AnsysWorkbench工程实例：线性规划优化与MATLAB实现详解

"本资源详细介绍了如何在ANSYS Workbench中进行工程实例的优化模型与求解，以股票投资为例进行了讲解。模型设计中，决策变量——年初投资股票BA的比例（x1, x2）被设定为线性约束，要求它们满足0 <= x1, x2 <= 1，且二者之和等于1（x1 + x2 = 1）。为了实现一个“保守”目标，即最大化最小收益，原问题通过引入辅助变量y进行线性化，目标函数变为最大化y，同时确保x1和x2的组合不超过特定的收益阈值。 该部分展示了如何使用LINGO编程语言构建模型，定义了集合（sets）、链接矩阵（link）以及数据（data），如列集（COL）、行集（ROW）和系数数组a。例如，a矩阵包含了不同股票之间的收益关联。模型的优化目标是找到投资组合比例，使得总收益最大，同时遵循投资比例的约束。 整个资源涉及到了数学建模中的线性规划技术，这是运筹学的基础，常用于解决实际问题中的资源分配、成本优化等场景。书中还提到了其他数学优化方法，如整数规划、非线性规划、动态规划等，以及各种数学工具的运用，如MATLAB的实现，这些方法在经济学、工程学、金融等领域都有广泛应用。通过学习和实践这些算法，读者能够提升解决复杂问题的能力，尤其是在管理和决策分析中。 章节内容涵盖了广泛的优化算法，包括但不限于目标规划、模糊数学模型、现代优化算法、时间序列模型等，这些算法对于理解和解决现实生活中的复杂问题具有重要意义。每章内容都深入浅出，配合MATLAB的实际操作，使学习者能够理论联系实际，提高问题解决能力。这是一套非常适合深入学习和实践数学建模的教材，对从事工程、经济、金融等领域的人来说是一份宝贵的资源。"