09 2019 档案
博客园的日历其实很好用，只是不够好看！
摘要：
2019.09.18 08：00 比赛题目下载通道开放 / 查看参赛队伍编号 中国研究生创新实践系列大赛官方网站 整理论文模板 阅读比赛论文操作手册 2019.09.19 08：00 下发题目解压密码 / 比赛开始 中国研究生创新实践系列大赛官方网站 整理 A - F 题目思维导图，题设条件、结果要
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2019.09.18 08：00 比赛题目下载通道开放 / 查看参赛队伍编号 中国研究生创新实践系列大赛官方网站 整理论文模板 阅读比赛论文操作手册 2019.09.19 08：00 下发题目解压密码 / 比赛开始 中国研究生创新实践系列大赛官方网站 整理 A - F 题目思维导图，题设条件、结果要
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摘要：
写在前面 本次博客主题定制，主要参考了以下几位大佬的博客，在此表示衷心的感谢！ @esofar @Dy1an @syxsdhy @Jackson0714 主题特色 本博客定制的主题，采取禁用 CSS 样式的方式，全面修改博客园默认样式，结合 JS 脚本实现元素的增删修改等，制作时间一共耗时三天。下面
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写在前面 本次博客主题定制，主要参考了以下几位大佬的博客，在此表示衷心的感谢！ @esofar @Dy1an @syxsdhy @Jackson0714 主题特色 本博客定制的主题，采取禁用 CSS 样式的方式，全面修改博客园默认样式，结合 JS 脚本实现元素的增删修改等，制作时间一共耗时三天。下面
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摘要：
至此，在博客园已经待了一年时间，前半年几乎没怎么写文章，一直在折腾主题，一直到后来找到了 @esofar 这位大佬做的 Silence 主题，个人十分喜欢，在此基础上，我又根据自己的喜好，新增了不少功能。首先来看一下效果： PC端 移动端 主题配置 主题已上传 码云 ，可根据需求自己修改定制
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至此，在博客园已经待了一年时间，前半年几乎没怎么写文章，一直在折腾主题，一直到后来找到了 @esofar 这位大佬做的 Silence 主题，个人十分喜欢，在此基础上，我又根据自己的喜好，新增了不少功能。首先来看一下效果： PC端 移动端 主题配置 主题已上传 码云 ，可根据需求自己修改定制
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摘要：
Visio 功能栏扩展，添加 Mathtype 。
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Visio 功能栏扩展，添加 Mathtype 。
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摘要：
function [best_solution,best_fit,iter] = mySa(solution,a,t0,tf,Markov) % 模拟退化算法 % 输入 % % solution 初始解 % a 温度衰减系数 0.99 % t0 初始温度 120 % tf 最终温度 1 % Mark
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function [best_solution,best_fit,iter] = mySa(solution,a,t0,tf,Markov) % 模拟退化算法 % 输入 % % solution 初始解 % a 温度衰减系数 0.99 % t0 初始温度 120 % tf 最终温度 1 % Mark
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摘要：
最短路问题的基本内容 最短路问题研究的是，在一个点与点之间连接形成的网络图中，对应路径赋予一定的权重(可以理解为两点之间的距离)，计算任意两点之间如何和走，路径最短的问题。在这里的距离可以理解成各种两点之间某种任务的开销。 网络图 模型调用 解决最短路问题，一般可采取 dijkstra 或者floy
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最短路问题的基本内容 最短路问题研究的是，在一个点与点之间连接形成的网络图中，对应路径赋予一定的权重(可以理解为两点之间的距离)，计算任意两点之间如何和走，路径最短的问题。在这里的距离可以理解成各种两点之间某种任务的开销。 网络图 模型调用 解决最短路问题，一般可采取 dijkstra 或者floy
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摘要：![[原创] Matlab 指派问题模型代码](https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/gshang/1528241/o_%E7%A8%BF%E5%AE%9A%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E5%AF%BC%E5%87%BA-20190912-111311.png)
指派问题的基本内容 一般来说指派问题解决的是如何将任务分配到人，使得任务完成的效益最大化(成本型效益则求最小值，利润型效益则求最大值)。上述问题一个 0 - 1 整数规划问题。 问题围绕着任务和人展开，即存在着 m 个任务，以及 n 个人。每个人处理每个任务都会有对应的效益，将所有人的情况写在一起，
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指派问题的基本内容 一般来说指派问题解决的是如何将任务分配到人，使得任务完成的效益最大化(成本型效益则求最小值，利润型效益则求最大值)。上述问题一个 0 - 1 整数规划问题。 问题围绕着任务和人展开，即存在着 m 个任务，以及 n 个人。每个人处理每个任务都会有对应的效益，将所有人的情况写在一起，
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摘要：
整数线性规划问题的基本内容 整数线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下，使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题。其中自变量只能取整数。特别地，当自变量只能取0或者1时，称之为 0-1 整数规划问题。 当目标函数为最小值时，上述问题可以写成如下形式： \[\min z=\mathbf{F}^
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整数线性规划问题的基本内容 整数线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下，使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题。其中自变量只能取整数。特别地，当自变量只能取0或者1时，称之为 0-1 整数规划问题。 当目标函数为最小值时，上述问题可以写成如下形式： \[\min z=\mathbf{F}^
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摘要：
非线性规划问题的基本内容 非线性规划解决的是自变量在一定的非线性约束或线性约束组合条件下，使得非线性目标函数求得最大值或者最小值的问题。 当目标函数为最小值时，上述问题可以写成如下形式： \[\min z={F(x)} \]\[\text { s.t. } \left\{\begin{array}{
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非线性规划问题的基本内容 非线性规划解决的是自变量在一定的非线性约束或线性约束组合条件下，使得非线性目标函数求得最大值或者最小值的问题。 当目标函数为最小值时，上述问题可以写成如下形式： \[\min z={F(x)} \]\[\text { s.t. } \left\{\begin{array}{
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摘要：
线性规划问题的基本内容 线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下，使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题。 \[\min z=\sum_{j=1}^{n} f_{j} x_{j} \]\[\text { s.t. }\left\{\begin{array}{ll}{\sum_{j=1}^{n
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线性规划问题的基本内容 线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下，使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题。 \[\min z=\sum_{j=1}^{n} f_{j} x_{j} \]\[\text { s.t. }\left\{\begin{array}{ll}{\sum_{j=1}^{n
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摘要：
第十八届(2021)全国研究生数学建模竞赛(NPMCM)试题 A题：相关矩阵组的低复杂度计算和存储建模 B题：空气质量预报二次建模 C题：帕金森病的脑深部电刺激治疗建模研究 D题：抗乳腺癌候选药物的优化建模 E题：信号干扰下的超宽带（UWB）精确定位问题 F题：航空公司机组优化排班问题 第十七届(2
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第十八届(2021)全国研究生数学建模竞赛(NPMCM)试题 A题：相关矩阵组的低复杂度计算和存储建模 B题：空气质量预报二次建模 C题：帕金森病的脑深部电刺激治疗建模研究 D题：抗乳腺癌候选药物的优化建模 E题：信号干扰下的超宽带（UWB）精确定位问题 F题：航空公司机组优化排班问题 第十七届(2
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摘要：前言 在 多波次导弹发射中的规划问题(一) 网络图绘制及数据整理 中，我们初步整理出了作战区域网络图，以及各种车型在网络中行车的耗时矩阵。接下来我们来研究问题一的解题步骤，这是其他几问的基础，一旦确定了问题一的解题思路和模型，其他几问可以在此基础上进行修改调整即可轻松搞定。 问题分析 明确作战任务的
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摘要：前言 2017年研究生数学建模E题目 多波次导弹发射中的规划问题 ,题目围绕着导弹发射的位置选取问题展开。首先讲述了一大堆有关导弹发射的机动策略，以及导弹发射车的运行参数，地图点位分布等等。然后就丢出了下面这样一副网络图，并且在附件中有这些点位的数据。 作战区域道路示意图 附件中的坐标信息 很显然，
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浙公网安备 33010602011771号