MATLAB线性规划建模与求解
线性规划的 MATLAB 解法是那种一用就上手的工具。linprog这个函数挺好用的，适合做优化模型的你。只要把问题整理成标准形式——目标函数最小化、等式约束、变量非负——基本就能跑起来。
MATLAB 的线性规划支持度不错，linprog用起来效率还蛮高的。像资源分配、生产优化这类场景，配上这个函数省事。界面交互一般，但好在代码结构清晰。
比如你要最小化一个成本函数，有几个限制条件，只要把系数矩阵搞清楚，一行代码就能。嗯，连图形化都能配合搞一下，挺方便的。
不过要注意，linprog默认是标准形式的，如果你是最大化或者不等式约束，要先转一下格式。格式不对的话，它可不给你好脸色看。
如果你对其
Matlab
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2025-06-14
MATLAB线性规划求解方法
MATLAB 的线性规划工具还挺顺手的，尤其适合那种变量多、约束条件复杂的模型。你只要把目标函数和约束条件往 linprog 一扔，基本就搞定了，响应也快，代码也不长。
用 MATLAB 求解线性规划，核心就是熟悉 linprog 函数，传参别搞错就好。比如你有个最小化问题，只要把系数矩阵 f、约束 A 和 b 填进去，一行代码跑出结果。
有时候线性规划会变成整数规划，或者非线性了，MATLAB 也不怵。你可以参考下Matlab 源码与运筹学，挺系统的，线性、整数、非线性都有。
如果你习惯 Python，也可以看看Python 实现线性规划模型，用 scipy.optimize.linprog
Matlab
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2025-06-24
Python实现线性规划模型
以下是使用Python实现线性规划模型的代码示例。线性规划是一种优化问题的数学方法，通过定义目标函数和约束条件来求解最优解。Python提供了多种库和工具来进行线性规划模型的实现和求解。
算法与数据结构
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2024-09-18
基于 CasADi 与 Ipopt 的大规模非线性规划求解器
该项目结合 CasADi 的自动微分、求解器耦合以及代码生成等特性，为大规模非线性规划 (NLP) 提供了简洁易用的求解方案。该方案已成功应用于多个硕士论文研究中，有效促进了非线性最优控制问题的探索。
Matlab
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2024-05-29
基于Matlab求解非线性规划问题的主程序
主程序youh3.m的设置如下：x0=[-1;1]; A=[]; b=[]; Aeq=[1 1]; beq=[0]; vlb=[]; vub=[]; [x,fval]=fmincon('fun4',x0,A,b,Aeq,beq,vlb,vub,'mycon')。运算结果显示：x = -1.2250，fval = 1.8951。
Matlab
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2024-07-21
基于MATLAB的线性规划：算法与应用
基于MATLAB的线性规划：算法与应用
本书深入探讨了多种线性规划算法和方法，并辅以计算演示，其中着重介绍了改进的单纯形法及其组成部分。对于每种算法，本书都提供了理论背景、数学公式、完整的数值示例以及相应的MATLAB代码实现。这些实现经过精心设计，即使面对大规模的基准线性规划问题，用户也能找到解决方案。
书中对每种算法都进行了基于基准问题的计算研究，分析了算法的计算行为。作为对现有特定算法文献的补充，这本书对于具备线性代数和微积分基础的研究人员、科学家、数学程序员和学生都非常有价值。
读者能够通过清晰的讲解理解和应用单纯形法的所有组成部分，包括预求解技术、缩放技术、数据透视规则、基更新方法以
Matlab
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2024-05-26
线性规划与网络流优化建模指南
线性规划和网络流的结合，用一句话总结就是：在各种有限资源下，怎么用最聪明的方式搞定问题。《线性规划与网络流》的内容覆盖挺全面的，线性规划部分讲了变量、目标函数、约束啥的，像单纯形法、内点法这些常见算法都有提到；网络流部分就更接地气了，像最大流、最小生成树，还有Ford-Fulkerson和Edmonds-Karp方法都有详细展开。工具推荐也蛮实在的，像MATLAB、Gurobi这些都比较专业；想玩开源的话，GLPK、COIN-OR也挺不错。用这些工具，你可以快把一个交通调度或供应链问题建模出来，跑一下就能知道最优解。而且哦，这类问题基本上都能转化成线性约束 + 目标函数的组合形式。你只要搞清楚
算法与数据结构
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2025-06-30
第01章线性规划的简介
线性规划是一种优化问题的数学方法，广泛应用于工程、经济学和管理科学领域。它通过确定最佳决策变量值来实现特定的目标函数，以最大化或最小化目标。这种方法通常涉及一组线性约束条件，用于限制决策变量的取值范围。线性规划方法被广泛用于制造业的生产计划、供应链管理和资源优化。如需详细了解线性规划，请参阅附件中的PDF文档。
Matlab
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2024-07-22
