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术语解释整数规划：规划中的变量（全部或部分）限制为整数，称为整数规划。（很多的单位是不能拆分成小数的）0-1规划：决策变量仅取值0或1的异类特殊的整数规划。（决策变量要么取0，要么取1）（可以解决快递员问题、协作效率最优化问题、解决流程化问题效果很多好）非线性规划：目标...
0―1整数规划解法.ppt,二0-1型整数规划的一般解法---隐枚举法;只检查变量取值的组合的一部分，就能求到问题的最优解，这样的方法称为隐枚举法(implicitenumeration)，分枝定界法也是一种隐枚举法。其解题关键是寻找可行解，产生过滤条件。过滤...
抛砖引玉一下，混合整数规划的求解方法从历史发展角度可以分为以下三个阶段。1.精确算法（ExactAlgorithm）:主要有割平面法，分支定界法。相应的，Dantzig建立了线性规划的理论基础，也就是现在最优化理论课上教的东西。
混合整数规划问题，顾名思义，就是优化问题里不止有continousvariable,也有integervariable.举例：minx1+x2subjectto:x1-2x2>=53x1+x2>=2x1\inInteger,x2>=0这类问题一般是NP-hard，也就是一般没有polynomal复杂度的算法，算法复杂度随着...
其特色在于可以允许决策变量是整数(即整数规划，包括0-1整数规划)，方便灵活，但是耗时往往长，且经常陷入局部最优。而用Matlab、C写的优化，跑的速度快，我曾对比过Lingo与C的实现TSP程序，C跑几秒钟Lingo需要跑好几个小时~_~;可以说非常冒汗。
在求解整数规划时,不少学者又把整数规划与遗传算法相结合.由于结合的方式不一样,具有的求解优势也不一样.如姜大立,杜文,张拥军(1998)对易腐物品的物流中心选址问题进行了分析与讨论,建立了一种整数规划模型,基于此模型求解NP的完全性，应用遗传算法
整数规划是解决决策变量只能取整数的规划问题，整数规划的解法有割平面法和分支定界法。整数规划中的0-1规划整数问题是一个非常有用的方法。在实际问题中，该方法能够解决很多问题。0-1整数规划的解决方法有枚举法和隐枚举法。
术语解释整数规划：规划中的变量（全部或部分）限制为整数，称为整数规划。（很多的单位是不能拆分成小数的）0-1规划：决策变量仅取值0或1的异类特殊的整数规划。（决策变量要么取0，要么取1）（可以解决快递员问题、协作效率最优化问题、解决流程化问题效果很多好）非线性规划：目标...
0―1整数规划解法.ppt,二0-1型整数规划的一般解法---隐枚举法;只检查变量取值的组合的一部分，就能求到问题的最优解，这样的方法称为隐枚举法(implicitenumeration)，分枝定界法也是一种隐枚举法。其解题关键是寻找可行解，产生过滤条件。过滤...
抛砖引玉一下，混合整数规划的求解方法从历史发展角度可以分为以下三个阶段。1.精确算法（ExactAlgorithm）:主要有割平面法，分支定界法。相应的，Dantzig建立了线性规划的理论基础，也就是现在最优化理论课上教的东西。
混合整数规划问题，顾名思义，就是优化问题里不止有continousvariable,也有integervariable.举例：minx1+x2subjectto:x1-2x2>=53x1+x2>=2x1\inInteger,x2>=0这类问题一般是NP-hard，也就是一般没有polynomal复杂度的算法，算法复杂度随着...
其特色在于可以允许决策变量是整数(即整数规划，包括0-1整数规划)，方便灵活，但是耗时往往长，且经常陷入局部最优。而用Matlab、C写的优化，跑的速度快，我曾对比过Lingo与C的实现TSP程序，C跑几秒钟Lingo需要跑好几个小时~_~;可以说非常冒汗。
在求解整数规划时,不少学者又把整数规划与遗传算法相结合.由于结合的方式不一样,具有的求解优势也不一样.如姜大立,杜文,张拥军(1998)对易腐物品的物流中心选址问题进行了分析与讨论,建立了一种整数规划模型,基于此模型求解NP的完全性，应用遗传算法
整数规划是解决决策变量只能取整数的规划问题，整数规划的解法有割平面法和分支定界法。整数规划中的0-1规划整数问题是一个非常有用的方法。在实际问题中，该方法能够解决很多问题。0-1整数规划的解决方法有枚举法和隐枚举法。
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