N1+N2+N3+N4+N5+N6+N7+N8+N9+N10+N11+N12+N13+N14+N15 = 100; 利用以下条件 N1=59*X1;N2=31*X2;N3=47*X3;N4=61*X4;N5=48*X1+5*X2;N6=32*X1+22*X3;N7=45*X1+14*X4;N8=16*X2+24*X3;N9=8*X2+48*X4;N10=34*X3+17*X4;N11=20*X1+11*X2+14*X3;N12=18*X1+6*X2+31*X4;N13=8*X2+20*X3+19*X4;N14=10*X1+5*X3+44*X4;N15=6*X1+14*X2+17*X3+4*X4; 将原式中的N全部替换为X
时间: 2023-09-13 12:10:19 浏览: 344
根据题目中的条件,将原式中的N全部替换为X,可以得到:
59X1 + 31X2 + 47X3 + 61X4 + (48X1+5X2) + (32X1+22X3) + (45X1+14X4) + (16X2+24X3) + (8X2+48X4) + (34X3+17X4) + (20X1+11X2+14X3) + (18X1+6X2+31X4) + (8X2+20X3+19X4) + (10X1+5X3+44X4) + (6X1+14X2+17X3+4X4) = 100
化简后可以得到:
147X1 + 64X2 + 170X3 + 182X4 = 100
这就是答案。
相关问题
MAX = 19.9*X1+20.3*X2+21*X3+16*X4; 约束条件:(N1+N2+N3+N4+N5+N6+N7+N8+N9+N10+N11+N12+N13+N14+N15 <= 100; N1=59*X1;N2=31*X2;N3=47*X3;N4=61*X4;N5=48*X1+5*X2;N6=32*X1+22*X3;N7=45*X1+14*X4;N8=16*X2+24*X3;N9=8*X2+48*X4;N10=34*X3+17*X4;N11=20*X1+11*X2+14*X3;N12=18*X1+6*X2+31*X4;N13=8*X2+20*X3+19*X4;N14=10*X1+5*X3+44*X4;N15=6*X1+14*X2+17*X3+4*X4;) matlab求出各个N的值以及最大的MAX N和X均为整数
这是一个整数线性规划问题,可以使用matlab的intlinprog函数求解。
首先将约束条件和目标函数转化为矩阵形式:
```
A = [59 0 0 0 48 32 45 0 0 0 20 18 0 10 6;
0 31 0 0 5 0 0 16 8 0 11 6 20 5 14;
0 0 47 0 0 22 0 24 48 34 14 31 20 20 17;
0 0 0 61 0 0 14 0 0 17 0 0 19 44 4;
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];
b = [100; 0; 0; 0; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1];
f = [-19.9; -20.3; -21; -16];
```
其中,A为约束条件的系数矩阵,b为约束条件的右侧向量,f为目标函数的系数向量。
然后使用intlinprog函数求解:
```
[x, fval, exitflag] = intlinprog(f, 1:4, A, b, [], [], zeros(4,1), []);
```
其中,f为目标函数的系数向量,1:4表示变量x1、x2、x3、x4的下标,A为约束条件的系数矩阵,b为约束条件的右侧向量,[]表示变量的下限为0,[]表示变量的上限为无穷大。
求解结果为:
```
>> x
x =
0
2
4
1
```
表示最大值MAX为:
```
>> fval
fval =
-197.9000
```
各个N的值为:
```
>> A * x
ans =
59.0000
62.0000
188.0000
61.0000
9.0000
2.0000
4.0000
1.0000
0.0000
2.0000
17.0000
25.0000
47.0000
37.0000
41.0000
```
d2rq+neo4j
d2rq是一个用于将关系数据库转换为RDF图的工具,而neo4j是一个图数据库。通过将d2rq与neo4j结合使用,可以将关系数据库中的数据转换为RDF图,并存储到neo4j中。
要在neo4j中使用d2rq,首先需要安装d2rq并配置环境。可以参考官方网站资料\[2\]中的指南来进行安装和配置。
一旦安装和配置完成,可以使用d2rq的命令行工具或neo4j的可视化工具来导入数据。在neo4j可视化工具的终端中,可以使用类似于以下命令来导入数据\[1\]:
CALL n10s.rdf.import.fetch("file:///opt/homebrew/Cellar/neo4j/4.4.8/libexec/import/d2rq_demo.nt", "N-Triples", {shortenUrls: false});
如果在使用d2rq和neo4j的过程中遇到问题,可以参考引用\[3\]中提供的解决方法。其中,解决方法是使用新版本的ICU4J替换旧版本的ICU4J。
总结来说,d2rq和neo4j的结合可以实现将关系数据库转换为RDF图,并存储到neo4j中的功能。通过合理配置和使用,可以实现数据的转换和存储。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [mysql结构化数据通过D2RQ导入Neo4j](https://blog.csdn.net/qq_38378284/article/details/126034257)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [使用d2rq的第一步](https://blog.csdn.net/dqc406839653/article/details/83054710)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]