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
4 ~1 V! {: g9 A& j7 |- `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

. n6 C' n4 c3 G, b( H

基于函数simplemthd()求解得到：

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~

' N( k% W- c9 XMATLAB函数应用--->linprog（线性规划）
例：
6 s  Y( E, l, R, W! f0 M
matlab运行结果：

! f6 X- d+ l# u9 [二、求解整数规划的方法：
; N5 u9 V9 H) r/ _' v1.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
1 Y5 e" t% R0 }, R2 v$ 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
0 `0 U6 b. Y; \! r2 Y3 E整数规划在实际中应用较多，主要包括以下方面：
8 W3 E: {3 Y( k  l1.运作问题，如货物分配、生产调度、机器排序等；
# K2 Q$ Y# H9 Z: {) M7 S2.计划问题，如资金预算、设施选址、证券组合分析等；
! i, z' X9 b% X! u$ t, T) E2 c3.设计问题，如生产线设计、网络设计等。
三种算法的例子及代码由于比较长，所以放文档里

/ U  \( L% p$ \8 N% G: p) j% K