matlab金币问题,基于CPLEX的最小费用网络流的求解与应用.doc

很抱歉，我无法提供文档下载。关于最小费用网络流的求解与应用，可以参考以下内容：

1. 算法理论：最小费用网络流是一种求解最小费用的问题的算法，它利用网络流的思想，通过对网络中各个节点之间的边进行流量调度，实现从源点到汇点的最小费用路径查找。具体算法实现可以参考相关的教材或论文。

2. CPLEX：CPLEX是IBM公司开发的一种商业数学规划软件，它可以用于求解线性规划、整数规划、混合整数规划等多种数学优化问题。在最小费用网络流的求解中，可以使用CPLEX来实现线性规划问题的求解。

3. 应用场景：最小费用网络流在实际应用中有很多场景，比如货物运输、网络流量控制、电力调度等。其中，最典型的应用场景之一就是金币问题，即如何在给定的硬币面额和面值的情况下，找到给定金额的最小硬币拼凑方案。这可以通过最小费用网络流算法来实现。

希望以上内容能对您有所帮助。

相关问题

matlab+yalmip+cplex，如何调用cplex 求解

要在MATLAB中使用YALMIP和CPLEX求解优化问题，您需要安装YALMIP和CPLEX，并进行以下步骤：

1. 在MATLAB中添加YALMIP和CPLEX的路径。

2. 在MATLAB中定义优化问题，使用YALMIP将问题转换为标准形式。

3. 使用YALMIP将问题发送到CPLEX求解器。

4. 获取结果并分析。

下面是一个简单的例子，演示如何在MATLAB中使用YALMIP和CPLEX求解线性规划问题：

% 定义决策变量
x = sdpvar(2,1);

% 定义限制条件
Constraints = [x(1) + x(2) <= 10, x(1) >= 0, x(2) >= 0];

% 定义目标函数
Objective = -x(1) - 2*x(2);

% 将问题转换为标准形式
ops = sdpsettings('solver','cplex');
Problem = optimize(Constraints,Objective,ops);

% 获取结果
if Problem.problem == 0
    disp('Optimal solution found')
    disp(value(x))
    disp(value(Objective))
else
    disp('Error: Could not solve problem')
    disp(Problem.info)
end

在这个例子中，我们首先定义决策变量x，然后定义限制条件和目标函数。然后，我们使用YALMIP将问题转换为标准形式，并使用CPLEX求解器求解问题。最后，我们获取结果并分析。

请注意，使用CPLEX求解器需要您拥有有效的CPLEX许可证。如果您没有许可证，可以使用其他免费的求解器，如GLPK或COIN-OR。

matlab调用cplex求解优化问题编程案例

Matlab是一种非常强大的数学计算工具，而Cplex则是一种常用的数学优化软件。通过将Matlab与Cplex结合使用，我们可以解决各种复杂的优化问题。

下面是一个使用Matlab调用Cplex求解优化问题的编程案例。

假设我们有20个任务需要分配给5个工人，每个任务分派给一个工人后，会产生不同的效益，我们的目标是最大化总效益。同时，每个工人有能力限制，即每个工人只能完成一定数量的任务。

首先，我们需要在Matlab环境中安装并配置Cplex，使其能够与Matlab进行交互。然后，我们可以使用Matlab的优化工具箱和Cplex函数来构建该问题的数学模型。

假设任务效益存储在一个20x5的矩阵benefits中，工人能力限制存储在一个5x1的向量capacity中。

我们可以使用二进制变量x(i,j)表示第i个任务是否分配给第j个工人，优化目标是最大化总效益。同时，我们还需要加入约束条件，即每个任务只能分配给一个工人，每个工人的任务数量不能超过能力限制。

通过使用Matlab的优化工具箱中的整数线性规划函数和Cplex的相关函数，我们可以构建出该问题的数学模型，并调用Cplex进行求解。

最后，我们可以通过将Cplex求解的结果在Matlab中进行处理和分析，得到最优的任务分配方案以及对应的总效益。

通过这个案例，我们可以看到如何使用Matlab调用Cplex求解优化问题。这种方法不仅可以应用于任务分配问题，还可以用于解决更加复杂的优化问题，如物流路径优化、生产调度等。