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文档简介

2013-2014（2）专业课程实践论文题目：0-1规划的隐枚举法 一、算法理论01规划在整数规划中占有重要地位，一方面因为许多实际问题，例如指派问题、选地问题、送货问题都可归结为此类规划，另一方面任何有界变量的整数规划都与01规划等价，用01规划方法还可以把多种非线性规划问题表示成整数规划问题，所以不少人致力于这个方向的研究。求解01规划的常用方法是分枝定界法，对各种特殊问题还有一些特殊方法。线性模型中，当变量的取值只能是“0”或“1”时，称之为“0-1规划问题”。有种极其简单的解法，就是将变量取值为0或1的所有组合列出，然后分别代入目标函数，选出其中能使目标函数最优化的组合，即为最优解。但是真的这样会做很多无用功，浪费大量资源，所以，需要改进方法。本文主要介绍隐枚举法的应用原理，意在剖析其“隐”在何处。从而帮助读者更好地应用这种方法。和线性规划问题一样，首先需要将模型标准化。标准化对0-1规划问题提出四点要求：1.目标函数为最小优化2.目标函数中变量的系数都为正3.在目标函数中，变量按系数值从小到大排列，则约束函数中，变量的排列次序也做相应改变。4.所有变量均为0或10-1线性规划的基本形式是 二、算法框图三、算法程序function intx,intf = ZeroOneprog(c,A,b,x0)%目标函数系数向量，c%不等式约束矩阵，A%不等式约束右端向量，b%初始整数可行解，x0%目标函数取最小值时的自变量值，intx%目标函数的最小值，intf sz = size(A);if sz(2) = b %是否满足约束条件 f_tmp = c*x1; if f_tmp = b f_tmp = c*x1; if f_tmp c=1 2 3 1 1; A=2 3 5 4 7;1 1 4 2 2; b=8;5; x0=1;1;1;1;1; intx,intf=ZeroOneprog(c,A,b,x0)所得结果如下：例2求下面0-1线性规划解：在MATLAB命令框在输入下列命令： c=-3,2,-5; A=-1,-2,1;-1,-4,-1;-1,-1,0;-4,0,-1; b=-2;-4;-3;-6; x0=1;0;0; intx,intf=ZeroOneprog(c,A,b,x0)例3求解下面0-1规划解:在MATLAB命令框在输入下列命令： c=3,7,-1,1;A=2,-1,1,-1;1,-1,6,4;5,3,0,1;b=1;8;5; x0=1;1;1;1; intx,intf=ZeroOneprog(c,A,b,x0)例4求解下面0-1规划解:在MATLAB命令框在输入下列命令： c=-6,-2,-3;A=-1,-2,-1;3,-5,1;-2,-1,
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