线性规划遗传算法

1. 遗传算法能不能解决线性规划顺便举个例子或者链接吧。

当然可以了，不过就是看你这个线性规划的约束条件怎么设置，一般可以在求适应度的时候设置为可行域外适应度值取一个足够大的数

2. 求助大神 利用遗传算法解决非线性规划问题，最好有MATLAB代码

%%%%%%%%%%%
无聊到专门帮你写了个程序。不想全部写完，自己补完。PS：这题怎么看都是线性规划
&&&&&&&&&&&&&&
%%%%%%%%%%%%%%利用遗传算法计算最优化问题%%%%%%%
%遗传算法参数设置
popsize=200; %种群个数
generation=500;%种群迭代次数，繁殖后代数
pc=0.4; %两个体之间交叉概率
pm=0.05; %个体变异的概率
yueshu=0; %约束成立的标志为1
%初始化群体
for i=1:popsize
while(yuesu==0) %当约束成立时，不再变异。约束不成立时变异。
x(i,1)=randint(1,1,[0,35]); %随机生成（0-35）的整数
x(i,2)=randint(1,1,[0,60]);
x(i,3)=randint(1,1,[0,40]);
x(i,4)=randint(1,1,[0,40]);
x(i,5)=randint(1,1,[0,30]);
x(i,6)=randint(1,1,[0,30]);
x(i,7)=randint(1,1,[0,35]);
x(i,8)=randint(1,1,[0,20]);
%这里自己写几行程序就好
if
%这里判断约束条件，若符合，yueshu=1；
end
end
end
for n=1:generation
%计算适应度
[row col]=size(x);
for i=1:row
fitness(i)=(x(i,1)+x(i,2)+x(i,3)+x(i,5)+x(i,6)+x(i,7)+x(i,8))/20;
end
%轮盘赌选择
zong=sum(fitness);
xt=x;
for i=1:row
temp=rand(1);
for j=1:row
if temp< fitness(j)/zong
break;
end
end
x(i,:)=xt(j,:);
end
%两个个体交叉变异
x2=x;
[row col]=size(x);
for i=1:2:row
temp=rand(1);
if temp<pc
%%%%%%%%%%%%%这里还要自己写个程序判断是否符合约束，不符合一直交叉，直到交叉到符合约束
point=randint(1,1,[1,8]);
x(i,point:8)=x2(i+1,point:8);
x(i+1,1:point)=x2(i,1:point);
end
end
%单个点变异
x3=x;
[row col]=size(x);
for i=1:row
for j=1:8
temp=rand(1);
if(temp<pm)
yueshu=0;
while(yueshu==0) %当约束成立时，不再变异。约束不成立时变异。
if j==1 x(i,1)=randint(1,1,[0,35]);end
if j==2 x(i,2)=randint(1,1,[0,60]);end
if j==3 x(i,3)=randint(1,1,[0,40]);end
if j==4 x(i,4)=randint(1,1,[0,40]);end
if j==5 x(i,5)=randint(1,1,[0,30]);end
if j==6 x(i,6)=randint(1,1,[0,30]);end
if j==7 x(i,7)=randint(1,1,[0,35]);end
if j==8 x(i,8)=randint(1,1,[0,20]);end
%这里自己写程序啊
if
%这里判断约束条件，若符合，yueshu=1；
end
end
end
end
end
end
[row col]=size(x);
for i=1:row
fitness(i)=(x(i,1)+x(i,2)+x(i,3)+x(i,5)+x(i,6)+x(i,7)+x(i,8))/20;
end
maxx=find(fitness==max(fitness));
x(maxx,:)

3. 数学建模算法有哪些

1. 蒙特卡罗算法。 该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，几乎是比赛时必用的方法。
2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。 比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用MATLAB 作为工具。
3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。 建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件求解。
4. 图论算法。 这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。
5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。 这些算法是算法设计中比较常用的方法，竞赛中很多场合会用到。
6. 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。 这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。
7. 网格算法和穷举法。 两者都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。
8. 一些连续数据离散化方法。 很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只能处理离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。
9. 数值分析算法。 如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。
10. 图象处理算法。 赛题中有一类问题与图形有关，即使问题与图形无关，论文中也会需要图片来说明问题，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用MATLAB 进行处理。
以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。
以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。
2 十类算法的详细说明
2.1 蒙特卡罗算法
大多数建模赛题中都离不开计算机仿真，随机性模拟是非常常见的算法之一。
举个例子就是97 年的A 题，每个零件都有自己的标定值，也都有自己的容差等级，而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案，根本不可能去求解析解，那如何去找到最优的方案呢？随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法，在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案，然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案，从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问，要求设计一种更好的方案，首先方案的优劣取决于很多复杂的因素，同样不可能刻画出一个模型进行求解，只能靠随机仿真模拟。
2.2 数据拟合、参数估计、插值等算法
数据拟合在很多赛题中有应用，与图形处理有关的问题很多与拟合有关系，一个例子就是98 年美国赛A 题，生物组织切片的三维插值处理，94 年A 题逢山开路，山体海拔高度的插值计算，还有吵的沸沸扬扬可能会考的“非典”问题也要用到数据拟合算法，观察数据的走向进行处理。此类问题在MATLAB中有很多现成的函数可以调用，熟悉MATLAB，这些方法都能游刃有余的用好。
2.3 规划类问题算法
竞赛中很多问题都和数学规划有关，可以说不少的模型都可以归结为一组不等式作为约束条件、几个函数表达式作为目标函数的问题，遇到这类问题，求解就是关键了，比如98年B 题，用很多不等式完全可以把问题刻画清楚，因此列举出规划后用Lindo、Lingo 等软件来进行解决比较方便，所以还需要熟悉这两个软件。
2.4 图论问题
98 年B 题、00 年B 题、95 年锁具装箱等问题体现了图论问题的重要性，这类问题算法有很多，包括：Dijkstra、Floyd、Prim、Bellman-Ford，最大流，二分匹配等问题。每一个算法都应该实现一遍，否则到比赛时再写就晚了。
2.5 计算机算法设计中的问题
计算机算法设计包括很多内容：动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界。比如92 年B 题用分枝定界法，97 年B 题是典型的动态规划问题，此外98 年B 题体现了分治算法。这方面问题和ACM 程序设计竞赛中的问题类似，推荐看一下《计算机算法设计与分析》（电子工业出版社）等与计算机算法有关的书。
2.6 最优化理论的三大非经典算法
这十几年来最优化理论有了飞速发展，模拟退火法、神经网络、遗传算法这三类算法发展很快。近几年的赛题越来越复杂，很多问题没有什么很好的模型可以借鉴，于是这三类算法很多时候可以派上用场，比如：97 年A 题的模拟退火算法，00 年B 题的神经网络分类算法，象01 年B 题这种难题也可以使用神经网络，还有美国竞赛89 年A 题也和BP 算法有关系，当时是86 年刚提出BP 算法，89 年就考了，说明赛题可能是当今前沿科技的抽象体现。03 年B 题伽马刀问题也是目前研究的课题，目前算法最佳的是遗传算法。
2.7 网格算法和穷举算法
网格算法和穷举法一样，只是网格法是连续问题的穷举。比如要求在N 个变量情况下的最优化问题，那么对这些变量可取的空间进行采点，比如在[a; b] 区间内取M +1 个点，就是a; a+(b-a)/M; a+2 (b-a)/M; …… ; b 那么这样循环就需要进行(M + 1)N 次运算，所以计算量很大。比如97 年A 题、99 年B 题都可以用网格法搜索，这种方法最好在运算速度较快
的计算机中进行，还有要用高级语言来做，最好不要用MATLAB 做网格，否则会算很久的。穷举法大家都熟悉，就不说了。
2.8 一些连续数据离散化的方法
大部分物理问题的编程解决，都和这种方法有一定的联系。物理问题是反映我们生活在一个连续的世界中，计算机只能处理离散的量，所以需要对连续量进行离散处理。这种方法应用很广，而且和上面的很多算法有关。事实上，网格算法、蒙特卡罗算法、模拟退火都用了这个思想。
2.9 数值分析算法
这类算法是针对高级语言而专门设的，如果你用的是MATLAB、Mathematica，大可不必准备，因为象数值分析中有很多函数一般的数学软件是具备的。
2.10 图象处理算法
01 年A 题中需要你会读BMP 图象、美国赛98 年A 题需要你知道三维插值计算，03 年B 题要求更高，不但需要编程计算还要进行处理，而数模论文中也有很多图片需要展示，因此图象处理就是关键。做好这类问题，重要的是把MATLAB 学好，特别是图象处理的部分。

4. 数学建模的工具有哪些

数学建模是一种将实际问题抽象为数学模型，通过求解模型来预测和解决实际问题的方法。在数学建模过程中，我们需要使用一些工具来帮助我们更好地理解和解决问题。以下是一些常用的数学建模工具：

1.编程语言：Python、MATLAB、R等编程语言在数学建模中被广泛使用。它们可以帮助我们快速实现数学模型的求解和分析，以及数据的处理和可视化。

2.数据分析软件：Excel、SPSS、SAS等数据分析软件可以帮助我们对数据进行清洗、整理和分析，为建立数学模型提供基础。

3.绘图软件：Visio、AutoCAD、Origin等绘图软件可以帮助我们将数学模型的结果以图形的形式展示出来，更直观地反映问题的规律。

4.优化算法：线性规划、整数规划、遗传算法、粒子群优化等优化算法可以帮助我们在数学模型中找到最优解，为决策提供依据。

5.统计方法：回归分析、时间序列分析、聚类分析等统计方法可以帮助我们从数据中发现规律，为建立数学模型提供支持。

6.机器学习和人工智能：神经网络、支持向量机、决策树等机器学习和人工智能技术可以帮助我们处理复杂的非线性问题，提高模型的准确性。

7.专业领域软件：针对特定领域的软件，如地理信息系统（GIS）、运筹学软件（Lingo、GAMS等）等，可以帮助我们更好地解决特定领域的问题。

8.数据库管理系统：MySQL、Oracle、SQLServer等数据库管理系统可以帮助我们存储和管理大量的数据，为数学建模提供数据支持。

9.文献检索和管理工具：EndNote、NoteExpress等文献检索和管理工具可以帮助我们快速查找和管理相关文献，为数学建模提供理论支持。

10.团队协作工具：腾讯文档、WPSOffice、Teambition等团队协作工具可以帮助团队成员共享资料、协同工作，提高数学建模的效率。

5. 线性规划和遗传算法哪个好学

线性规划好毁租学。线性规划简单，遗传算法解纤键兆决多目标问题，有多个目标函数，而线性规划只有一个。标准的遗传算法存在局部搜索能力差和早熟等亮稿缺陷，不能保证算法收敛。经典的非线性规划算法大多采用梯度下降的方法求解，局部搜索能力强。