线性规划问题论文+代码

线性规划在数学建模,资源优化中有显著的作用,同时在运筹学等相应的学科领域中有广泛的应用。

如果目标函数或约束条件中包含非线性函数，就称这种规划问题为非线性规划问题。一般说来，解非线性规划要比解线性规划问题困难得多。而且，也不象线性规划有单纯形法这一通用方法，非线性规划目前还没有适于各种问题

LINGO是Linear Interactive and General Optimizer的缩写，即“交互式的线性和通用优化求解器”，由美国LINDO系统公司（Lindo System Inc.）推

详细的关于运用lingo软件求取线性规划,很适合初学者,来解决一些线性规划的问题

采用免疫优化算法对线性规划问题进行求解，该算法适合初学者学习，代码注释清晰易懂，可以帮助想要学习优化算法的同学快速入门。

y=w*x+b;Xt=w1*xt-1+w2*xt-2+...+b;结合线性回归运用梯度下降法写一个简单的AR预测代码

非线性规划MATLAB的实现

论文研究-线性规划的“多反而少”现象及线性规划模型的改进.pdf,  本文拓广了“多反而少”现象的含义, 得到了传统线性规划模型存在“多反而少”现象的充分必要条件, 建立了在解决实际线性规划问题时,

这是关于学习运筹学的线性与非线性的经典课件。

论文研究-灰色二层线性规划问题及其解法.pdf,  针对二层线性规划问题,结合灰色系统的特性,提出了一般灰色二层线性规划问