求解机械制造中线性规划问题的LINGO模型语言算法

运用LINGO6．0模型语言优化算法，对机械制造中的线性规划问题进行了研究，得到了可靠且比常规优化算法更为有效的优化结果，LINGO模型语言不仅要求连续变量的线性规划问题，而且能更方便地求解机械制造中的整型线性规划问题。     

应用SAS/OR与LINGO求解优化问题的比较研究

本文对一给定的线性规划问题,分别利用统计分析软件SAS的OR模块和LINGO优化软件进行求解和分析,并对这两种数学软件在求解规划问题上的差异上的比较,得出了LINGO优化软件比较适合求解线性规划问题的结论.     

浅谈数学建模过程中优化模型的处理方法

探索数学建模过程中优化模型的处理方法具有重要意义.结合教学实践阐述了优化模型"求解困难"的几种处理方法,并以历届数学建模竞赛优秀论文为案例,引导学生学习一些算法或策略去解决实际建模中的困难,鼓励学生大胆想象,巧建优化模型.     

大规模线性优化求解系统的设计与实现

从建立实用系统出发,以解决实际中各类大规模线性优化问题为目标,研究了大规模线性优化求解技术,设计实现了用于大规模线性规划、整数规划及运输模型的线性优化求解系统LOSS(LinearOptimizationSolving System),并结合具体应用实例做了模拟实验研究.大规模测试数据样例实验结果证明,该系统在求解线性优化类问题时,效果优良,并具有灵活性、友好性、可移植性、可扩充性和可重用性等特点.     

优化数学模型及LINGO软件求解

优化模型的建立与求解在数学建模中占有比较重要的地位,核心是求最优目标和寻求最佳决策,在全国的大学生数学建模出现的题目中有一半多都可以使用优化模型来解答,现代的求解方法都使用软件来实现,LINGO软件是较优秀的软件之一。     

LINGO模型语言及其在机械优化设计中的应用

运用LINGO6 .0模型语言优化算法 ,对机械工程中的优化问题进行了优化研究 ,得到了可靠且比常规优化更为有效的优化结果 ,LINGO模型语言不仅能求连续变量的优化问题 ,且能更方便地求解工程中更为需求的整型优化问题。本文在对软件简单介绍后 ,给出优化实例予以说明     

基于模糊成分的氧化铝烧结法配料优化

针对氧化铝烧结法配料某些生料成份的不确定性,引入L-R模糊数描述,并建立该类问题的优化模型.基于模糊参数的ɑ-截集和隶属函数的性质, 原模糊规划问题被转化成半无限规划问题.再利用约束函数最值法, 上述导出的半无限规划问题变成了普通线性规划问题进行求解.所建立的模型和求解方法的有效性均在氧化铝烧结法的矿配问题中得到验证.     

数学建模竞赛的培训和优化模型训练

结合几年来我校数学建模竞赛训练的实践,探讨和总结了一些成功经验,认为在数学建模竞赛培训过程中选择好的训练题目是非常重要的.此外,本文还给出了一个人力计划问题的数学规划模型及其解答.     

求解机械制造中线性规划问题的LINGO模型语言算法

运用LINGO6.0模型语言优化算法,对机械制造中的线性规划问 题进行了研究,得到了可靠且比常规优化算法更为有效的优化结果,LINGO模型语言不仅能 求连续变量的线性规划问题,而且能更方便地求解机械制造中的整型线性规划问题.     

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.