通过以上步骤,我们成功实现了一个简单的 Python 0-1 规划求解器。我们定义了问题,建立了模型,编写了求解器,并通过可视化展示了结果。这是一种通用的方法,可以扩展应用到更复杂的优化问题中。希望这篇文章能帮助你更好地理解和实现 0-1 规划问题,进一步深入到优化技术的探索中去。随着经验的积累,你会发现这类问题...
在约束矩阵A的限制下,我们得到一个可行域,可行域里的解称为可行解。 那么求解可行域,也就是一个求解线性方程组的过程。 一般而言,A的秩m<<n,线性方程组Ax=b有无穷个解。我们取其中的m个线性无关向量为其基向量,设其他的非基向量系数 为0,就得到了约束方程A的一个解,称为基解。 定理:如线性规划存在可行...
%求解器,如果不确定选什么就不要设定,否则会出问题,OPTI会自动选择合适的求解器 xtype='ICCC' %设置x1是整数对象,其他为实数对象 % 建立求解对象 Opt = opti('fun',fun,'nl',nlcon,cl,cu,'bounds',lb,ub,'x0',x0,'xtype',xtype,'options',opts) % 求解 [x,fval,exitflag,info] = solve(Opt...
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