线性规划算法的应用及其matlab实现

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1、理学院毕业设计(论文)题目:线性规划算法的应用及其MATLAB实现专业数学与应用数学班级10122111学号1012211139姓名蒋芬指导教师许建强2013年5月2日22线性规划算法的应用及其MATLAB实现摘要:线性规划作为一种优化工具,50年代后线性规划的应用范围不断扩大。已被广泛的运用于军事,经济等部门,是辅助人们进行科学管理的一种数学方法。它广泛应用现有的科学技术和数学方法,解决实际中的问题,帮助决策人员选择最优方案和决策。本篇文章主要论述了线性规划的算法及其在实际生活中的几种典型的应用及算法在Matlab中的实现。如在运输中的应用,通过线性规划计算出的方案合理

2、安排人力物力等资源,使经济效果达到最好。利用lingo软件得出模型运行结果,分析模型的影子价格。关键词:线性规划的算法、最优方案、Matlab、应用、lingo、影子价格ApplicationofMATLABlinearprogrammingalgorithmAbstract:Linearprogrammingasanoptimizationtool,Afterthe1950s,thescopeofapplicationoflinearprogrammingcontinuestoexpand.Hasbeenwidelyusedinmilitary,economicando

3、thersectors,IsamathematicalmethodtohelppeopletoachieveascientificmanagementItiswidelyusedintheexistingscienceandtechnologyandmathematicalmethodstosolvepracticalproblemsandhelpdecisionmakerschoosethebestsolutionanddecisionmaking.Thisarticlediscussesthelinearprogrammingalgorithmandsometypic

4、alapplicationsandalgorithmsinreallifeimplementationsinMatlab.Suchastransportation,computedbylinearprogrammingoftheprogramreasonablearrangementmanpowermaterialresources,maketheeconomiceffectisthebest.Theresultsofmodelrunsusingthelingosoftware,theanalysismodelofshadowprice.Keywords:Linearpr

5、ogrammingalgorithm,theoptimalscheme,Matlab,Application,LingoTheshadowprice22目录1引言41.1课题的目的和意义41.2国内外研究现状与发展趋势41.3文献综述51.4论文研究主要内容52背景知识介绍62.1线性规划62.2运输问题72.3选址问题72.4线性规划几种常见的模型92.5小结103线性规划求解实际问题113.1运输问题113.1.1问题概述113.1.2实际问题模型建立及求解123.1.3结果分析153.1.4运输问题“影子价格”153.2选址问题163.2.1问题概述163.2.2实

6、际问题模型建立及求解173.2.3结果分析194总结205致谢206参考文献217附录227.1程序22221引言1.1课题的目的和意义线性规划法是解决多变量最优决策的数学方法,是在各种相互关联的多变量约束条件下,解决或规划一个对象的线性目标函数最优的问题,即给与一定数量的人力、物力和资源,如何应用而能得到最大经济效益。线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法.研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法,英文缩写LP。它是运筹学的一个重要分支,广泛应用于军事作战、经济分析、经营管理和工程

7、技术等方面。为合理地利用有限的人力、物力、财力等资源作出的最优决策,提供科学的依据。在现实的生产经营、商品销售、经济建设和物资管理过程中,常常会遇到各类物资的分配和调运问题,即将各种生产资料或生活资料消耗品从供给基地调运到需求基地,这里就需要如何根据现有条件科学、合理的安排调运方案,提高运输经济效益。这就是属于线性规划中网络配送的以最小的成本完成货物的运输问题。运输问题就是讨论有关物资调运的问题,即将数量和单位运价都给定的某种物资从供应站运送到消费站,要求在供给和需求平衡的同时,制定出流量与流向,使总运输成本最低。运输问题是特

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