本书主要从数学规划的视角出发,系统地介绍了数学优化问题建模和求解的相关理论、方法、实际案例,以及基于Python和数学规划求解器(COPT和Gurobi)的编程实战。全书共分为四部分。第一部分为基本理论和建模方法,重点介绍了数学规划模型分类和建模方法(包括逻辑约束与大M建模方法、线性化方法)以及计算复杂性理论。第二部分...
注意,在实际案例中,数字集合X中的元素的具体取值可能是变量,并不是提前获知的。下面使用Python分别调用COPT和Gurobi求解上述模型。这里仅展示Python调用COPT的完整代码,Gurobi版本的代码见本书配套电子资源2-4。求解结果为3,这是正确的,也验证了上述模型的正确性。
第三部分为COPT编程实战。这部分详细阐述了杉数求解器COPT的使用方法,包括基本建模求解方法、建模求解方法进阶、非线性优化问题的建模和求解、不可行问题的处理、参数调优工具、初始解和解池以及回调函数的使用。 第四部分是Gurobi编程实战。这部分通过通俗易懂的语言介绍了Gurobi求解器的使用方法,包括基本建模方法、高级...
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