9、运筹学线性规划:Excel 与单纯形法求解

运筹学线性规划:Excel 与单纯形法求解

1. Excel 求解线性规划问题

在运筹学中,Excel 的 Solver 应用程序不仅可以解决最大化问题,也能用于解决最小化问题。以 Rose’s Luxury Restaurant 案例为例,其模型如下:
- 目标函数 :Minimize (Z = 10x_1 + 15x_2)
- 约束条件
- 约束 1(场地空间):(16x_1 + 30x_2 \leq 1000)
- 约束 2(A 的需求):(1x_1 + 0x_2 \geq 20)
- 约束 3(B 的需求):(0x_1 + 1x_2 \geq 15)
- 约束 4(容量):(1x_1 + 1x_2 \leq 40)

该问题的 Excel 求解结果可参考相关图表。虽然模型构建和公式创建与最大化问题类似,但这里仅展示最终解决方案。

2. 单纯形法求解最小化问题

2.1 模型构建

为了使用单纯形法求解,需要对模型进行调整,引入松弛变量、剩余变量和人工变量。调整后的模型如下:
Minimize (Z = 10x_1 + 15x_2 + 0s_1 + 0s_2 + Ma_2 + 0s_3 + Ma_3 + 0s_4)
约束条件:
- (16x_1 + 30x_2 + 1s_1 + 0s_2 + 0a_2 + 0s_3 + 0a_3 + 0s_4 = 1000)
- (1x_1 + 0x_2 + 0s_1 - 1s_2 + 1a_2 + 0s_3 + 0a_3

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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