线性规划与混合整数线性规划
解决连续和整数变量的线性规划问题
在开始解决优化问题之前，必须选择适当的方法:基于问题的方法还是基于求解器的方法。有关详细信息,请参见首先选择基于问题或基于求解器的方法．
对于基于问题的方法，创建问题变量，然后用这些符号变量表示目标函数和约束。有关要采取的基于问题的步骤，请参见具体问题具体分析优化工作流程．要解决由此产生的问题，请使用解决．
有关要采取的基于求解器的步骤，包括定义目标函数和约束以及选择适当的求解器，请参见基于求解器的优化问题设置．要解决由此产生的问题，请使用intlinprog当有整数约束时，或使用linprog当没有整数约束时。
功能
住编辑任务
| 优化 | 在实时编辑器中优化或求解方程 |
主题
基于问题的混合整数线性规划
- 混合整数线性规划基础:基于问题
混合整数线性规划的简单示例。 - 工厂、仓库、销售分配模型:基于问题的
这个例子展示了如何建立和解决一个混合整数线性规划问题。 - 旅行推销员问题:基于问题
这个例子展示了如何使用二进制整数规划来解决经典的旅行推销员问题。 - 基于问题的发电机最优调度
这个例子展示了如何最优地调度两台燃气发电机，这意味着获得最大的收入减去成本。 - 二进制整数规划的办公室分配:基于问题的
这个例子展示了如何用优化问题的方法通过二进制整数规划来解决分配问题。 - 混合整数二次规划投资组合优化:基于问题
这个例子展示了如何使用基于问题的方法来解决混合整数二次规划(MIQP)投资组合优化问题。 - 库存削减问题:基于问题的
这个例子展示了如何使用线性规划和一个整数线性规划子程序来解决一个下料问题。 - 最小化并行处理中的最大完成时间
尽量减少一组处理器完成一组任务的最大时间。 - 通过整数编程解决数独难题:基于问题
这个例子展示了如何使用二进制整数规划解决数独难题。
基于求解器的混合整数线性规划
- 混合整数线性规划基础:基于求解器
混合整数线性规划的简单示例。 - 工厂、仓库、销售分配模型:基于求解器
在一个小型供应链中优化物流的例子。 - 旅行推销员问题:基于求解器
经典的旅行推销员问题，有设置和解决方案。 - 基于求解器的发电机最优调度
示例显示当激活有成本时如何安排发电。 - 基于二进制整数规划的办公室分配:基于求解器
用二进制整数规划解决一个赋值问题。 - 混合整数二次规划组合优化:基于求解器
展示如何优化投资组合的例子，一个二次规划问题，有整数和其他约束。 - 库存削减问题:基于求解器的
用线性规划和整数规划子程序解决一个下料问题。 - 通过整数编程解决数独难题:基于求解器
数独是一种可以用整数线性规划解决的谜题。
运用线性规划
- 建立一个线性规划，基于问题
使用基于问题的方法来制定线性问题。 - 利用线性规划实现长期投资最大化:基于问题
利用线性规划和基于问题的方法优化确定性多期投资问题。 - 在基于问题的框架下建立多期库存模型
在基于问题的方法中创建一个存货模型，其中存货在不同时间段之间进行。
Solver-Based线性规划
- 建立一个线性程序，基于求解器
使用基于求解器的方法制定问题。 - 典型线性规划问题
这个例子展示了一个典型的线性规划问题的解。 - 利用线性规划实现长期投资最大化:基于求解器
利用线性规划优化确定性多期投资问题。
具体问题具体分析的算法
- 具体问题具体分析的优化算法
了解优化函数和对象如何解决优化问题。 - 优化变量和表达式的支持操作
探索优化变量和表达式所支持的数学和索引操作。
基于求解器的算法和选项
- 线性规划算法
线性目标函数的最小值n只有线性和约束条件的尺寸。 - 混合整数线性规划(MILP)算法
混合整数线性规划的求解算法。 - 优化选择参考
探索优化选项。 - 整型线性规划调优
改进解决方案或解决时间的步骤。 - intlinprog输出函数和Plot函数语法
如何监控进度intlinprog解决方案的过程。
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