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
1 Y& U! a* d. P) t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：
min(max) f=cx, s.t. ax<=b;x>=0
/ j; S: N9 R* }5 j7 p0 I5 x" J0 q

基于函数simplemthd()求解得到：

7 j. r  |( {. S3 C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~
  S( D) V6 t6 c( e# ^
- ?" T& T9 H) Z" F' MMATLAB函数应用--->linprog（线性规划）
例：
  y  }, U; U/ a2 J
matlab运行结果：

( f0 F6 z0 d4 v( s* b) N; k( B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
3 ~2 m% }& |! e/ U" j/ 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
整数规划在实际中应用较多，主要包括以下方面：
1.运作问题，如货物分配、生产调度、机器排序等；
2.计划问题，如资金预算、设施选址、证券组合分析等；
; F1 V! }; J* D/ z5 c, h  I; Z3.设计问题，如生产线设计、网络设计等。
# ^) f6 w6 [) E+ L三种算法的例子及代码由于比较长，所以放文档里
: Y3 ?; ?+ x! B% h( Q  u- M1 G
8 q" l3 W8 U! p6 _3 }* A! V0 k