MATLAB教程：第六章 数学规划模型实例.ppt
06-01
本教程聚焦于如何使用MATLAB来构建和解决数学规划模型，具体是通过一个线性规划模型的实例。 线性规划是一种优化方法，它寻找一组决策变量的值，使得在一个或多个线性目标函数和一组线性约束条件下，目标函数达到...
06第6章 整数规划与非线性规划(Python 程序及数据).zip
09-03
在提供的压缩包中，"06第6章 整数规划与非线性规划(Python 程序及数据)"可能包含了多个Python脚本，这些脚本可能是用来演示如何用Python实现这两种规划方法的。可能的文件内容可能包括： 1. **示例程序**：展示了...
轻量级 CI/CD 实战（四）：本地开发钉钉告警 → 自动部署云服务器 Kafka 消费者容器
m0_74234518的博客
11-24 919
摘要：轻量级 CI/CD 实现 Kafka 消费者容器自动化部署与钉钉告警 本文介绍如何在现有轻量级 CI/CD 流程中，为 Kafka 消费者容器新增钉钉告警功能并实现自动化部署。通过改造 Git Hooks 的 post-receive 脚本，实现代码推送后自动构建 Docker 镜像、替换运行中的容器。关键点包括：1) 本地开发时通过环境变量管理钉钉 Token；2) 使用异步线程发送告警避免阻塞主流程；3) 服务器端通过安全文件存储敏感信息；4) 全自动化部署流程覆盖镜像构建、容器替换等环节。整个方
Spark SQL 简介
好记性不如烂笔头
11-23 702
Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据处理的模块，对于开发人员来讲，Spark SQL 可以简化 RDD 的开发，提高开发效率，且执行效率非常快，所以实际工作中，基本上采用的就是 Spark SQL。Spark SQL 为了简化 RDD 的开发，提高开发效率，提供了两个编程抽象，类似 Spark Core 中的 RDD。即 DataFrame 和 DataSet。
hive-----广电大数据分析
2401_87586917的博客
11-26 640
1．创建存储格式为TextFile的观看历史表text_see和用户信息表text_user（用于存储原始数据）。并创建存储格式为ORC的表orc_see和orc_user。12. 对orc_see表按照用户Group By聚合，然后统计组内的时长即可。3. 用户信息文件userevents.txt存储在本地系统/opt/datas目录下，将其导入表text_user中。5. 将表text_user中数据加载到表orc_user中。4. 将表text_see中数据加载到表orc_see中。
金融大数据风控系统中的多语言语法引擎与分布式架构实践
最新发布
2501_94114711的博客
11-27 223
在金融大数据风控系统中，交易量大、风险复杂，实时性和准确性要求极高。多语言微服务环境中，Python、Java、C++、Go 等服务需要统一的规则解析和执行能力，以保证风控决策快速准确。
Hadoop 分布式计算MapReduce和资源管理Yarn 2
2402_85236482的博客
11-25 899
序列化定义：就是把内存中的对象，转换为字节序列，以便于存储到磁盘或网络传输，此过程被称为序列化。反序列化定义：将字节序列或磁盘中的持久化字节数据，转换为内存中的对象的过程。##4.2 hadoop为什么需要序列化和反序列化数据经过mapper 任务的处理后，会产生溢出文件，这些文件会被保存到磁盘上。mapper任务完成后，reducer会通过http get的方式从mapper端拷贝对应分区的数据，中间需要经过网络传输。需要做持久化（存盘）或网络传输，这中间就需要做数据的序列化和反序列操作。
Python微服务架构在分布式电商系统中的高性能设计与实战经验总结分享
2501_94181083的博客
11-23 681
I/O 使用协程，CPU 使用进程池缓存层是真正的性能保障消息队列极大提升系统抗压能力系统组件可水平扩展是核心竞争力监控能力比性能更必要，问题才能提前预警Python 借助异步事件模型、缓存、分库分表、微服务拆分与自动扩容机制，在电商这种重 I/O 高并发的场景中完全可以支撑高性能要求。同时开发效率高、维护成本低，使其非常适合构建快速迭代的互联网核心业务服务模块。
基于Java与Go构建混合式事件驱动数据流处理平台的架构策略深入剖析与高可靠设计方法实践应用研究
2501_94056519的博客
11-26 396
Java 提供稳定性与复杂计算能力，Go 提供高并发与高吞吐处理能力，两者结合能构建高可靠、可扩展、低延迟的数据流系统。随着企业对实时数据处理需求不断增长，这种混合架构将越来越普及，并成为未来大规模事件平台的重要基础。
MATLAB工程应用实例详解：第3章案例分析
- 优化问题解决：MATLAB的优化工具箱（Optimization Toolbox）提供了求解线性、非线性、整数和二次规划问题的函数。 - 数据分析和统计：统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）提供了...
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