第1部分_数学规划问题概述

什么是数学规划

约束条件下求极值

数学规划的一般形式

1.线性表达式 2.出现平方项，非线性表达式 3整数规划.

数学规划的分类

目前只能求解线性，非线性需要智能算法：退火等。
0-1规划问题，比较常见。

第2部分_Matlab中线性规划的标准型

线性规划的标准型

需要手动去找到这些数据，然后再使用matlab。

AX<=b 如果方向不对，或者符号不是小于等于。
符号要转换为小于等于。(不能是小于)然后再写矩阵或向量

Ps.

也可以对数据进行放松，即取x>=0.0001

matlab 求解线性规划的命令

返回结果为最小值的横坐标x,纵坐标fval

第3部分_求解线性规划的三个小例题 code1.m

详见数学规模模型代码 code1.m

第4部分_线性规划的典型例题_生产决策问题 code2.m

详见数学规模模型代码 code2.m

第5部分_线性规划的典型例题_投料问题 code3.m

详见数学规模模型代码 code3.m

第6部分_Matlab中线性(整数规划)的求解 code7.m

第7部分_整数规划的典型例题_背包问题 code8.m

第8部分_整数规划的典型例题_指派问题 code9.m

第9部分_整数规划的典型例题_钢管切割问题 code10.m

钢管切割。求解代码详见数学规划模型代码

		//每根钢管的长度
        double length = 6.9;
        //截取的钢管的长度
        double[] Glength = {2.9,2.1,1};
        int countI = (int)(length/Glength[0]);
        int countJ = (int)(length/Glength[1]);
        int countK = (int)(length/Glength[2]);
        int count = 0;//记录方案的个数
        for (int i = 0; i <= countI; i++) {
            for (int j = 0; j <= countJ; j++) {
                for (int k = 0; k <= countK; k++) {
                    if(2.9*i+2.1*j+k>=6 && 2.9*i+2.1*j+k <=6.9){
                        count++;

                        System.out.println("根数："+i+"_"+j+"_"+k+"，" +
                                "料头长度"+(6.9-i-j-k)+",总计长度："+(Glength[0]*i+Glength[1]*j+Glength[2]*k));
                    }
                }
            }
        }
        System.out.println("方案的个数："+count);
/*
根数：0_0_6，料头长度0.9,总计长度：6.0
根数：0_1_4，料头长度1.9,总计长度：6.1
根数：0_2_2，料头长度2.9,总计长度：6.2
根数：0_3_0，料头长度3.9,总计长度：6.3
根数：1_0_4，料头长度1.9,总计长度：6.9
根数：1_1_1，料头长度3.9,总计长度：6.0
根数：2_0_1，料头长度3.9,总计长度：6.8
方案的个数：7
*/