建模算法基础（1）线性规划

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先来下个定义~

线性规划：研究在一组自变量的线性约束条件下，求线性函数的最小值或最大值，一般形式为：
min(max) f=cx, s.t. ax>=b(<=b);x>=0
) g, Z* b1 p9 v& a9 u: A9 X3 S# U! s整数规划：线性规划的特殊形式，其决策变量只能取整数，一般形式为：
6 a, X9 X( e5 f5 z1 P* \% ymin(max) f=cx, s.t. ax<=b;x>=0
  ?- C0 z# y* j4 g0 K; b

基于函数simplemthd()求解得到：

0 |' ^' |6 T% M, w此外还有大M法、变量有界单纯形法（自变量有取值区间），都是基于单纯形法，在此不多讨论~

MATLAB函数应用--->linprog（线性规划）
例：

% ]+ S+ V2 Z' B! Imatlab运行结果：

4 M7 a1 c$ D* J6 K二、求解整数规划的方法：
1.Gomory割平面法：首先求解非整数约束的线性规划，再选择非整数基变量，定义新的约束从而缩小可行域，保留原问题的全部可行解
$ p6 v: W; a" \. j0 t2.分支定界法：不断将可行域分割为小集合，然后在小集合上找整数最优解。（分割过程中不会丢失整数解）
3.0-1规划法：若自变量数目少，可用穷举法；否则用隐枚举，只检查目标值（通过可行解不断改进，因此需要初始值）的取值组合的一部分
3 C0 y/ a) O* j; b8 d整数规划在实际中应用较多，主要包括以下方面：
  L4 E: U+ k9 o' ~) n7 K! L1.运作问题，如货物分配、生产调度、机器排序等；
& c4 r' m  B2 W% D2.计划问题，如资金预算、设施选址、证券组合分析等；
3.设计问题，如生产线设计、网络设计等。
% Q" _4 \! \4 e1 X三种算法的例子及代码由于比较长，所以放文档里

% Q5 `4 d# s/ k- T5 I8 t. P

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