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线性规划 + 非线性规划 + 01规划线性规划代码结果非线性规划代码结果01规划代码结果线性规划代码%%%%%%%%%%%% min% [x, fval] = linprog(f,a,b,aeq,beq,lb,ub);% max = 2*x1 + 3*x2% x1 + 2*x2 <=8% 4*x1 <= 16% 4*x2 <= 12% x1, x2 >=0%%%%%%%%%%f = [-2 -3]';a = [1 2; 4 0;0 4];b

排队论分类mm1模型介绍代码结果截图mms模型介绍代码结果截图分类mm1模型介绍代码clear clc %***************************************** %初始化顾客源 %***************************************** %需要改动的地方就只有仿真时间，到达率和服务率%服务率一般很难提升，但是到达率可以减小，比如肯德基的服务台由1 变为5个%而实际到店的人数没变，但是随机分布，平均分到每个服务台的人数就变为2了

种群竞争概述应用举例代码结果截图概述可以描述两个种群相互竞争的过程，分析各种结果的条件。甲乙两个种群独立生存时的数量变化均服从Logistic规律，一起生存时，乙对甲增长有阻滞作用，与乙的数量成正比；甲对乙也有同样的作用应用举例不同企业推出的类似产品间的竞争代码function dx=fun(t,x,r1,r2,n1,n2,s1,s2)% r1 r2为物种1，物种2 的自然增长率r1=1;r2=1;%n1 n2为他们的最大容量n1=100;n2=100;% s1的含义是对于供养甲的

模拟退火简介应用代码结果截图使用方法简介应用可以近似求解旅行商问题TSP，得到一个比较好的解，但是不一定为最优解，因为每一次的结果可能都不完全一样TSP问题的应用领域1.规划合理高效的交通道路2.规划物流，减少运营成本3.在互联网中如何更好地设置节点，以让信息更好地流动代码swap.mfunction [ newpath , position ] = swap( oldpath , number )% 对 oldpath 进 行 互 换 操 作% number 为 产 生 的 新

模拟退火算法算法思想应用代码程序使用说明结果算法思想应用可以近似求解TSP问题，即旅行商问题TSP问题的应用领域:1.规划最合理高效的交通道路2.规划物流，减少运营成本3.在互联网中如何更好地设置节点，以让信息更好地流动代码swap.mfunction [ newpath , position ] = swap( oldpath , number )% 对 oldpath 进 行 互 换 操 作% number 为 产 生 的 新 路 径 的 个 数% position 为 对

Floyd求所有点对到所有点对的最短距离代码主程序代码结果截图结果说明求所有点对到所有点对的最短距离代码function [D,path,min1,path1]=floyd(a,start,terminal)D=a;n=size(D,1);path=zeros(n,n);for i=1:n for j=1:n if D(i,j)~=inf path(i,j)=j; end, end,endfor k=1:n for i=1:n

Dijstra输入邻接矩阵结果截图调用的函数输入邻接矩阵% weight= [0 2 8 1 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf;% 2 0 6 Inf 1 Inf Inf Inf Inf Inf Inf;% 8 6 0 7 5 1 2 Inf Inf Inf

灰色预测使用情景代码结果使用情景数据少，又要对未来做出比较科学的预测，可以用灰色预测代码function []=greymodel(y)% 本程序主要用来计算根据灰色理论建立的模型的预测值。% 应用的数学模型是 GM(1,1)。% 原始数据的处理方法是一次累加法。y=input('请输入数据 ');n=length(y);yy=ones(n,1);yy(1)=y(1);for i=2:n yy(i)=yy(i-1)+y(i);endB=ones(n-1,2);for i

多属性决策模型加权算术平均算子WAA属性类型有：归一化的代码结果真正的加权算术平均算子WAA结果加权算术平均算子WAA就是对属性值*对应的权重求和属性值要进行归一化处理（标准要一样）属性类型有：效益型属性成本型属性固定值属性偏离型属性区间型属性原始属性值–>归一化处理后的属性值–>各属性的权重用层次分析法–>得到各项的加权算术平均算子取最大的投资归一化的代码disp('请输入');x = input('x(i) = ');len = length(x);a

层次分析法AHP是什么？代码（matlab)输出结果说明是什么？在对复杂的决策问题的本质，影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，为多目标，多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。实际上就是一种层次权重决策分析方法。代码（matlab)disp('请输入判断矩阵A(n阶)');A=input('A=');[n,n]=size(A);x=ones(n,100);y=ones(n,100);m=zeros(1,100);m(1)=ma