优化整数规划求解方法

函数规划优化求解的资料挺有料的，尤其对搞数学建模、AI 算法或者工程设计的你来说，还蛮实用。压缩包里除了基本的理论框架，还有不少优化算法的，比如梯度下降法、遗传算法这些常见套路都有提到。 文档里对线性规划、非线性规划、整数规划这些常见类型也做了划分，讲得比较系统。更赞的是，它还给了实例演示，像是那种一边讲原理一边跑例子的方式，挺适合一边看一边敲代码。 你要是做优化相关的功能，比如做个调参器、策略生成器、或者那种基于模型的仿真控制，这套资料可以帮你更快理清楚流程，从目标函数建模到选算法、调参数都有提到。 对了，还有一点值得一提，里面还涉及了不少算法间的对比，像牛顿法和模拟退火优劣都有，读下来你能

整数规划涵盖了广泛的数学优化问题，其中0-1规划作为其特殊形式之一。使用MATLAB中的bintprog函数能够有效解决0-1规划难题。

讨论了在Matlab环境下，如何利用遗传算法优化非线性整数规划问题。

2、3、4、5、6、8、9 的整除判定法则 2 的倍数： 个位数字是偶数 (0, 2, 4, 6, 8)。 3 的倍数： 各个位数之和是 3 的倍数。 4 的倍数： 末两位数是 4 的倍数。 5 的倍数： 个位数字是 0 或 5。 6 的倍数： 既是 2 的倍数又是 3 的倍数。 8 的倍数： 末三位数是 8 的倍数。 9 的倍数： 各个位数之和是 9 的倍数。 7 的整除判定法则 去掉个位数字，将剩下的数字乘以 2。 将第一步的结果与原数的个位数字相加。 如果最终结果是 7 的倍数，则原数也是 7 的倍数。 例如，判断 357 是否为 7 的倍数： 35 × 2 = 70 70 +

Matlab源码助力运筹学 线性回归模型的实现 在使用Matlab代码实现线性回归模型时，需要先确定模型的形式，然后利用linprog()函数进行求解。需要注意的是，Matlab中的线性模型需要符合标准形式。因此在使用linprog()函数之前，需要将非标准化的数学形式转换为标准形式。 灵敏度分析 灵敏度分析主要研究模型参数的变化对最优解和最优基的影响。模型参数的变化通常包括以下三个方面： 目标函数系数的变化 约束条件右端值的变化 目标函数中价值系数的变化 针对每种不同的参数变化，都有相应的解决方法。 ### 运输问题 运输问题通常涉及多个产地和销地，并存在产销平衡或产销不平衡的情况。这类

探讨了MATLAB路径规划中顶点数量的优化问题，提高路径规划的效率和精确度。

无约束规划 非线性规划

了解如何利用最新的问题驱动方法在R2017b版本中设定和解决线性和混合整数线性优化问题。这一新方法极大地简化了LP和MILP问题的设置和运行。这些问题涉及金融、能源、物流、供应链和运筹学等多个领域。详情请访问网络研讨会链接：https://www.mathworks.com/videos/mixed-integer-linear-programming-in-matlab-91541.html。

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