Matlab向量化编程实现，代码非常简洁（除了注释只有36行，和算法步骤很匹配，熟悉向量化编程的话非常易读懂），最大的好处除了得到最优解和最优目标函数值之外，还能把每一步的单纯形表数据保存下来，直接就能得到和笔算一样的单纯形表，配例还给出了将单纯形表写入Excel的代码。

用matlab编程实现共轭梯度法无约束非线性规划问题

卜东波算法第四次作业线性规划 卜东波算法第四次作业线性规划 卜东波算法第四次作业线性规划 仅供参考

该MATLAB软件包为GNU线性编程工具包（GLPK）生成了独立的MEX（无依赖项）文件。 MEX可以解决大规模线性规划（LP）问题和混合整数线性规划（MILP）问题。 它可以替代MATLAB的linprog（）和intlinprog（），而无需使用任何工具箱。 MEX文件具有MATLAB功能，可作为具有记录的输入和输出的包装器。 要获得支持，请使用GitHub Issues（ https://github.com/RoyiAvital/GLPKMEX/issues ）。

Matlab的线性规划的基础知识了解linprog等相关的命令格式。 2．学习掌握用MATLAB求解线性规划的问题。

完整代码，可直接运行

可以方便的求解方程，矩阵分解等。同时可以输入复数。在输入矩阵的某一个元素时可以直接输该元素的表达式，例如sin(i+1)^2,而不用计算出具体数值再输入。使用说明在压缩包里。

资源分配选择 使用Python中的混合整数线性规划解决资源分配问题

This book is based on the lecture notes of the author delivered to the students at the Institute of Science, Banaras Hindu University, India. It covers simplex, revised simplex, two-phase method, duality, dual simplex, complementary slackness, transportation and assignment problems with good number of examples, clear proofs, MATLAB codes and homework problems. The book will be useful for both students and practitioners

线性规划的matlab代码 基于线性状态空间模型的预测控制器框架 旨在实现一个代码编写复杂度不高于Matlab的模型预测控制器封装 未来将加入非线性模型（极有可能是基于高斯过程回归）的预测控制，可能会有大量代码需要重构 需要qpOASES 3.7版本，把qpOASES源码的include和src文件夹放在本工程的qpOASES文件夹内，并在工程目录中包含include路径 代码主要由四部分组成：矩阵类a_matrix，状态空间类state_space，预测控制类mpc（无差分约束）与mpc_d_constraint（包含差分约束），二次规划求解器qpOASES（需手动添加）。 使用指南 使用时，需包含mpc.h或mpc_d_constraint.h 矩阵类使用基础 在本程序中，所有变量都是以矩阵存在的（对Matlab的拙劣模仿），因此首先需要至少掌握内置矩阵类a_matrix的基本用法。 你可以像这样初始化一个矩阵： //initialize a 4*3 matrix a_matrix mat1={{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9},{10,11,12}}; 矩阵可以直接使