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matlab写的单纯形法二阶段法,大M法,灵敏度分析
matlab编写的单纯形法,其中有二阶段法,大M法,灵敏度分析
所属分类:
其它
发布日期:2009-08-15
文件大小:149504
提供者:
song902
通用单纯形程序-大M法 线形规划
通用单纯形程序-大M法 线形规划 Delphi源码
所属分类:
Delphi
发布日期:2009-10-13
文件大小:206848
提供者:
lulu831110
单纯形法 线性规划问题
用单纯形法——大M法 解线性规划问题 c语言编写的程序
所属分类:
C
发布日期:2010-06-30
文件大小:1048576
提供者:
freyfly
通用单纯形——大M法程序
单纯形大M法求解最优化方法程序。简单适用!
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-11-24
文件大小:216064
提供者:
andylgj
用单纯型法解线性规划问题
用单纯型法解线性规划问题,利用大M法进行求解。输入问题需为标准型,文档中给出输入格式实例。
所属分类:
C/C++
发布日期:2011-04-17
文件大小:12288
提供者:
houzhenwei09
大M法与两阶段法的一致性
浅析大M法与两阶段法的一致性,很不错的一篇论文
所属分类:
专业指导
发布日期:2012-02-18
文件大小:237568
提供者:
w397090770
线性规划大M法
大M法matlab代码 用于帮助学生学习在不能直接找到初始解的情况下如何使用大M法
所属分类:
Actionscript
发布日期:2019-01-28
文件大小:957
提供者:
weixin_43907822
线性规划中怎么用Excel求解大M的单纯形法.pdf
这是一个介绍怎么在excel中进行线性规划中的大M法求解最优值和最优解的具体过程,大M法属于线性规划。
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-04-20
文件大小:486400
提供者:
weixin_43709601
人工智能与机器学习-大M和规划求解.xlsx
1)文件名称的格式要规范; 2)把 “大M法”与excel自带的“规划求解”包做比较 可以看出,大m和规划求解两种方法算出来的解相同,都是x1=x2=0,x3=2,最优值为2,但是规划求解直接调用包更简单!
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-04-16
文件大小:38912
提供者:
qq_44830040
大M单纯形法.zip
大M法” 求解线性规划问题,一种逐步逼近最优解的迭代方法。当系数矩阵A中可以观察得到一个可行基时则可以通过解线性方程组求得基本可行解。
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-04-14
文件大小:84992
提供者:
qq_44830040
最优化-线性规划单纯形法-大M法和两阶段法程序实现.rar
线性规划单纯形法-大M法和两阶段法程序实现(MATLAB)。程序有详细的注释。通俗易懂。 程序共有三个函数:main函数、twophase.m函数、MySimplex_method.m函数。 其中twophase.m函数是利用两阶段单纯形法。MySimplex_method.m函数是利用大M法单纯形法求解。 MySimplex_method.m函数既包含大M法,也包含单纯形法。twophase.m的单纯形法求解是通过调用MySimplex_method.m函数实现的。
所属分类:
互联网
发布日期:2020-06-14
文件大小:4096
提供者:
qq_36934996
用n-d-M法计算煤直接液化溶剂油芳碳率的方法探讨
以核磁共振法为基准,通过大量样品和实验数据考察了用n-d-M法(SH/T0729)计算煤直接液化溶剂油fa值的准确性.结果表明:用n-d-M法计算溶剂油的芳碳率时,加氢前溶剂油的fa值与核磁共振法的结果误差较大,须进行修正;加氢处理后溶剂油的fa值与核磁共振法结果非常接近;可采用n-d-M法代替核磁共振法计算加氢后溶剂油的fa值,计算公式中建议采用70℃下溶剂油的密度和折光率.
所属分类:
其它
发布日期:2020-07-19
文件大小:971776
提供者:
weixin_38661852
matlab写的单纯形法二阶段法,大M法,灵敏度分析
matlab编写的单纯形法,其中有二阶段法,大M法,灵敏度分析 matlab编写的单纯形法,其中有二阶段法,大M法,灵敏度分析
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-11
文件大小:149504
提供者:
lingyun0
线性规划单纯形法、大M法,非线性规划的拉格朗日乘子法的手推法,excel、python编程以及python包编程
线性规划单纯形法、大M法,非线性规划的拉格朗日乘子法的手推法,excel、python编程以及python包编程 目录(1) 线性规划单纯形法概念定义标准形式步骤大M法概念定义步骤EXCEL求解单纯形法大M法Python编程Python包编程(2)非线性规划非线性规划的拉格朗日乘子法的Excel,python编码和python包编码等式约束的拉格朗日乘子法不等式约束的拉格朗日乘子法无约束的拉格朗日乘子法(KKT条件下)手推法python包编程参考文献 (1) 线性规划 单纯形法概念 定义 一般
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-21
文件大小:934912
提供者:
weixin_38719890
大M法、excel规划求解包、python编程和python包分别求解线性规划问题
用大M法的excel求解、python编程求解和python包分别求解线性规划中的单纯形法 目录1. 大M法的excel求解:2. excel自带规划包求解:3. python编程求解4. python包scipy求解 1. 大M法的excel求解: 详情过程请看:用Excel演示大M单纯形法_楼建华. 我也不是很理解这个方法。 2. excel自带规划包求解: 根据数学模型: 在excel中写出目标函数的系数,约束方程及常数项: 将参数和约束项输入到各单元格内: K2=MMULT(G
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-21
文件大小:582656
提供者:
weixin_38658568
Python-单纯形法(大M法)求解 直接求解、借助scipy包
目录1、直接算法2、借助scipy库 在线性规划问题的约束条件中加人工变量后,要求在目标函数中相应地添加认为的M或一M为系数的项。在极大化问题中,对人工变量赋于一M作为其系数;在极小化问题中,对人工变量赋于一个M作为其系数,M为一任意大(而非无穷大)的正数。把M看作一个代数符号参与运算,是单纯形法求解的一种。 详细算法可参看小编的另一篇博客,Excel-单纯形法(大M法)求解 直接求解与规划求解功能。 下列代码的原题目如下所示: max 2×1+x2+x3 1、直接算法 代码如下所示: 如果没
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-21
文件大小:77824
提供者:
weixin_38536349
线性规划Python实现:使用库函数和不使用库函数进行单纯形法(大M法)线性规划
使用库函数和不使用库函数进行单纯形法(大M法)线性规划单纯形法的原理使用scipy库进行单纯形法线性规划不使用库函数进行单纯形法线 单纯形法的原理 可以参考:线性规划之单纯形法【超详解+图解】. 大M法(big M method)是线性规划问题的约束条件(=)等式或(≥)大于型时,使用人工变量法后,寻找其初始基可行解的一种方法。 应用单纯形法在改进目标函数的过程中,如果原问题存在最优解,必然使人工变量逐步变为非基变量,或使其值为零。否则,目标函数值将不可能达到最小或最大。在迭代过程中,若全部人工
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-21
文件大小:360448
提供者:
weixin_38741891
python实现单纯形法,大M法,拉格朗日乘子法
单纯形法: #导入包 from scipy import optimize import numpy as np #确定c,A,b,Aeq,beq c = np.array([115,90]) A = np.array([[10,20],[4,16],[15,10]]) b = np.array([200,128,220]) #Aeq = np.array([[1,-1,1]]) #beq = np.array([2]) #求解 res = optimize.linprog(-c,A,b) p
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-21
文件大小:185344
提供者:
weixin_38566180
matlab写的单纯形法二阶段法,大M法,灵敏度分析
matlab编写的单纯形法,其中有二阶段法,大M法,灵敏度分析 matlab编写的单纯形法,其中有二阶段法,大M法,灵敏度分析
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-16
文件大小:149504
提供者:
rogerjunli
【机器学习5】python实现单纯形法和大M法
目录1.手算–单纯形法2.Python–单纯形法3.Python包–单纯形法4.Excel–大M法5.python–大M法 写在前面: 关于单纯形法和大M法的原理,自己去百度吧,本篇文章只是给出了算法过程~ 1.手算–单纯形法 题目: 手写计算最优解为为:27500 手算全过程请留言~ 2.Python–单纯形法 题目依然是上面的↑ import numpy as np def pivot(d,bn): l = list(d[0][:-2]) jnum = l.index(m
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:243712
提供者:
weixin_38675967
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