AnsysWorkbench工程实例：线性规划求解详解

"该资源是一份关于数学建模的详细教程，涵盖了从线性规划到现代优化算法的众多数学建模方法，包括整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络、对策论、层次分析法等，并且结合MATLAB的实际操作进行讲解。教程还涉及了线性规划的历史和其在实际问题中的应用，强调了在解决资源分配、经济效益最大化等问题中的重要性。" 在《求解模型-ansysworkbench 工程实例详解》这个主题中，主要探讨的是如何使用ansysworkbench这一工程仿真软件来建立和求解复杂的工程模型。在这个实例中，模型涉及到的参数和变量被详细地定义和解释。例如，模型中有7个不同的项目（GFEDCBA），每个项目对应一个计划期，长度为6周。瓶颈资源仅有一种，这里称为资源A，它对外有非零需求，其他所有tid的需求均为零。参数tis和tih与项目相关但不随时间变化，而tkC和tika则分别与资源和项目相关，但不随时间和资源类型变化。 线性规划是数学建模中的一种基本工具，特别是在资源分配和优化问题中。本资源中提到的线性规划问题，通常是为了最大化或最小化某个目标函数，同时满足一系列线性的约束条件。这些条件可能是关于产量、成本、资源限制等方面的。G.B.Dantzig提出的单纯形方法是解决线性规划问题的经典算法，它的出现极大地推动了线性规划在理论和实践上的发展。随着计算机技术的进步，现在可以处理包含大量约束和变量的线性规划问题，使得这种方法在各个领域，如工业生产、物流、经济规划等，都有广泛应用。 此外，资源提供的“算法大全”系列涵盖了从基础的线性规划到高级的模糊数学模型、神经网络模型等多个数学建模领域，每章都深入浅出地介绍了相关理论，并结合MATLAB的编程实践，帮助读者理解和应用这些算法。 通过这些教程和案例，学习者可以系统地掌握数学建模的方法，了解如何运用线性规划和其他优化工具解决实际问题，同时提升MATLAB的编程技能，从而在工程、科研或管理决策中做出更有效的模型和策略。