构建包含线性规划问题的 MPS 矩阵字符串： 最小化（对于 R^n 中的 x）：f(x) = cost'*x，受制于A*x <= b (LE) Aeq*x = beq (EQ) L <= x <= U (BD)。 仅支持单个 rhs（b 和 beq）。 MPS 文件格式是为 IBM 程序引入的，但也已被大多数后来的线性规划代码所接受。 要了解 MPS 格式，请参阅： http://lpsolve.sourceforge.net/5.5/mps-format.htm http://www-fp.mcs.anl.gov/OTC/Guide/OptWeb/continuous/constrained/linearprog/mps.html

旅游规划，数模

在Matlab环境中直接求解简单的车辆轨迹规划问题 % 并可视化呈现优化结果

在充分理解题意的基础上，我们提出了合理的假设。通过对问题的深入分析和对草鱼损失率的不同理解，我们建立了三个模型。 模型一中，损失率是基于水库草鱼的总量，草鱼的损失是一些定值的累加。在这种情况下，我们进行了粗略的估算，在日供应量方面，我们让每日草鱼的供应量达到售价方面的临界值。提出了四个可行的方案。通过比较认为方案四•能使总利润达到最大值404636元，共损失草鱼量为2625kg,当且仅当第1天至第15天，日供应量为1000kg,单价为25元，第16天至19天，日供应量为1500kg，单价为20元。第20天售出1375kg，单价为20元。 在模型二、三中，为了更接近现实生活中的情况及人们的认知观，我们对第n天草鱼的损失率的理解是基于第n-1天剩下的草鱼而言。模型二，不考虑日供应量在1500kg以上的情况，运用LINGO解出的结果为总利润的最大值为 元，草鱼的损失为7113.960kg。第1天到第14天及第16天，每天售出草鱼1000kg,第19天售出886.04kg，其余每天售出500kg。 模型三在模型二的基础上做了一些改进(如考虑日供应量在1500kg以上的情况)，建立了多目标的规划模型，求得总利润的最大值为332875元，草鱼的总死亡量为8828.493kg。第2天到第5天及第11天到16天，每天售出1000kg,其余每天售出500kg。

飞行器的航迹规划问题-蚁群算法和多目标粒子群算法的赛题应用，学习算法的最好应用案例，带讲解的算法。

对偶线性规划问题

介绍了动态规划的matlab求解，提高了解动态规划问题的效率。

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A题：道路铺设的规划问题 某地进行一项道路建设项目，在R1、R2、R3、R4四点间修建一条宽15m，平均铺设厚度为0.5m的公路，铺路采用块石和碎石两种规格石料，铺设方法是下面为厚度0.3m的块石，上面为厚度0.2m的碎石。为了铺设这条道路，需要从S1、S2、S3三个采石场采购石料，具体情况为： S1：只生产碎石，销售价格65元/立方米； S2：生产块石和碎石，销售价格为碎石60元/立方米，块石30元/立方米； S3：生产块石和碎石，销售价格为碎石56元/立方米，块石28元/立方米。 运出的碎石已满足工程需要，不必再进一步进行粉碎。

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