1、最优化与线性规划 最优化问题的三要素是决策变量、目标函数和约束条件。 线性规划（Linear programming），是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的优化方法，常用于解决利用现有的资源得到最优决策的问题。 简单的线性规划问题可以用 Lingo软件求解，Matlab、Python 中 ...
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2021-05-04 15:39:35
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标准形式： \[ min\quad f(x)\\ s.t.\begin{cases} G_1(x)\leq 0,G_2(x)=0\quad (非线性约束)\\ AX\leq b,Aeq\cdot X=beq\quad (线性约束)\\ vlb\leq X\leq vub\quad (决策变量的范围约 ...
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2020-07-21 09:59:32
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当目标函数含有非线性函数或者含有非线性约束的时候该规划问题变为非线性规划问题，非线性规划问题的最优解不一定在定义域的边界，可能在定义域内部，这点与线性规划不同； 例如： 编写目标函数，定义放在一个m文件中；编写非线性约束条件函数矩阵，放在另一个m文件中； function f = optf(x); ...
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2020-06-08 23:35:28
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CanChen ggchen@mail.ustc.edu.cn 讲完了二次线性规划，这节课主要是讲了一般的非线性约束最优化怎么解。 等式约束-Lagrange-Newton 先列Lagrange方程： 然后用牛顿法求方程的根（这个迭代又被称为Newton-Raphson迭代）： Sequential ...
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2020-05-16 20:27:33
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[TOC] 续 "调度算法（一）" 线性规划 现在我们介绍线性规划算法在调度问题中的应用。一个线性规划问题通常以如下形式出现： 寻找长度为$n$的解向量$x=(x_1,...,x_n)$，满足$m$个线性约束$a_{i1}x1+a_{i2}x_2+...+a_{in}x_n\le b_i$，其中$1 ...
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2020-02-07 18:54:04
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1、The first step is download tw folders, one comes from Another 64-bit Windows DLLs, built with MinGW, which comes from 2、 Then cd into the folder wit ...
线性约束 将所有不等式化成 $d[a] d[b] include include include include define ll long long using namespace std; typedef pair pii; const int N = 1e5+10; const int in ...
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2019-10-02 13:00:51
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线性规划（Linear Programming，LP）是非常经典的算法之一，而解决该问题的最常用方法是单纯形法。本博文致力于用最简单、最详细的语言一步步解释单纯形算法的过程并加以详细的解释。 中学课程里，我们都简单地接触过线性规划，那时候一般都是分析每个约束，在二维平面上画出直线，得到可行域，然后以 ...
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2018-02-17 00:54:34
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zh.wikipedia.org/wiki/凸優化 以下问题都是凸优化问题，或可以通过改变变量而转化为凸优化问题：[5] 最小二乘 线性规划 线性约束的二次规划 半正定规划 Convex function Convex minimization is a subfield of optimizati ...
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2017-09-17 22:50:54
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线性规划：在一定线性约束条件（s.t. subject to）下，求解目标函数的极值 以下截图都是 司守奎 的《数学建模算法与程序》中的内容 线性规划的公式为 [x, fval] = (c, A, b, aeq, beq, lb, ub) (标准形式为求解最小值， 所以如果要求最大值的话将c改成-c ...
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2017-06-19 20:59:48
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