求解线性规划问题的一种新方法

本文介绍一种求解线性规划问题的新方法,该方法的特点是初始基不必是可行基。     

Excel在求解线性规划问题中的应用

本文主要介绍了应用Excel求解线性规划问题的两种方法:一种是通过Excel的表格及其计算功能,根据单纯形法原理和计算步骤,列出单纯形表求解线性规划问题最优解;另一种方法是利用Excel自带的规划求解加载宏直接计算,得出最优解,并对这两种方法在教学中的应用进行比较分析研究。     

线性规划问题的软件求解与方法比较

本文通过举例的方式来介绍EXCEL、MATHMATICAL、LINDO三种求解线性规划问题的软件,并对三种求解方式进行分析和比较。为线性规划问题的教学提供帮助。     

用Excel软件求解线性规划和某些数学问题的方法

介绍了用Excel软件求解线性规划的方法，在此基础上给出了用该软件求解不等式问题和线性方程组的方法．     

基于Matlab的非线性规划问题的求解

优化问题分为线性规划问题和非线性规划问题.对于线性规划问题,可以使用图解法或者单纯形法很方便地求解;对于非线性规划问题,用图解法只能解极为特殊的情况,对于一般的非线性规划问题,求解计算极其复杂.本文利用Matlab软件,通过实例,高效快捷地实现了非线性规划问题求解.     

约束条件含模糊数的线性规划的一种求解方法

讨论了约束条件中系数是模糊数的模糊线性规划的一种解法,利用Roubens的模糊数比较的概念,把系数是模糊数的线性规划问题转化为经典的线性规划问题,从而利用求解线性规划的单纯形法求解此类模糊线性规划．最后给出此种方法在实际中的应用．     

多目标线性规划MATLAB软件求解

多目标线性规划由于往往只是求其有效解（非劣解）,求解方法及具体演算过程比较复杂,本文也给出多目标线性规划的模糊数学解法.但借助工具软件MATLAB,可以达到对多目标线性规划问题较易求解的目标,从而更好地利用多目标线性规划解决实际问题.     

Excel的"规划求解"在经济数学模型中的应用

Excel拥有大量的用户群及其“规划求解”的强大计算功能，可以轻松实现时有多个变量的线性规划问题的求解，省去了用线性规划专业软件计算时操作者的专业要求和笔算的缺点，其操作方法的简单、方便、快捷，大大提高了计算的效率和准确性，并提供可靠的运算结果、敏感性和极限值分析报告。     

具有模糊变量的线性规划问题的求解方法

针对含模糊变量的线性规划问题,研究了其求解方法。将单纯形法应用于模糊线性规划问题中,从而无需转化为经典线性规划问题就能得到满意的模糊最优解,算例表明此方法是有效的。     

线性规划模型的建立及Mathematica求解

线性规划在生产和生活中起到了重大作用.在给出线性规划模型的基础上,通过实例介绍了建立模型的一般方法;并应用Mathematica软件进行求解,进而指导生产.     

非结构化程序到结构化程序的转化

通过对非结构化程序与结构化程序的比较，讨论了结构化程序的优良特点，并归纳总结了三种非结构化程序到结构化和转化方法。     

有限选择规划的一个等价线性规划

本文对有限多个多面体的并集的凸包给出了一个线性公式,并且对给定的有限选择规划构造了一个等价的线性规划.     

有限选择规划的一个等价线性规划

本文对有限多个多面体的并集的凸包给出了一个线性公式,并且对给定的有限选择规划构造了一个等价的线性规划。     

一类可化为线性规划的非线性规划模型

介绍了１种解约束为线性，目标函数为若干性线函数的最大值或最小值函数的非线性规划问题的方法，使乐观准则，悲观准则，后悔值则等完全不确定性准则在无穷备选方案决策问题中的应用成为可能，拓展了线性规划的范围。     

整凸二次规划

本文给出了一种求解整凸二次规划的分枝定界法，该算法把松弛问题转化为线性互补问题，由于求解线性互补问题时，充分地利用了前一分枝点所对应的线性互补问题解的信息，从而地减少了计算量。     

模糊多层线性规划问题的交互式模糊规划法

对于带有模糊参数的线性多层规划问题，其求解算法往往要考虑决策变量的满意度，提出在不考虑决策变量满意度的情况下，给出其交互式模糊规划法，大大简化了原问题的求解．     

用C语言编程求整型数规划问题

本文用C语言编程来解决一类整型数规划问题，从而求出一类整型数规划问题的最优解。     

Programming with conditionals: Epistemic Programming for scientific discovery

In order to provide scientists with a computational methodology and some computational tools to program their epistemic processes in scientific discovery, we are establishing a novel programming paradigm, named ‘Epistemic Programming’, which regards conditionals as the subject of computing, takes primary epistemic operations as basic operations of computing, and regards epistemic processes as the subject of programming. This paper presents our fundamental observations and assumptions on scientific discovery processes and their automation, research problems on modeling, automating, and programming epistemic processes, and an outline of our research project of epistemic Programming.     

混合编程法在编制结构分析程序中的应用

论述了Fortran和Visual Basic 6.0实现混合编程的两种方法:Visual Basic 6.0直接调用Fortran生成的可执行文件和通过动态链接库(DLL)进行链接.探讨了利用Visual Basic 6.0调用Surfer 8.0进行嵌入式编程的步骤,较好地解决了编制结构分析程序中计算量大和图形显示困难的问题.     

二次规划的整标集法与可分解的二次规划

一般二次规划(QP)常用Fletcher算法或简约梯度法求解，只能得1个K-T点，未必是整体最优解．根据求解线性互补问题全部解的整标集法，文中提出求解二次规划的整标集法，即将(QP)转化为线性互补问题，求出全部互补可行解，得到(QP)的全部K-T点，通过比较得整体最优解．此法不需初始可行点，简便可行，适用于一般二次规划．结合算例将整标集法与Fletcher算法、简约梯度法进行比较．该例用此法求解得7个K-T点，且目标函数值相差甚远．另一例具有无穷多个K-T点．算例表明：对于小规模问题，此法优于Fletcher算法和简约梯度法．文中还提出二次规划可分解的条件，据此可将一类规模较大的问题分解成规模较小的问题，降低了难度．