线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题

简介: 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题

介绍

规划问题是数学优化的重要分支,其目的是在一组限制下最大限度地优化目标函数。常见的规划问题包括线性规划、整数规划、多元规划和二次规划。

- 线性规划 (Linear Programming):是将一个线性目标函数与一组线性约束相结合,目标是找到一组变量的值,以最大限度地满足目标函数并同时满足所有约束条件。线性规划应用广泛,例如用于生产计划、资源分配、交通网络设计等。

- 整数规划(Integer Programming):类似于线性规划,只不过解必须是整数。在实际问题中,很多时候变量只能是整数,例如货物的数量、机器的台数等。整数规划问题通常比线性规划更难求解,因为它们更难以优化。

- 多元规划 (Multivariable Programming):多元规划是在多个目标函数之间进行权衡平衡的优化技术。通常,多元规划被用于同现实生活中相互矛盾或不兼容的目标, 如增加生产效率的同时降低成本。

- 二次规划(Quadratic Programming):类似于线性规划,只不过目标函数是一个二次函数。这种问题在实践中通常出现在局限性和限制条件非线性的问题中。例如,需要优化金融投资组合的风险和收益时,往往会使用二次规划。

通常使用Lindo、 Lingo软件实现

举例

lingo软件求解线性规划举例-CSDN博客

实例解释在lingo中使用集合模型-CSDN博客

举例解释Lingo的条件执行@if语句_lingo中的if嵌套语句_七七喝椰奶的博客-CSDN博客


相关文章
|
5月前
|
机器学习/深度学习
深度之眼(二十四)——无约束最优化和约束最优化
深度之眼(二十四)——无约束最优化和约束最优化
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
|
7月前
|
数据可视化
R语言两阶段最小⼆乘法2SLS回归、工具变量法分析股息收益、股权溢价和surfaces曲面图可视化
R语言两阶段最小⼆乘法2SLS回归、工具变量法分析股息收益、股权溢价和surfaces曲面图可视化
|
算法
【运筹学】整数规划建模技巧
【运筹学】整数规划建模技巧
214 2
|
Web App开发 资源调度 算法
【机组组合】基于Benders分解算法解决混合整数规划问题——机组组合问题(Matlab代码实现)
【机组组合】基于Benders分解算法解决混合整数规划问题——机组组合问题(Matlab代码实现)
203 1
|
算法 数据挖掘 调度
数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)
数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)
148 0
|
算法 安全 调度
混合整数规划的机组组合(Matlab代码实现)
混合整数规划的机组组合(Matlab代码实现)
130 0
|
机器学习/深度学习
【配电网规划】SOCPR和基于线性离散最优潮流(OPF)模型的配电网规划( DNP )(Matlab代码实现)
【配电网规划】SOCPR和基于线性离散最优潮流(OPF)模型的配电网规划( DNP )(Matlab代码实现)
112 0
|
人工智能 算法 BI
优化算法-整数规与多目标规划
优化算法-整数规与多目标规划
195 0
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
WWW 2022 | 结合高效整数规划求解,快手提出多元因果森林模型,智能营销效果显著
WWW 2022 | 结合高效整数规划求解,快手提出多元因果森林模型,智能营销效果显著
307 0