分支定界法(matlab实现)

本文介绍了使用MATLAB实现分支定界法来求解完全整数规划和混合整数规划问题。文章阐述了分支定界法的基本理论,包括求解步骤、上下界更新和剪枝策略,并提供了代码实现,利用二叉树结构存储解和目标函数值。计算实例展示了方法的有效性。

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分支定界法

背景

今天利用matlab来实现求解完全整数规划问题和混合整数规划问题的分支定界法。
这里求解的模型为目标函数最小化模型:
在这里插入图片描述

基本理论
  • 分支定界法:用以求解整数规划问题的一种方法。
  • 求解步骤:
    首先我们规定求解的整数规划问题为A,相应的线性规划问题为B
  1. 对问题B进行求解
    1. 若B无可行解,则A也无可行解,停止计算
    2. 若B有最优解,且符合整数条件,该最优解为A的最优解,停止计算
    3. 若B有最优解,但不符合整数条件,记它的目标函数值为z*,作为最优值的下界
  2. 找出问题A的一个整数可行解,其目标函数值作为最优解的上界
  3. 进行迭代
    1. 分支,在B的最优解中任选一个不符合整数条件的变量xjx_jxj,其值为bjb_jbj,构造两个约束条件,xj≤[bj]x_j \leq [b_j]
分枝定界法是一种针对组合优化问题的求解方法,它通过将问题空间划分为不同的分枝,利用分枝限界剪枝法求解最优解。在MATLAB中,我们可以通过以下步骤来实现分枝定界法: 1. 确定问题的数学模型及其约束条件,并将其转化为MATLAB可处理的形式。例如,将问题定义为目标函数和约束方程的向量形式。 2. 使用MATLAB中的优化工具箱函数来求解问题的下界。可以使用函数如fmincon或ga来寻找问题的一个可行解,作为求解的初始下界。 3. 根据问题的特点,选择一个合适的划分策略。常见的划分策略包括按照变量的取值范围划分和按照约束条件的可行域划分等。 4. 对于每个划分得到的子问题,使用优化工具箱函数求解其上界。同样地,可以使用fmincon或ga函数来找到子问题的一个可行解,作为求解的一个上界。 5. 对于每个子问题,计算其上界和下界之间的差值。如果该差值小于某个阈值,表示该子问题已经找到了最优解,可以将其结果作为新的上界。 6. 如果差值大于阈值,则根据差值最大的子问题进行进一步的划分,重复步骤3至5,直到找到最优解为止。 7. 最后,将找到的最优解返回作为问题的解。 需要注意的是,分枝定界法的实现MATLAB中可能会因具体问题而有所差异。因此,在具体应用过程中,需要根据问题的特点进行相应的调整和修改。
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