线性规划问题的标准形式可以写成： \[\begin{aligned} &max~z=\pmb{c}^T\pmb{X} \\ &s.t.\{ \begin{aligned} &\pmb{A}\pmb{X}=\pmb{b}\\ &\pmb{X}\geqslant0 \end{aligned} \end{aligned} \]，\(\pmb{X}\)是列向量 为什么可以统一为这个标准形式 ？ 所有约束都可以写成等式约束是因
9/6日 23:18 才参加完cf的一场div2比赛，真难，我只会A题，后面再读题也不会了。希望下一次参赛能会更多。 下午学习了数学建模的线性规划部分，深刻的感觉到自己的不足的数学功底，还是得先把数学学好才能整这些玩意。 今天也没什么特殊的事情，就是对同班同学挺失望的（反正他们不会看我的博客
Matlab中的线性规划 目录Matlab中的线性规划线性规划问题简介线性规划的Matlab标准形式语法及说明输入参数f——系数向量A——线性不等式约束；b——线性不等式约束Aeq——线性等式约束；beq——线性等式约束lb——下界；ub——上界输出参数x——解fval——解处的目标函数值lambda——解
单纯形法 线性规划一般形式 在约束条件下、寻找目标函数 z 的最大值 \[max(or \ min) \ z = \displaystyle\sum_{j=1}^n c_jx_j \\ s.t. \begin{cases} \displaystyle\sum_{j=1}^n a_{ij}\ \leq\ (or\ =,\geq)\ b_i\quad(i\ = 1,...,m) \\ \\ x_j\ \geq \ 0 \qquad \q
单纯形法 线性规划一般形式 在约束条件下、寻找目标函数 z 的最大值 \[max(or \ min) \ z = \displaystyle\sum_{j=1}^n c_jx_j \\ s.t. \begin{cases} \displaystyle\sum_{j=1}^n a_{ij}\ \leq\ (or\ =,\geq)\ b_i\quad(i\ = 1,...,m) \\ \\ x_j\ \geq \ 0 \qquad \q
首先，讲下什么是线性规划。具有如下形式： 即为一个线性规划问题（它是标准形式，也就是只要能化成这种形式的都是线性规划问题）。 现在我们讲讲什么是对偶问题。 对偶问题的标准形式：
由于今年春天济南出现疫情，一大半的课都改成了网课，考试题也比较基础，没有证明，都是计算，非常朴实无华。 给定线性规划，要求写成标准型 给定线性规划，要求写出它的对偶规划 共轭的定义 单纯形法解线性规划 两阶段法解线性规划 对偶单纯形法解线性规划 最速下降法 牛顿法 KKT条件 外点罚
AB签得比较顺利，A题一个类似线性规划的问题，对比下解法我做得还是太复杂了，印象中这种类似的point在一次div2C里出现了没搞出来，那个线性规划好像复杂很多 C题又卡了，这次是真服了，题目都读错了在那瞎想了一个多小时，把or以为成and，最后读懂之后树状数组维护还是比较简单的，不过应该有更好
R包Lpsolve概述 Usage lp (direction = "min", objective.in, const.mat, const.dir, const.rhs, transpose.constraints = TRUE, int.vec, presolve=0, compute.sens=0, binary.vec, all.int=FALSE, all.bin=FALSE, scale = 196, dense.const, num.bin.solns=1, use.r
学习人工智能，数学是最重要的一部分，本科期间我学习了高数，线代以及概率论还有离散数学，但是在人工智能方面还有一门凸优化未学，故以此做学习记录。 最优化问题 基本形式 简述：最优化问题就是一定条件下，求目标函数的最优值 数学描述： 分类 最优化问题按照有无约束条件，可以分为有约束和无
\[\color{red}{\textsf{小游者，真神人也，左马桶，右永神，会执利笔破邪炁，何人当之？}} \\ \begin{array}{|} \hline \color{pink}{\text{A small swimmer is a God.}} \\ \color{pink}{\text{The left toilet and the right eternal God}} \\ \color{pink}{\text{can break the evil en
线性规划 Introduction 线性规划，粗糙地看来就是对于线性的约束(等、不等)和线性的目标求极值。 可以写成以下形式: 标准形 \[\forall i, \sum_{j} a_{i, j}x_{j} \le b_i \\ \forall i, x_i \ge 0 \\ \max \sum_{i} c_ix_i \]亦(向量形式) \[AX \le B \\ X \ge 0 \\ \max C^{T}X
问题引入 某机床厂生产甲、乙两种机床，每台销售后的利润分别为 4000 元与 3000 元。生产甲机床需用A、B机器加工,加工时间分别为每合 2h 和1h;生产乙机床需用 A、B、C三种机器加工,加工时间为每台各1h。 若每天可用于加工的机器时数分别为A机器10h B机器8h 和C机器7h,问该厂应
用Python实现线性规划 使用python库中scipy中的函数linprog来求解线性规划 linprog函数中线性规划的标准形式为 \[\min c^Tx\\ s.t\left\{\begin{aligned}Auq\cdot x&\le b\\ Aeq\cdot x&=beq\\ lb\le x&\le ub\end{aligned}\right. \]其中c和x为n维向量，A、Aeq为适当维度的矩阵，b、
线性规划 线性规划的目的 确定多变量线性函数在变量满足线性约束条件下的最优值 线性规划模型需要确定的三个要素 决策变量目标函数：决策者希望对其优化的指标，是决策变量的线性函数约束条件：决策变量取值的限制范围 线性规划的一般模型 线性规划模型最优解的情况 有唯一最优解
一、线性规划 1.1简介 在人们的生产实践中，经常会遇到如何利用现有资源来安排生产，以取得最大经济 效益的问题。此类问题构成了运筹学的一个重要分支—数学规划，而线性规划(Linear Programming 简记 LP) 则是数学规划的一个重要分支。自从 1947 年 G. B.
1. f=[-3,-1,0,0]; A=[2,-1,0,0]; b=[12]; Aeq=[3,3,1,0 4,-4,0,1]; beq=[30,16]; lb=[0,0,0,0]; ub=[]; [x,y] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub) Optimal solution found. x = 6.999999999999999 3.000000000000000 0 0y = -
这貌似是运筹学的一个比较有趣的问题类型 不过介于我水平太低（只会背背板子） 在此记录 单纯形法 一般oi中遇到的线性规划问题都长这样 比如某一些网络流问题，以及二分图最大权匹配啥的，结合对偶定理，可以有很多很强的结论 以及一个最小费用流的线性规划式子 现在考虑怎么做这类问题
练习matlab的第一天 目录 一、题目。 二、简单分析。 三、代码实现。 一、题目。 求该线性规划对应的最大值z以及x1,x2,x3。 二、简单分析。 根据matlab的线性规划模型 与函数lingprog linprog(f,a,b,Aeq,Beq,lb，ub)； 可以将上述题目写为matlab形式： 需要注意以下几点 ①matla
参考： https://blog.csdn.net/qq_41133375/article/details/105620784 from scipy import optimize import numpy as np #确定c,A_ub,B_ub c = np.array([3,4]) A_ub = np.array([[2,1],[1,3]]) B_ub = np.array([40,30]) #求解 res =optimize.linprog(-c,A_ub,B_ub) print(res)
20211025 动态规划；单纯形法 医药公司的药品采购决策系统研究 步骤 动态规划 1.先利用决策因子(单位成本所获取的利润最大)放第一个物品,看是否突破限制条件 利用线性规划求最适合的n(采购量),如果没有其他限制可能是n越大越好 动态规划已经确定了哪些种类,线性规划确定每种具
习题 1.某银行经理计划用一笔资金进行有价证券的投资，可供购进的证券以及其信用等级、到期年限、收益如表1所示。按照规定，市政证券的收益可以免税，其他证券的收益需按50%的税率纳税、此外还有以下限制： （1）政府及代办机构的证券总共至少要购进400万元； （2）所购证券的平均信用等级不超
1 引言 这是上节课的线性规划 我们现在的目标是：找到最优解的下界（不是紧下界，任何一个下界都算找到下界） 这个很简单，任何一个满足约定条件的（A,B)求出来的 profit，都是一个下界 那么上界怎么找呢？
前言 在我上一篇博文《散点图下基于切比雪夫（Chebyshev）近似准则拟合直线》，介绍了如何用三点极小化最大残差的方法去拟合直线。该直线满足切比雪夫准则。本篇文章主要介绍如何用线性规划去拟合直线，该结果也满足切比雪夫准则，同时也证明了我上一篇博文的正确性。 线
线性规划练习题 习题1：某厂计划生产甲、乙、丙三种零件，有机器、人工工时和原材料的限制，有关数据见下表： 产品甲 产品乙 产品丙 资源总量 机器（时） 10 5 2 3000 人工（时） 5 10 4 2000 原材料（公斤） 1 1 2 500 产品售价（元） 10 15 10 1.试建立获得最大产值的生产计划的线性规划模型。 mo
