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LinProg.NET is a framework for mathematical programming implemented on .NET platform. This framework is supporting linear, integer, boolean and quadratic programming. Framework is written on Microsoft .NET version 2.0.
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运筹学ppt考试复习专用
第一章 线性规划与单纯形法
第二章 线性规划的对偶理论
第三章 整数规划
第四章 目标规划
第五章 运输与指派问题
第六章 网络模型,Operational research ppt exam review chapter dedicated linear programming and simplex method chapter on linear programming duality theory of integer programmi
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它包含了枚举法、蒙特卡洛法、线性整数规划、整数规划枚举法、整数规划隐枚举法、非线性整数规划、非线性整数规划图形工具、最小生成树kruskal算法、最短路dijkstra算法、最小生成树kruskal算法mex程序、最短路dijkstra算法mex程序和动态规划的代码。-It contains the matlab code of the enumeration method, Monte Carlo method, linear integer programming, integer prog
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实验1 线性表（1）
输入若干正整数，建立一个顺序表，并在顺序表上实现如下操作：（1）在第3个元素位置插入666。（2）将第8个元素删除。（3）查找值为65的元素，若存在则输出，否则打印没有该元素。
实验2 线性表（2）
输入若干正整数，建立一个带头结点的单链表，并在单链表上实现如下操作：（1）在第3个元素位置插入666。（2）将第8个元素删除。（3）查找值为65的元素，若存在则输出，否则打印没有该元素。（4）查找第3个元素，若存在则输出，否则打印没有该元素。
实验6
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考虑整数线性规划问题max（ci*xi）试设计一个解此问题的动态规划算法，并分析算法的计算复杂性-Consider the integer linear programming problem max (ci* xi) try to design a solution of this problem, dynamic programming algorithm, and analysis of algorithms computational complexity
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Mixed integer linear programming source code
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用带线性松驰的分支定界算法求解混合整数线性规划问题的软件系统源代码-MINTO is a software system that solves mixed-integer linear programs by a branch-and-bound algorithm with linear programming relaxations.
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附件是一些参考文章，选一些能读懂的来学习。也可以自己上图书馆中国期刊全文数据库再下载相关的文献来看。准备下学期第三周写出开题报告。
要准备把其中doc文件的模型编程求解（可视化），需求数据当然可随意改变输入
-Integer programming branch and bound algorithm matlab source general meaning of each parameter with the matlab optimization toolbox of linear
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通常matlab不能进行整数规划，现一一款混合整数的线形规划matlab m文件
-Usually matlab integer programming, now a mixed integer linear programming matlab m file
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在一个有m*n个方格的棋盘中，每个方格中有一个正整数。现要从方格中取数，使任意两个数所在的方格没有公共边，且取出的数的总和最大。利用线性规划，设计一个满足要求的取数算法
输入：由文件名为input.txt的文本文件提供，第一行有两个正整数m和n，分别表示棋盘的行数和列数，从第二行开始，每行有n个正整数，表示棋盘方格中的数
输出：输出到文件output.txt，第一行为取数的最大总和-In an m* n chessboard squares, each square has a posi
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This function solves the mixed integer linear programming problems. It
uses the linprog.m function that comes with the optimization toolbox
of MATLAB. It employs the branch and bound algorithm. It uses depth
first search.
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最优化的里整数规划里0—1规划算法和分枝定界法，matlab编写，代码规范，方便初学者学习！-the program is with the binary integer linear programming and integer linear programming use branch and bound method!
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离散优化
*enum - 枚举法
*monte - 蒙特卡洛法
*lpint (BranchBound)- 线性整数规划
*L01p_e - 0-1整数规划枚举法
*L01p_ie - 0-1整数规划隐枚举法
*bnb18 - 非线性整数规划(在MATLAB5.3使用)
*bnbgui - 非线性整数规划图形工具(在MATLAB5.3使用)
*mintreek - 最小生成树kruskal算法
*minroute - 最短路dijkstra
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Rosen梯度投影法 罚函数法 外点罚函数法 內点罚函数法 混合罚函数法 乘子法 G－N法 修正G－N法 L－M法 线性规划 单纯形法 修正单纯形法 大M法 变量有界单纯形法 整数规划 割平面法 分支定界法 0-1规划 二次规划 拉格朗曰法 起作用集算法 路径跟踪法 粒子群优化算法 基本粒子群算法 带压缩因子的粒子群算法 权重改进的粒子群算法 线性递减权重法 自适应权重法 随机权重法 变学习因子的粒子群算法 同步变化的学习因子 异步变化的学习因子 二阶粒子群算法 二阶振荡粒子群算法-radien
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此书包含线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划K-T条件、无约束最优化方法、整数规划和动态规划等。(This book includes linear programming, simplex method, duality theory, sensitivity analysis, transportation problem, interior point algorithm, nonlinear programming K-T condition, unc
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pulp，用于线性规划和混合整型规划的Python包，非常好用，与普通的建模软件lingo一样简便易用，功能强大(Pulp, for linear programming and mixed integer programming Python package, very easy to use, and ordinary lingo modeling software is easy to use, powerful)
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提出了一种混合模拟退火算法, 以模拟退火法作为随机搜索引擎,利用逻辑编程和线性规划来检验和处理搜索结果。这种算法既可以发挥随机搜索法的快速寻找可行解的优势, 又可以充分考虑特定问题内在的逻辑和数学关系, 使之可以在较短的时间内得到一较优解实例计算结果表明, 同传统的混合整数线性规划方法相比这种算法可以快速地给出优化解, 月优化值与全局最优依差别不大, 可以更好地解决原油实际调度问题(A hybrid simulated annealing algorithm is proposed, which
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matlab代码，用分枝定界法求解整数线性规划问题。(Matlab code, use the branch and bound method for solving integer linear programming problem.)
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整数规划是指规划中的变量（全部或部分）限制为整数，若在线性模型中，变量限制为整数，则称为整数线性规划。目前所流行的求解整数规划的方法往往只适用于整数线性规划。(Integer programming refers to the number of variables (all or part) in the planning that are limited to integers. In a linear model, the variables are limited to integers
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第一章 线性规划
第二章 整数规划
第三章 非线性规划
第四章 动态规划
第五章 图与网络
第六章 排队论
第七章 对策论
第八章 层次分析法
第九章 插值与拟合
第十章 数据的统计描述和分析
第十一章 方差分析
第十二章 回归分析(Chapter I linear programming
Chapter II integer programming
Chapter III nonlinear programming
Chapter IV dynamic planning
Chapt
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