01整数规划求解软件(整数规划的计算机求解)

01整数规划求解软件

1、（iii）隐枚举法—求解“0-1”整数规划：①过滤隐枚举法；②分枝隐枚举法。（iv）匈牙利法—解决指派问题（“0-1”规划特殊情形）。（v）蒙特卡洛法—求解各种类型规划。

2、lingo：是交互式的线性和通用优化求解器。lindo：是一个解决二次线性整数规划问题的方便而强大的工具。

3、LINGO软件用于线性或非线性规划（无论是连续规划还是整数规划），因此包含了LINDO的功能。在LINGO中，所有的函数均以“@”符号开始，如约束中@gin(x1)表示x1为整数，用bin(x1)表示x1为0-1整数。

4、于指派问题等0 -1整数规划问题，可以直接利用Matlab 的函数bintprog 进行求解。

5、GAMS全称GeneralAlgebraicModelingSystem，是一款广泛应用于数学建模和优化求解的软件系统，GAMS可以用于线性规划、整数规划、非线性规划、混合整数规划、多目标规划、约束优化等多种数学模型的建立和求解。

如何用matlab求解0-1规划问题

1、0 0 9]；aeq=[1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1]；beq=[1 1 1]'；；x=bintprog(f，a，b，aeq，beq)；reshape(x，3，3)'；上面是给游戏玩家编的程序。

2、在Matlab命令窗口中输入如下命令：f=[-3，2，-5]；a=[1，2，-1，；1，4，1；1，1，0；0，4，1]；b=[2；4；3；6]；[x，fval]=bintprog(-f，a，b)因为bintprog求解的为目标函数的最小值，所以要在f前面加个负号。

3、bintprog函数是解0-1规划问题；具体用法参考help

用matlab求解整数规划双角标问题

1、最简单的方法：public static String reverse1(String str){ return new StringBuffer(str).reverse().toString()；}最常用的方法：public static String reverse3(String s) { char[] array = s.toCharArray(。

2、Matlab 7的优化工具包只能求解0-1变量的（逻辑）整数规划问题，要解一般的整数规划问题，推荐下载一个免费的，叫做LP_SOLVE的软件，支持Matlab，在yahoo讨论组里有下载。

3、f=[-7，-12]；A=[9 4；4 5；3 10]；b=[300；200；300]；lb=zeros(2，1)；% 生成一个2行1列的全0矩阵，很显示，上面例子中的x，y的最小值为0 [x，fval]=linprog(f，A，b，[]，[]，lb。

4、solvesdp（F，f）：求解最优解（最小值），其中F为约束条件（用set连接）。

5、整数线性规划可以用linprog函数，help里有超级详细的说明，0-1整数规划可以用bintprog函数。

6、f矩阵是目标函数的矩阵，就是z； intcon矩阵是为整数的x的下标；A矩阵是约束矩阵。

lindo与lingo软件有什么区别

1、这两个软件是一家公司的，编程语法上有差异。

2、(1)Lingo与Lindo是同一家公司的软件产品，前者包括了后者的全部功能，但是价格更昂贵，如果有用户仅希望利用软件从事线性规划方面的计算工作。

3、LINDO中包含了一种建模语言和许多常用的数学函数（包括大量概论函数），可供使用者建立规划问题时调用。LINDO 1是求解线性、整数和二个规划问题的多功能工具。

4、自己看看教程就懂了 lingo每句后面都要加分号 lindo不要加分号 另外lindo 有st lindo乘号不用写 但是能直接做的东西少于lingo的能力 具体要游戏玩家自己去看自己去写 光问有什么不同没什么意义 。

5、lingo是在lindo基础上做的软件 除了能做线性规划外 还加了非线性的求解器 而且加了集操作功能 方便写模型

6、lingo除了lindo的功能以外 还提供了更强的集操作功能；lingo可以编程运算和一些函数 ，能够与C++混编；lingo在非线性求解上面很强；最新的lingo 已经到12 了，网上可以找到的，我有lingo10 和破解补丁，用着很爽的。

多目标线性规划求解用哪个软件简单

1、Lingo Lingo是运筹优化问题比较好的软件之一，它可以用于求解非线性规划，也可用于一些线性和非线性方程组的求解等，功能十分强大，是求解优化模型的最佳选择，其特色在于内置建模语言，提供十几个内部函数。

2、多目标线性规划的求解方法及MATLAB实现，参照此例子，自己修改一下就可以！1理想点法 在中，先求解 个单目标问题： ，设其最优值为 ，称 为值域中的一个理想点，因为一般很难达到。

3、lingo/lindo比excel更加专业，技术性更强，能够解的变量更多 excel相比之下却更加方便，简洁，容易上手 如果游戏玩家不是要搞精确地数值计算的话。

4、基解有六个，基可行解有3个，按照两个x组合为0去代方程式，最优解为x1＝4，x2＝0，x3＝2，x4＝0。线性规划问题是在一组线性约束条件的限制下，求一线性目标函数最大或最小的问题。

5、可以尝试LINGO 10，这是专业的规划求解软件，语法简单，求解速度快，而且资源占用小，特别适合大规模规划。我做数学建模的时候基本遇到规划问题就用lingo去求。建议用Lingo 11，不受规模限制。

6、要是线性规划问题的话matlab和lindo都可以，但是lindo对于结果的分析比较全面，我觉得更好用。要是非线性规划主要还是matlab吧，也可以用lingo，但是不怎么好用。

整数规划该如何用MATLAB求解

1、求解下列0-1整数线性规划 目标函数 max f=-3x1+2x2-5x3 约束条件 x1+2x2-x3≤2，x1+4x2+x3≤4，x1+x2≤3，4x1+x3≤6，x1，x2，x3为0或在Matlab命令窗口中输入如下命令：f=[-3，2，-5]；a=[1，2。

2、[x， fval， exitflag， output] = bintprog(...)这里x是问题的解向量 f是由目标函数的系数构成的向量 A是一个矩阵，b是一个向量 A，b和变量x={x1，x2，…，xn}一起，表示了线性规划中不等式约束条件 A。

3、s.t. Ax<=b Aeqx=beq lb<=x<=ub 其中：A为不等式约束的系数矩阵，Aeq表示等式约束的系数矩阵，b表示不等式约束的常向量，beq表示等式约束的常向量，lb和ub表示自变量的上下范围。