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相似文献
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1.
在线性规划单纯形基础上,介绍0-1规划的单纯形算法。通过本文作者实践,证明行之有效并给出了算例,说明该方法的具体全用。  相似文献   

2.
严凌 《上海理工大学学报》1998,20(3):254-256,268
提出了一个0-1线性目标规划新的启发式算法,该算法以新的算法准则及评价标准,改进了旧算法中的系数限制,并能通用于任何0-1线性目标规划问题,特别能够有效地解决大规模0-1线性目标规划问题。  相似文献   

3.
提出企业设备资源不足时合作加工最优排序的0-1规划模型。有效的合作关系利于敏捷虚拟企业(AVE)的形成。  相似文献   

4.
多项式0—1整数规划的两个连续化途径   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文给出一种整系数多项式0-1整规划的两个连续化途径,能将含等式和不等式约束的0-1多项式规划转化成无约束多项式规划问题。  相似文献   

5.
结合目前高校选课现状,研究了由0-1规划描述的选课模型,利用计算机软件LINGO进行编程,给出了选课问题的最优解,进而获得该模型的部分最优方案。  相似文献   

6.
0—1规划是规划论中一种特殊的规划,也是一种很有应用价值的规划。本文在蒲黎明先生给出的新算法(《系统工程理论与实践》1986.4)的基础上作了改进,使占用内存大幅度降低且速度提高约一倍。  相似文献   

7.
文中运用熵和(0-1)规划方法,对风险条件下,企业投资活动进行科学决策。  相似文献   

8.
提出约束松紧的概念及对约束方程不可行解的粗筛,减少计算次数,对计算大型问题提供了有利条件。  相似文献   

9.
吴浩  郝燕玲 《应用科技》2002,29(3):27-29
从最优化理论和工程实际出发,分析了直接序列扩展频谱中伪码的数学模型,在此基础上,建立了伪码优选数学模型。给出了构成满足一定主副瓣比的伪码的充要条件,并讨论了用最优化理论中的0-1规划模型和算法来解决伪码选择的问题,给出了直扩式伪码优选的0-1规划模型。  相似文献   

10.
对求解0—1规划的两种隐枚举法的评价与改进   总被引:5,自引:0,他引:5  
本文详细探讨了目前用于求解0-1规划的两种隐枚举法的优点和缺陷,提出一种能兼容两种解法的优点并能弥补二者缺陷的新的解法,以实际算例论证了这种新解法的优越性,并以简明的BASIC程序在GW386/25C计算机上实施电算,取得理想结果。  相似文献   

11.
在证券组合投资过程中,为了规避预期风险,投资者会将一部分资金存入银行.提出了一个含无风险投资的证券组合投资的区间数线性规划模型,并确定了其投资比例.该模型使证券组合投资理论更全面、更合理、更有效.  相似文献   

12.
怎样选择一个比较满意的证券投资组合,在一定条件下实现一个最有效率的风险一收益搭配,是证券组合投资优化问题的关键。文中利用L-R模糊数来描述了某证券的期望收益率和风险损失率,从而对证券组合投资问题建立了一种模糊线性规划模型,并给出了模型的求解方法,试图优化证券的投资组合,最后给出了一个算例。  相似文献   

13.
本文提出了一种求解0-1线性规划的组合搜寻技术,首先它把分量取0或1的所有整数向量按分量中所含1的个数进行分类;然后在每类点集中对取1的分量实施适当的组合;最后,根据约束条件搜寻最优解。  相似文献   

14.
提出一个求解多目标0-1线性规划问题的交互式算法,并分析了该算法的特点,即有很强的搜索功能和很宽的适用范围,最后将此算法用于实际,得到了满意的结果。  相似文献   

15.
本文针对某公司电力容量扩展问题,采用一元线性回归模型拟合未来10年的需求量,再建立0-1非线性整数规划模型,并将该模型的0-1变量连续化处理,采用遗传算法中的GENOCOP算法求解。  相似文献   

16.
本文利用线性规划松紧对偶性,证明了线性规划的对偶规划有唯一最优解的一个充分必要条件。  相似文献   

17.
利用分块矩阵法讨论了在线性规划模型中,价值向量的变化和系数矩阵的变化及变量增加时,线性规划问题最优解的变化,给出一般的处理方法,并在此理论基础上给出具体的例子来验证.  相似文献   

18.
本文以纺织工业企业为例,从度量产品的盈利能力入手,探讨了产品结构决策的线性规划模型的建立与运用。  相似文献   

19.
本文绘出并证明了扩展线性规划minz= cj|xj|,(cj≥0),s.t.As=b的基本可行解是最优解的充要条件.举例说明,条件   n为充分条件而非必要条件.  相似文献   

20.
交易费用是证券交易过程中一个实际的、必不可少的因素,通过提出一个考虑交易费用的证券组合投资的区间数线性规划模型,并确定了其有效解.该模型使证券组合投资理论更接近于实际,使投资决策更合理、更有效.  相似文献   

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