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运筹学ppt考试复习专用
第一章 线性规划与单纯形法
第二章 线性规划的对偶理论
第三章 整数规划
第四章 目标规划
第五章 运输与指派问题
第六章 网络模型,Operational research ppt exam review chapter dedicated linear programming and simplex method chapter on linear programming duality theory of integer programmi
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它包含了枚举法、蒙特卡洛法、线性整数规划、整数规划枚举法、整数规划隐枚举法、非线性整数规划、非线性整数规划图形工具、最小生成树kruskal算法、最短路dijkstra算法、最小生成树kruskal算法mex程序、最短路dijkstra算法mex程序和动态规划的代码。-It contains the matlab code of the enumeration method, Monte Carlo method, linear integer programming, integer prog
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实验1 线性表（1）
输入若干正整数，建立一个顺序表，并在顺序表上实现如下操作：（1）在第3个元素位置插入666。（2）将第8个元素删除。（3）查找值为65的元素，若存在则输出，否则打印没有该元素。
实验2 线性表（2）
输入若干正整数，建立一个带头结点的单链表，并在单链表上实现如下操作：（1）在第3个元素位置插入666。（2）将第8个元素删除。（3）查找值为65的元素，若存在则输出，否则打印没有该元素。（4）查找第3个元素，若存在则输出，否则打印没有该元素。
实验6
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附件是一些参考文章，选一些能读懂的来学习。也可以自己上图书馆中国期刊全文数据库再下载相关的文献来看。准备下学期第三周写出开题报告。
要准备把其中doc文件的模型编程求解（可视化），需求数据当然可随意改变输入
-Integer programming branch and bound algorithm matlab source general meaning of each parameter with the matlab optimization toolbox of linear
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通常matlab不能进行整数规划，现一一款混合整数的线形规划matlab m文件
-Usually matlab integer programming, now a mixed integer linear programming matlab m file
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This function solves the mixed integer linear programming problems. It
uses the linprog.m function that comes with the optimization toolbox
of MATLAB. It employs the branch and bound algorithm. It uses depth
first search.
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最优化的里整数规划里0—1规划算法和分枝定界法，matlab编写，代码规范，方便初学者学习！-the program is with the binary integer linear programming and integer linear programming use branch and bound method!
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matlab代码，用分枝定界法求解整数线性规划问题。(Matlab code, use the branch and bound method for solving integer linear programming problem.)
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% 离散优化
% *enum - 枚举法
% *monte - 蒙特卡洛法
% *lpint (BranchBound)- 线性整数规划
% *L01p_e - 0-1整数规划枚举法
% *L01p_ie - 0-1整数规划隐枚举法
% *bnb18 - 非线性整数规划(在MATLAB5.3使用)
% *bnbgui - 非线性整数规划图形工具(在MATLAB5.3使用)
% *mintreek - 最小生成树kruskal算法
% *minroute - 最短路dijkstr
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第一章 线性规划
第二章 整数规划
第三章 非线性规划
第四章 动态规划
第五章 图与网络
第六章 排队论
第七章 对策论
第八章 层次分析法
第九章 插值与拟合
第十章 数据的统计描述和分析
第十一章 方差分析
第十二章 回归分析(Chapter I linear programming
Chapter II integer programming
Chapter III nonlinear programming
Chapter IV dynamic planning
Chapt
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