1樓：網友
1. 分支定界法。
分支定界法是一種數學規劃或搜尋演算法，它通過將問題分解成一系列子問題，並在每個子問題上採用線性規劃來尋找最優解。演算法將問題樹狀地分解，每次選擇乙個整數變數進行分支，然後使用線性規劃解決剩餘的問題。如果得到的最優解不是整數，則問題被分成兩個子問題，分別以該變數小於等於最優解整數部分和大於等於最優解整數部分的兩個目標函式值作為界限。
依此類推，直到找到所有整數變數的整數最優解，或者發現問題無解。
2. 剪枝法。
剪枝法是分支定界法的改進，它通過適當的剪枝策略減少子問題的數量，從而有效減少計算時間。具體來說，噹噹前節點的下界比全域性最優解的上界小或等於某個已經找到的整數解的目標函式值時，可以直接刪去該節點及其所有子節點，並調到下乙個節點進行計算。這種方法能夠有效地削減搜尋樹的。
3. 混戚嫌合整數線性規劃演算法。
混合整數線性規劃演算法是一種電腦科學演算法，它將整數規劃轉化為混合整數線性規劃，並使用現代優化技術來解決這種問題。該演算法通常包括兩個步驟：首先雹遊使用線性規劃解決原問題，然後將線性規劃的解向最近的整數值舍入來獲得整數解。
這種方法相對於傳統的分支定界法和剪源仔銷枝法更加高效，但需要使用電腦程式來實現求解。
簡述整數規劃的求解方法有哪些
2樓：夏侯盼巧
簡述整數規劃的求解方法如下：
**性規劃問題中，有些最優解可能是分數或小數，但對於某些具體問題，常要求某些變數的解必須是整數。例如，當變數代表的是機器的臺數，工作的人數或裝貨的車數等。為了滿足整數的要求，初看起來似乎只要把已得的非整數解舍入化整就可以了。
實際上化整後的數不見得是可行解和最優解，所以應該有特殊的方法來求解整數規劃。在整數規劃中，如果所有變數都限制為整數，則稱為純整數規劃；如果僅一部分變數限制為整數，則稱為混合整數規劃。整數規劃的一種特殊情形團簡梁是01規劃，它的變數僅限於0或1。
不同於線性規劃問題，整數和01規劃問題至今尚未找到一般的多項式解法。組合最優化通常塌運都可表述為整數規劃問題。兩者都是在有限個可供選擇的方案中，尋找滿足一定約束的最好方案。
有許多典型的問題反映整數規劃的廣泛背景。
例如，背袋(或裝載)問題、固定費用問題、和睦探險隊問題(組合學的對集問題)、有效探險隊問題(組合學的覆蓋問題)、旅行推銷員問題， 車輛路徑問題等。因此整數規劃的應用範圍也是極其廣泛的。
它不僅在工業和工程設計和科學研究方面有許多應用，而且在計算機設計、系統可靠性、編碼和經濟分析等方面也有新的應用。
整數規劃是從1958年由戈莫里提出割平面法之後形成獨立分支的 ，30多年來發展出很多方法解決各種問題。解整數規劃最典型的做法是逐步生成乙個相關的問題，稱它是原問題的衍生問題。
對每個衍生問題又伴隨乙個比它更易於求解的鬆弛問題(衍生問題稱為鬆弛問題的源問題)。通過鬆弛咐枝問題的解來確定它的源問題的歸宿，即源問題應被捨棄，還是再生成乙個或多個它本身的衍生問題來替代它。
隨即 ，再選擇乙個尚未被捨棄的或替代的原問題的衍生問題，重複以上步驟直至不再剩有未解決的衍生問題為止。目前比較成功又流行的方法是分支定界法和割平面法，它們都是在上述框架下形成的。
0-1規劃在整數規劃中佔有重要地位，一方面因為許多實際問題，例如指派問題、選地問題、送貨問題都可歸結為此類規劃，另一方面任何有界變數的整數規劃都與0-1規劃等價，用0-1規劃方法還可以把多種非線性規劃問題表示成整數規劃問題，所以不少人致力於這個方向的研究。
求解0-1規劃的常用方法是分枝定界法，對各種特殊問題還有一些特殊方法，例如求解指派問題用匈牙利方法就比較方便。
整數規劃法詳細資料大全
3樓：會哭的禮物
整數規劃法是限制變數的全部或一部分取整數值的線性規劃問題稱為整數規劃。求解整數規劃的方法稱為整數規劃法。戈莫里(在1960年提出了幾種解整數規劃的方法。
主要想法是在無視整數限制條件下求得的解為非整數毀皮時，再匯出整數解應滿足的較強的不等式條件。依靠新增這樣的約束條件刪去前面已求得的解。再解乙個新的子問題，直至求得最優解。
幾乎解整數規劃的所有方法都是把原問題分解成一系列較為易解的子問題，而這些子問題中至少有乙個問題，其最優解同原問題的最優解相同。
最常用的解法有列舉法，割平面法，分支定界法，圖論法，二元開發法等。總之求解整數規劃的方法比解線性規劃的方法複雜得多。通常沒有固定的方法。
有些問脊餘消題需根據問題的性質設計獨特的運櫻知算方法。整數規劃的套用極為廣泛。如生產序列，工序排程，車間佈局，裝置計畫，資金預算等都涉及到整數規劃法的套用。
對整數規劃目前已得到的能夠滿足實用的計算方法將會開闢出更廣泛的套用領域。
整數規劃
4樓：青檸姑娘
即利用線性規劃求解之後，分別新增其整數解周圍的判斷，如x=時，分別新增x>=4或者x<=3,如果有相應的整數解，那就記錄下來，在所有的決策變數都進行定界的操作後，就可以獲取最適合的值。
例子
maximize 20 x1 + 10 x2
x1 + 4 x2 <=24
2 x1 + 5 x2 <=13
x1, x2 >=0
x1, x2是整數。
如果松弛問題無解，則該整數規劃無解。
如果p的最優解為整數向量，那麼他也是p的最優解。
如果p的解含有非整數變數，那就增加個平面條件：增加乙個線性約束，將其可行區域割掉一塊，使得非整數解恰好在割掉的一塊中，但有沒有割掉他原來的可行解，然後重複上述步驟。
鬆弛變數的引入。
如x+y<=1,通過引入鬆弛變數z，變為x+y+z=1,同時z>=0.有幾個不等式就有幾個鬆弛變數。引入了鬆弛變數後就可以利用割平面演算法來進行最優解的計算。
也是以內0-1變數，根據相應的係數矩陣來列出解，然後用各列係數相加等於1來得到相應的數學模型。
得到稀疏矩陣後，可以直接利用變成來進行計算，計算過程較為複雜。
整數規劃問題的分類
5樓：考試資料網
答案】：整數規劃分為整數線性規劃和整數非線性譽慎規劃規劃兩類。又按對變跡虛拆量的不同要求，還可將整數規劃分為下述幾種型別：
1)若要求全部變數都取整數值，則稱為純整數規劃或全整數規劃2)若只要求一部分變數取整數值，則稱為混合整數規姿棗劃3)若要求全部或部分變數只取0或1值，則稱為0-1規劃。
整數規劃的分類
6樓：匿名使用者
如不加特殊說明，一般指整數線性規劃。對於整數線性規劃模型大致可分為兩類：
1o 變數全限制為整數時，稱純（完全）整數規劃。
2o 變數部分限制為整數的，稱混合整數規劃。整。
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