数学建模非线性规划

《数学建模》上机作业信科05-3韩亚0511010305实验1 线性规划模型一、实验名称：线性规划模型—设备的最优配备问题。

二、实验目的：掌握线性规划模型的建模方法，并能用数值算法或MATLAB 库函数求解。

三、实验题目：某商店拟制定某种商品7—12月的进货、售货计划，已知商店仓库最大容量为1500件，6月底已存货300件，年底的库存以不少于300件为宜，以后每月初进货一次，假设各月份该商品买进、售出单价如下表。

四、实验要求：1、若每件每月的库存费用为0.5元，问各月进货、售货各为多少件，才能使净收益最多？建立数学模型。

2、利用相应的数值方法求解此问题的数学模型。

3、谈一谈你对这类线性规划问题的理解。

4、举一个简单的二维线性规划问题，并针对此问题将你所了解的线性规划的求解方法作出总结。

5、用软件lindo 或lingo 求解上述问题。

（选做题）6、编写单纯形算法的MATLAB 程序。

（选做题） 五、实验内容：解：设第i 个月进货xi 件，销售yi 件，则下半年总收益为销售收入减去进货费和仓库储存费之和，所以目标函数为：1211109871211109711109871211109875.232427252628252528262729)2345(5.0)2345)300(6(5.07x x x x x x y y y y y y y y y y y x x x x x x z y ------+++++++++++++++++-=整理后得：90024255.28275.2831255.25295.27295.31121110987121110987-------+++++=x x x x x x y y y y y y z由于仓库的容量为1500件，每个月的库存量大于0，小于1500，所以有如下约束条件150030001500300015003000150030001500300015003000111210119108978710119108978791089787897877877≤-+-+-+-+-++≤≤-+-+-+-++≤≤-+-+-++≤≤-+-++≤≤-++≤≤+≤y x y x y x y x y x x y x y x y x y x x y x y x y x x y x y x x y x x x又有年底库存量不少于300则：300300121112101191089787≥--+-+-+-+-++y y x y x y x y x y x x化为抽象的线性规划模型为：90024255.28275.2831255.25295.27295.31max 121110987121110987-------+++++=x x x x x x y y y y y y z ，;12,,8,7;0,0120030012003001200300120030012003001200300121112101191089787111210119108978710119108978791089787897877877 =≥≥--+-+-+-+-+≤-+-+-+-+-+≤-≤-+-+-+-+≤-≤-+-+-+≤-≤-+-+≤-≤-+≤-≤≤-i y x y y x y x y x y x y x x y x y x y x y x y x x y x y x y x y x x y x y x y x x y x y x x y x x x STi i线性规划目标函数的系数:f = [31; 28.5; 27; 28.5;25;24;-31.5;-29;-27.5;-29;-25.5;-25]; 约束方程的系数及右端项： A=[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 1,1,0,0,0,0,-1,0,0,0,0,0 1,1,1,0,0,0,-1,-1,0,0,0,0 1,1,1,1,0,0,-1,-1,-1,0,0,0 1,1,1,1,1,0,-1,-1,-1,-1,0,0 1,1,1,1,1,1,-1,-1,-1,-1,-1,0 -1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 -1,-1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0 -1,-1,-1,0,0,0,1,1,0,0,0,0 -1,-1,-1,-1,0,0,1,1,1,0,0,0 -1,-1,-1,-1,-1,0,1,1,1,1,0,0 -1,-1,-1,-1,-1,-1,1,1,1,1,1,0 -1,-1,-1,-1,-1,-1,1,1,1,1,1,1];b=[1200;1200;1200;1200;1200;1200; 300; 300; 300; 300; 300; 300;0]; lb=zeros(12,1);[x,fval,exitflag,output,lambda] = linprog(f,A,b,[],[],lb);实验2 非线性规划模型一、实验名称：非线性规划模型。

在数学建模中常用的方法数学建模是一种利用数学模型来描述和解决实际问题的方法。

它在科学研究、工程技术和经济管理等领域具有广泛的应用。

在数学建模中，常用的方法包括线性规划、非线性规划、动态规划、离散事件模拟、蒙特卡洛方法等。

下面将对这些方法进行详细介绍。

1.线性规划：线性规划是一种在给定的约束条件下最大化或最小化线性目标函数的方法。

它适用于有着线性关系的问题，包括生产计划、资源分配、运输问题等。

线性规划的主要方法是使用线性规划模型将问题转化为数学形式，并通过线性规划算法求解最优解。

2.非线性规划：非线性规划是一种在给定的约束条件下最大化或最小化非线性目标函数的方法。

它适用于有着非线性关系的问题，包括优化设计、模式识别、经济决策等。

非线性规划的主要方法是使用非线性规划模型将问题转化为数学形式，并通过非线性规划算法求解最优解。

3.动态规划：动态规划是一种通过将复杂问题分解为子问题，并利用最优子结构的性质求解问题的方法。

它适用于有着重叠子问题的问题，包括最短路径问题、背包问题、机器调度问题等。

动态规划的主要方法是建立递推关系，通过填表或递归的方式求解最优解。

4.离散事件模拟：离散事件模拟是一种通过模拟系统状态的变化，以评估系统性能的方法。

它适用于有着离散事件发生和连续状态变化的问题，包括排队论、制造过程优化、金融风险评估等。

离散事件模拟的主要方法是建立事件驱动的模拟模型，并通过统计分析得到系统性能的估计。

5.蒙特卡洛方法：蒙特卡洛方法是一种基于概率统计的模拟方法，通过生成随机样本来估计问题的解。

它适用于有着随机性质的问题，包括随机优化、风险分析、可靠性评估等。

蒙特卡洛方法的主要思想是基于大数定律，通过大量的随机模拟次数来逼近问题的解。

除了上述方法外，在数学建模中还可以使用图论、拟合分析、概率论和统计方法等。

图论可用于描述网络结构和路径问题；拟合分析可用于对实际数据进行曲线或曲面拟合；概率论和统计方法可用于建立概率模型和对数据进行统计分析。

四类基本模型1 优化模型1.1 数学规划模型线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。

1.2 微分方程组模型阻滞增长模型、SARS 传播模型。

1.3 图论与网络优化问题最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。

1.4 概率模型决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov 链模型。

1.5 组合优化经典问题● 多维背包问题(MKP)背包问题：n 个物品，对物品i ，体积为i w ，背包容量为W 。

如何将尽可能多的物品装入背包。

多维背包问题：n 个物品，对物品i ，价值为i p ，体积为i w ，背包容量为W 。

如何选取物品装入背包，是背包中物品的总价值最大。

多维背包问题在实际中的应用有：资源分配、货物装载和存储分配等问题。

该问题属于NP 难问题。

● 二维指派问题(QAP)工作指派问题：n 个工作可以由n 个工人分别完成。

工人i 完成工作j 的时间为ij d 。

如何安排使总工作时间最小。

二维指派问题（常以机器布局问题为例）：n 台机器要布置在n 个地方，机器i 与k 之间的物流量为ik f ，位置j 与l 之间的距离为jl d ，如何布置使费用最小。

二维指派问题在实际中的应用有：校园建筑物的布局、医院科室的安排、成组技术中加工中心的组成问题等。

● 旅行商问题(TSP)旅行商问题：有n 个城市，城市i 与j 之间的距离为ij d ，找一条经过n 个城市的巡回（每个城市经过且只经过一次，最后回到出发点），使得总路程最小。

● 车辆路径问题(VRP)车辆路径问题（也称车辆计划）：已知n 个客户的位置坐标和货物需求，在可供使用车辆数量及运载能力条件的约束下，每辆车都从起点出发，完成若干客户点的运送任务后再回到起点，要求以最少的车辆数、最小的车辆总行程完成货物的派送任务。

TSP 问题是VRP 问题的特例。

● 车间作业调度问题(JSP)车间调度问题：存在j 个工作和m 台机器，每个工作由一系列操作组成，操作的执行次序遵循严格的串行顺序，在特定的时间每个操作需要一台特定的机器完成，每台机器在同一时刻不能同时完成不同的工作，同一时刻同一工作的各个操作不能并发执行。

常见数学建模模型一、线性规划模型线性规划是一种常用的数学建模方法，它通过建立线性函数和约束条件，寻找最优解。

线性规划可以应用于各种实际问题，如生产调度、资源分配、运输问题等。

通过确定决策变量、目标函数和约束条件，可以建立数学模型，并利用线性规划算法求解最优解。

二、整数规划模型整数规划是线性规划的一种扩展形式，它要求决策变量为整数。

整数规划模型常用于一些离散决策问题，如旅行商问题、装箱问题等。

通过引入整数变量和相应的约束条件，可以将问题转化为整数规划模型，并利用整数规划算法求解最优解。

三、非线性规划模型非线性规划是一类目标函数或约束条件中存在非线性项的优化问题。

非线性规划模型常见于工程设计、经济优化等领域。

通过建立非线性函数和约束条件，可以将问题转化为非线性规划模型，并利用非线性规划算法求解最优解。

四、动态规划模型动态规划是一种通过将问题分解为子问题并以递归方式求解的数学建模方法。

动态规划常用于求解具有最优子结构性质的问题，如背包问题、最短路径问题等。

通过定义状态变量、状态转移方程和边界条件，可以建立动态规划模型，并利用动态规划算法求解最优解。

五、排队论模型排队论是一种研究队列系统的数学理论，可以用于描述和优化各种排队系统，如交通流、生产线、客户服务等。

排队论模型通常包括到达过程、服务过程、队列长度等要素，并通过概率和统计方法分析系统性能，如平均等待时间、系统利用率等。

六、图论模型图论是一种研究图结构和图算法的数学理论，可以用于描述和优化各种实际问题，如网络优化、路径规划、社交网络等。

图论模型通过定义节点、边和权重，以及相应的约束条件，可以建立图论模型，并利用图算法求解最优解。

七、随机模型随机模型是一种考虑不确定性因素的数学建模方法，常用于风险评估、金融建模等领域。

随机模型通过引入随机变量和概率分布，描述不确定性因素，并利用概率和统计方法分析系统行为和性能。

八、模糊模型模糊模型是一种用于处理模糊信息的数学建模方法，常用于模糊推理、模糊控制等领域。

数学建模中的非线性规划问题在数学建模领域中，非线性规划问题是一类重要且常见的问题，它在实际应用中具有广泛的意义和价值。

非线性规划问题的研究和解决，对于优化问题的求解和实际应用具有重要的指导作用。

非线性规划问题可以简单地理解为在约束条件下寻找一个或多个使目标函数最优化的变量取值。

与线性规划问题不同，非线性规划问题在目标函数和约束条件中可能存在非线性项，因此其求解难度较大。

不同于线性规划问题的凸性、单调性等属性，非线性规划问题涉及到更多的数学工具和分析方法。

在实际应用中，非线性规划问题的出现非常普遍。

例如，在生产中，企业需要在有限的资源条件下使利润最大化，这就需要解决一个非线性规划问题。

除此之外，非线性规划问题还广泛应用于交通、能源、金融等领域。

不仅如此，非线性规划问题还可以用于统计数据拟合、函数逼近等问题的求解。

因此，研究和解决非线性规划问题具有非常重要的实际意义。

在解决非线性规划问题时，常用的方法主要包括精确解法和近似解法。

精确解法主要包括拉格朗日乘子法、KKT条件等，通过求解一系列方程和方程组来确定最优解。

这类方法通常适用于问题结构相对简单、目标函数和约束条件有良好性质的情况。

然而，对于问题结构复杂、目标函数和约束条件非常复杂的情况，精确解法往往效率较低，难以求解。

因此，在实际应用中，近似解法更为常见。

近似解法主要包括梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、遗传算法等。

这些方法通常基于局部优化思想，通过不断迭代和优化，逐步靠近最优解。

这类方法适用于一般性的非线性规划问题，具有较强的鲁棒性和适应性。

但是，这些方法也有其局限性，如收敛速度慢、易陷入局部最优等。

除了上述方法外，还有一些新的研究方法和算法被提出，如混合整数非线性规划、次梯度法、粒子群优化等。

这些方法在某些特定问题中表现出较好的运用效果，并有望在未来的研究中得到更广泛的应用。

总之，非线性规划问题在数学建模中占据重要地位，对于优化问题的求解和实际应用具有重要的指导作用。

数学建模常用方法数学建模是利用数学工具和方法来研究实际问题，并找到解决问题的最佳方法。

常用的数学建模方法包括线性规划、非线性规划、动态规划、整数规划、图论、最优化理论等。

1. 线性规划（Linear Programming, LP）: 线性规划是一种在一定约束条件下寻找一组线性目标函数的最佳解的方法。

常见的线性规划问题包括生产调度问题、资源分配问题等。

2. 非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）: 非线性规划是指当目标函数或约束条件存在非线性关系时的最优化问题。

非线性规划方法包括梯度方法、牛顿法、拟牛顿法等。

3. 动态规划（Dynamic Programming, DP）: 动态规划方法是一种通过将复杂的问题分解成多个子问题来求解最优解的方法。

动态规划广泛应用于计划调度、资源配置、路径优化等领域。

4. 整数规划（Integer Programming, IP）: 整数规划是一种在线性规划的基础上，将变量限制为整数的最优化方法。

整数规划常用于离散变量的问题，如设备配置、路径优化等。

5. 图论（Graph Theory）: 图论方法研究图结构和图运算的数学理论，常用于解决网络优化、路径规划等问题。

常见的图论方法包括最短路径算法、最小生成树算法等。

6. 最优化理论（Optimization Theory）: 最优化理论是研究寻找最优解的数学方法和理论，包括凸优化、非凸优化、多目标优化等。

最优化理论在优化问题建模中起到了重要的作用。

7. 离散数学方法（Discrete Mathematics）: 离散数学方法包括组合数学、图论、概率论等，常用于解决离散变量或离散状态的问题。

离散数学方法在计算机科学、工程管理等领域应用广泛。

8. 概率统计方法（Probability and Statistics）: 概率统计方法通过对已有数据进行分析和建模，提供了一种推断和预测的数学方法。

概率统计方法在决策分析、风险评估等领域起到了重要的作用。

数学建模常用方法介绍数学建模是指利用数学方法对实际问题进行数学描述和分析的过程。

它是数学与实际问题相结合的一种科学研究方法。

在数学建模中，常用的方法有线性规划、非线性规划、动态规划、数值模拟、统计分析等。

下面将介绍这些常用的数学建模方法。

1.线性规划线性规划是一种优化问题的数学描述方法，可以用于求解最优化问题，例如最大化利润或最小化成本。

线性规划的基本思想是在一定的约束条件下，通过线性目标函数和线性约束条件，寻找最优解。

线性规划常用的算法有单纯形法、内点法等。

2.非线性规划非线性规划是一种在约束条件下求解非线性最优化问题的方法。

与线性规划不同，非线性规划中目标函数和/或约束条件是非线性的。

非线性规划的求解方法包括梯度下降法、牛顿法等。

3.动态规划动态规划是一种常用的求解最优化问题的方法，它可以用于求解具有重叠子问题结构的问题。

动态规划将原问题分解为一系列子问题，并通过保存子问题的解来避免重复计算，从而降低计算复杂度。

动态规划常用于求解最短路径问题、背包问题等。

4.数值模拟数值模拟是通过数值方法对实际问题进行计算机模拟和仿真的方法。

数值模拟在现代科学和工程中得到广泛应用。

数值模拟方法包括有限差分法、有限元法、蒙特卡洛方法等。

5.统计分析统计分析是通过数理统计方法对数据进行分析和推断的方法。

统计分析可以帮助我们了解数据的分布、关系和趋势，并做出科学的推断和预测。

统计分析方法包括假设检验、方差分析、回归分析等。

除了以上常用方法，还有一些其他常用的数学建模方法，例如图论、随机过程、优化算法等。

不同的问题需要选用不同的数学建模方法。

为了解决实际问题，数学建模需要结合实际背景和需求，在数学建模的过程中运用合适的数学方法，建立准确的模型，并通过数学分析和计算机辅助求解，得到符合实际情况的解答和结论。

数学建模的过程不仅仅是将数学工具应用于实际问题，更要注重问题的形式化、合理性和可行性。

在实际建模过程中，需要对问题进行适当的简化和假设，并考虑到模型的稳定性和可靠性。

数学建模常用算法模型数学建模是将实际问题抽象为数学模型，并利用数学方法求解问题的过程。

在数学建模中，算法模型是解决问题的关键。

下面介绍一些常用的数学建模算法模型。

1.线性规划模型：线性规划是一种用于求解线性约束下的最优化问题的数学方法。

线性规划模型的目标函数和约束条件均为线性函数。

线性规划广泛应用于供需平衡、生产调度、资源配置等领域。

2.非线性规划模型：非线性规划是一种用于求解非线性目标函数和约束条件的最优化问题的方法。

非线性规划模型在能源优化调度、金融风险管理、工程设计等方面有广泛应用。

3.整数规划模型：整数规划是一种在决策变量取离散值时求解最优化问题的方法。

整数规划模型在网络设计、物流调度、制造安排等领域有广泛应用。

4.动态规划模型：动态规划是一种通过将问题分解为多个阶段来求解最优化问题的方法。

动态规划模型在资源分配、投资决策、路径规划等方面有广泛应用。

5.随机规划模型：随机规划是一种在目标函数和约束条件存在不确定性时求解最优化问题的方法。

随机规划模型在风险管理、投资决策、资源调度等方面有广泛应用。

6.进化算法模型：进化算法是一种通过模拟生物进化过程来求解最优化问题的方法。

进化算法模型包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等，被广泛应用于参数优化、数据挖掘、机器学习等领域。

7.神经网络模型：神经网络是一种模仿人脑神经元连接和传递信息过程的数学模型。

神经网络模型在模式识别、数据分类、信号处理等领域有广泛应用。

8.模糊数学模型：模糊数学是一种用于处理不确定性和模糊信息的数学模型。

模糊数学模型在风险评估、决策分析、控制系统等方面有广泛应用。

除了以上常用的数学建模算法模型，还有许多其他的算法模型，如图论模型、动力系统模型、马尔科夫链模型等。

不同的问题需要选择合适的算法模型进行建模和求解。

数学建模算法模型的选择和应用需要根据具体的问题和要求进行。

数学建模中的最优化算法数学建模是一项综合性强、难度较大的学科，涉及到数学和实际问题的结合。

在数学建模中，最常见的问题是优化问题，即在给定的约束条件下，求出最优解。

最优化算法是解决优化问题的重要手段，包括线性规划、非线性规划、动态规划等。

这些算法在不同的问题中有不同的应用，下面我们将分别介绍。

一、线性规划线性规划是一种数学工具，它可以在一系列线性约束条件下最大化或最小化具有线性关系的目标函数。

在数学建模中，线性规划被广泛应用于资源分配问题、制造流程优化等方面。

线性规划的求解方法主要有单纯形法、对偶理论、内点法等。

其中单纯形法是最常用的方法之一，它通过迭代搜索寻找最优解。

但是对于规模较大的问题，单纯形法的效率会降低，因此近年来对于线性规划的求解，研究者们也开始关注内点法这种算法。

内点法通过可行路径寻找最优解，因此在理论和实际的问题中都有广泛的应用。

二、非线性规划非线性规划主要是解决一些非线性问题，这种问题在实际问题中很常见。

与线性规划不同的是，非线性规划的目标函数往往是非线性的。

非线性规划的求解方法主要有牛顿法、梯度法、共轭梯度法等。

其中，牛顿法是一种迭代法，通过利用函数的一、二阶导数进行求解。

梯度法则是利用函数的一阶导数进行搜索最优解。

共轭梯度法是一种联合使用前两种方法的算法，比前两种算法更加高效。

三、动态规划动态规划是一个将一个问题分解为相互重叠的子问题的技巧，并将子问题的解决方法组合成原问题的解决方法。

动态规划的优势在于能够处理具有重叠子问题和最优子结构等性质的问题。

在数学建模中，动态规划通常被用来处理具有最优子结构的优化问题。

动态规划的求解方法主要有记忆化搜索、状态转移方程等。

其中，记忆化搜索是一种保存结果以便后续使用的技术。

状态转移方程则是一种寻找题目的最优子结构的方法，它通过减小问题规模寻找最优解。

总之，数学建模中的最优化算法是解决现实问题的有效手段。

通过学习和掌握这些算法，我们可以更加深入地理解和解决实际问题。

数学建模竞赛中的数学模型求解方法数学建模竞赛是一项旨在培养学生数学建模能力的竞赛活动。

在竞赛中，参赛者需要利用数学知识和技巧，解决实际问题，并提出相应的数学模型。

然而，数学模型的求解方法却是一个非常关键的环节。

本文将介绍一些常见的数学模型求解方法，帮助参赛者在竞赛中取得好成绩。

一、线性规划线性规划是数学建模中常见的一种模型求解方法。

它的基本思想是将问题转化为一个线性函数的最优化问题。

在线性规划中，参赛者需要确定决策变量、目标函数和约束条件，并利用线性规划模型求解最优解。

常见的线性规划求解方法有单纯形法、内点法等。

这些方法基于数学原理，通过迭代计算，逐步接近最优解。

二、整数规划整数规划是线性规划的一种扩展形式，它要求决策变量取整数值。

整数规划在实际问题中具有广泛的应用，例如货物运输、资源分配等。

在整数规划中，参赛者需要将问题转化为一个整数规划模型，并利用整数规划求解方法求解最优解。

常见的整数规划求解方法有分支定界法、割平面法等。

这些方法通过分解问题、添加约束条件等方式，逐步缩小搜索空间，找到最优解。

三、非线性规划非线性规划是一类目标函数或约束条件中包含非线性项的最优化问题。

在实际问题中，很多情况下目标函数和约束条件都是非线性的。

在非线性规划中，参赛者需要选择适当的数学模型，并利用非线性规划求解方法求解最优解。

常见的非线性规划求解方法有牛顿法、拟牛顿法等。

这些方法通过迭代计算，逐步逼近最优解。

四、动态规划动态规划是一种解决多阶段决策问题的数学方法。

在动态规划中，参赛者需要确定状态、决策和状态转移方程，并利用动态规划求解方法求解最优解。

常见的动态规划求解方法有最优子结构、重叠子问题等。

这些方法通过存储中间结果、利用递推关系等方式，逐步求解最优解。

五、模拟与优化模拟与优化是一种常见的数学模型求解方法。

在模拟与优化中，参赛者需要建立数学模型，并利用计算机模拟和优化算法求解最优解。

常见的模拟与优化方法有蒙特卡洛模拟、遗传算法等。

数学建模按算法法分类知识点梳理一、线性规划算法相关知识点。

1. 基本概念。

- 线性规划问题是在一组线性约束条件下，求线性目标函数的最优值问题。

例如，目标函数z = ax+by（a、b为常数），约束条件可能是mx + ny≤slant c、px+qy≥slant d等形式的线性不等式组（m、n、p、q、c、d为常数）。

- 可行解：满足所有约束条件的解(x,y)称为可行解，所有可行解构成的集合称为可行域。

2. 求解方法。

- 单纯形法：这是求解线性规划问题的经典算法。

它从可行域的一个顶点（基本可行解）开始，沿着可行域的边界移动到另一个顶点，使得目标函数值不断优化，直到找到最优解。

在人教版教材中，会详细介绍单纯形表的构造和迭代步骤。

- 对偶理论：每一个线性规划问题都有一个与之对应的对偶问题。

原问题与对偶问题之间存在着许多重要的关系，例如对偶定理（若原问题有最优解，则对偶问题也有最优解，且目标函数值相等）。

利用对偶理论可以简化线性规划问题的求解，或者从不同角度分析问题的性质。

3. 在数学建模中的应用示例。

- 生产计划安排问题：某工厂生产两种产品A和B，生产A产品每单位需要m_1小时的劳动力和n_1单位的原材料，生产B产品每单位需要m_2小时的劳动力和n_2单位的原材料。

已知劳动力总工时为T小时，原材料总量为S单位，A产品单位利润为p_1，B产品单位利润为p_2。

求如何安排生产A和B的数量，使得利润最大。

可以设x为A产品的产量，y为B产品的产量，建立线性规划模型求解。

二、非线性规划算法相关知识点。

- 非线性规划问题是目标函数或约束条件中至少有一个是非线性函数的规划问题。

例如目标函数z = f(x,y)，其中f(x,y)是一个非线性函数，如f(x,y)=x^2+y^2+xy，约束条件可能也包含非线性函数，如g(x,y)=x^3+y^3- 1≤slant0。

2. 求解方法。

- 梯度下降法：对于无约束的非线性规划问题，梯度下降法是一种常用的迭代算法。

常用数学建模方法及实例数学建模是将实际问题转化为数学模型，通过数学方法进行求解和分析的过程。

常用的数学建模方法包括线性规划、整数规划、非线性规划、图论、动态规划等。

一、线性规划线性规划是一种用于求解线性约束下目标函数的最优值的方法。

它常用于资源分配、生产计划、供应链管理等领域。

例1：公司有两个工厂生产产品A和产品B，两种产品的生产过程需要使用原材料X和Y。

产品A和产品B的利润分别为10和8、工厂1每小时生产产品A需要1个单位的X和2个单位的Y，每小时生产产品B需要2个单位的X和1个单位的Y。

工厂2每小时生产产品A需要2个单位的X和1个单位的Y，每小时生产产品B需要1个单位的X和3个单位的Y。

公司给定了每种原材料的供应量，求使公司利润最大化的生产计划。

二、整数规划整数规划是线性规划的一种扩展，要求变量的取值为整数。

整数规划常用于离散决策问题。

例2：公司有5个项目需要投资，每个项目的投资金额和预期回报率如下表所示。

公司有100万元的投资资金，为了最大化总回报率，应该选择哪几个项目进行投资？项目投资金额（万元）预期回报率1207%2306%3409%4104%5508%三、非线性规划非线性规划是一种求解非线性目标函数下约束条件的最优值的方法。

它广泛应用于经济、金融和工程等领域。

例3：公司通过降低售价和增加广告费用来提高销售额。

已知当售价为p时，销量为q=5000-20p，广告费用为a时，销售额为s=p*q-2000a。

已知售价的范围为0≤p≤100，广告费用的范围为0≤a≤200，公司希望最大化销售额，求最优的售价和广告费用。

四、图论图论是一种用于研究图（由节点和边组成）之间关系和性质的数学方法，常用于网络分析、路径优化、社交网络等领域。

例4：求解最短路径问题。

已知一个有向图，图中每个节点表示一个城市，每条边表示两个城市之间的道路，边上的权重表示两个城市之间的距离。

求从起始城市到目标城市的最短路径。

五、动态规划动态规划是一种通过将问题划分为子问题进行求解的方法，常用于求解最优化问题。

一、概述数学建模是数学与实际问题相结合的产物，通过建立数学模型来解决现实生活中的复杂问题。

Matlab作为一个强大的数学计算工具，在数学建模中具有重要的应用价值。

本文将介绍30种经典的数学建模模型，以及如何利用Matlab对这些模型进行建模和求解。

二、线性规划模型1. 线性规划是数学建模中常用的一种模型，用于寻找最优化的解决方案。

在Matlab中，可以使用linprog函数对线性规划模型进行建模和求解。

2. 举例：假设有一家工厂生产两种产品，分别为A和B，要求最大化利润。

产品A的利润为$5，产品B的利润为$8，而生产每单位产品A 和B分别需要8个单位的原料X和10个单位的原料Y。

此时，可以建立线性规划模型，使用Matlab求解最大化利润。

三、非线性规划模型3. 非线性规划是一类更加复杂的规划问题，其中目标函数或约束条件存在非线性关系。

在Matlab中，可以使用fmincon函数对非线性规划模型进行建模和求解。

4. 举例：考虑一个有约束条件的目标函数，可以使用fmincon函数在Matlab中进行建模和求解。

四、整数规划模型5. 整数规划是一种特殊的线性规划问题，其中决策变量被限制为整数。

在Matlab中，可以使用intlinprog函数对整数规划模型进行建模和求解。

6. 举例：假设有一家工厂需要决定购物哪种机器设备，以最大化利润。

设备的成本、维护费用和每台设备能生产的产品数量均为已知条件。

可以使用Matlab的intlinprog函数对该整数规划模型进行建模和求解。

五、动态规划模型7. 动态规划是一种数学优化方法，常用于多阶段决策问题。

在Matlab 中，可以使用dynamic programming toolbox对动态规划模型进行建模和求解。

8. 举例：考虑一个多阶段生产问题，在每个阶段都需要做出决策以最大化总利润。

可以使用Matlab的dynamic programming toolbox对该动态规划模型进行建模和求解。