基于单纯形法的无约束非线性规划的程序设计，何效红，，本文是以 Matlab 为编程工具，在单纯形算法的基础上，优化出一种完全适用于非线性无约束规划的算法程序设计，具有简洁、直接、适用�

这是我写的一个简单的单纯形法的程序，根据matlab在最优化中的应用详解这本书里的原理编写而成，分享出来给大家，大家可以参考一下，希望对大家有帮助。

% 作者：朱胜佳 西安理工大学 % % BLOG：Alg.we2y.com 欢迎算法，嵌入式爱好者共同交流 global s flg=0 %以下为两组测试数据，去掉注释可用于测试 %其中Cj,A都为问题标准化后的参数，f为标准化前的价值系数。 %这个是以前写的一个程序，本来打算加上big M 法再发布出来，但是最近比较忙。先贴出来了 有兴趣的朋友自行改进

【word】 一种全局优化算法：遗传算法—单纯形法.docx

线性规划_单纯形算法包_文档.doc

人工智能-机器学习-机器人辅助腹腔镜与单纯腹腔镜前列腺癌根治术后控尿功能的系统评价.pdf

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Dantzig的单纯形算法 用两阶段方法解决线性规划问题（LPP）的Dantzig单纯形算法，以获得初始的基本可行解。 注意仅将SimplexTwoPhase脚本用于教育目的。 该脚本不适合专业应用，因为它并不是Dantzig单纯形算法的最有效，最优化，正确和安全的实现。 关于 该代码以MATLAB语言编写，并支持标准格式的最小化LPP ： Minimize cx subject to Ax = b x >= 0 其中c是成本系数向量， x是决策变量的向量， b是要满足的最低需求（需求）的（ RHS ）向量，而A中的元素a_ij是技术系数。 例子 A = [ 1 2 1 0; -1 1 0 1 ]; b = [4; 1]; c = [-3 1]; [x z] = simplex_two_phase(A, b, c, false) 结果 x

单纯形算法 用于解决线性规划问题的单纯形算法的简单实现。 使用两阶段方法，通过创建和求解辅助 LP，然后使用生成的基本可行解来解决原始 LP 问题。

matlab linprog代码单纯形算法 从零开始的单纯形算法 这个项目的目的是通过从头开始编码来理解单纯形算法的内部工作原理。 编写代码是为了解决制造业中的一个特定问题。 问题来自以下链接： 这段代码专门解决了模型1。线性规划如下： 配方最大化 9(s1+s2+s3) + 12(L1+L2+L3) + 10(m1+m2+m3) 英石 s1 + s2 + s3 <= 340 m1 + m2 + m3 <= 900 L1 + L2 +L3 <= 700 s1+ m1 + L1 <= 550 s2 + m2 + L2 <= 750 s3 + m3 + L3 <= 275 9s1 + 17 m1 + 21 L1 <= 10,000 9s2 + 17 m2 + 21 L2 <= 7,000 9s3 + 17 m3 + 21 L3 <= 4200 s1、s2、s3、m1、m2、m3、L1、L2、L3 >=0 编码算法的结果将使用 MATLAB -linprog 的线性规划求解器进行验证。 编码算法和 linprog 的结果必须相同（或接近）