数学建模5.5

import numpy as np  
from scipy.optimize import minimize  
  
def objective(x):  
    return 2*x[0] + 3*x[0]**2 + 3*x[1] + x[1]**2 + x[2]  
  
def constraint1(x):  
    return 10 - (x[0] + 2*x[0]**2 + x[1] + 2*x[1]**2 + x[2])  
  
def constraint2(x):  
    return 50 - (x[0] + x[0]**2 + x[1] + x[1]**2 - x[2])  
  
def constraint3(x):  
    return 40 - (2*x[0] + x[0]**2 + 2*x[1] + x[2])  
  
 
def constraint4(x):  
    return x[0]**2 + x[2] - 2  
  
def constraint5(x):  
    return 1 - (x[0] + 2*x[1])  
  
constraints = [  
    {'type': 'ineq', 'fun': constraint1},  
    {'type': 'ineq', 'fun': constraint2},  
    {'type': 'ineq', 'fun': constraint3},  
    # {'type': 'eq', 'fun': constraint4}, 
    {'type': 'ineq', 'fun': constraint5}  
]  
  
 
bounds = [(0, None)] * 3  
x0 = np.array([0.1, 0.1, 0.1])  
  
result = minimize(objective, x0, method='SLSQP', constraints=constraints, bounds=bounds)  
  
print('Optimal solution:', result.x)  
print('Objective function value at optimal solution:', result.fun)  

### 数学建模中的代码实现与示例 数学建模涉及多个领域,包括但不限于数据拟合、优化问题、微分方程求解以及统计分析等。以下是几个常见的数学建模场景及其对应的 MATLAB 实现。 #### 数据拟合 通过已知的数据点来构建模型并预测未知值是一个典型的数学建模任务。下面展示如何利用多项式拟合完成这一目标: ```matlab % 已知数据点 x = [1, 2, 3, 4, 5]; y = [5.5, 43.1, 128, 290.7, 498.4]; % 使用 polyfit 进行三次多项式拟合 p = polyfit(x, y, 3); % 计算拟合后的 y 值 f = polyval(p, x); disp(['Fitted coefficients:', num2str(p)]); % 绘制原始数据点和拟合曲线 figure; plot(x, y, 'o', x, f, '-'); title('Data Points and Fitted Curve'); legend('Data', 'Fit'); grid on; ``` 此段代码展示了如何使用 `polyfit` 函数进行三次多项式的拟合,并绘制出相应的图形[^1]。 #### 微分方程求解 许多实际问题可以被描述为常微分方程 (ODE),MATLAB 提供了强大的工具箱用于数值求解这些方程。以下是一阶 ODE 的简单例子: ```matlab function dydt = odefun(t, y) dydt = t - y; % 定义一阶导数的关系 end tspan = [0 5]; % 时间区间 y0 = 0; % 初始条件 [t, y] = ode45(@odefun, tspan, y0); % 调用 ode45 解决器 % 结果可视化 figure; plot(t, y, '-', t, t.^2/2-exp(-t), '--'); % 对比解析解 title('Solution of the ODE with ode45'); xlabel('Time t'); ylabel('Solution y'); legend('Numerical Solution', 'Exact Solution'); ``` 这里采用了经典的 Runge-Kutta 方法 (`ode45`) 来求数值解,并将其与精确解进行了比较[^1]。 #### 整数规划实例 整数规划是一种重要的优化方法,在资源分配等问题中有广泛应用。考虑如下简单的背包问题: ```matlab c = [-10;-6]; % 物品价值系数向量(负号表示最大化) A = [1, 1; % 约束矩阵 10, 6]; b = [5; % 右端项 36]; lb = zeros(2,1); % 下界均为零 ub = ones(2,1)*Inf;% 上界无穷大 intcon = 1:2; % 所有决策变量都需取整数 [x,fval] = intlinprog(c,intcon,A,b,[],[],lb,ub); fprintf('Optimal solution is (%d,%d)\n',round(x(1)), round(x(2))); fprintf('Maximum value obtained is %.2f\n',-fval); ``` 该程序解决了带有容量约束的最大化收益问题,其中物品数量必须为正整数[^1]。 ---
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