LINGO程序解决二次规划模型-小二乘法应用探讨

"本书主要涉及运筹学领域的各种优化模型和算法，包括线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络、排队论、对策论以及插值与拟合等。作者通过MATLAB软件来阐述这些算法的实现，旨在帮助读者理解和应用这些数学工具解决实际问题。" 《学习.groovy.3.java-based.dynamic.scripting.2nd.edition》的讨论部分提到了一个使用小二乘法确定产品属性效用函数的模型，这是一个二次规划问题。二次规划是运筹学中的一个子领域，它寻找的是目标函数（通常是二次函数）在满足一系列线性约束条件下的最优解。在这个特定的例子中，LINGO是一个用于求解优化问题的软件，被用来执行小二乘法计算。 小二乘法是估计参数的一种常用方法，尤其在统计学和工程学中。在这个模型中，sort变量表示根据新的效用函数计算出的各配置的产品效用。通过运行LINGO程序，尽管得出的效用数值可能与先前方法不同，但产品的相对优劣顺序保持不变。小数解可能在实践中不方便，若希望得到整数解，只需添加额外的约束条件，如在模型结束前加入对变量的整数限制。 与此同时，提供的标签“matlab macth”可能指的是使用MATLAB进行匹配或匹配算法。MATLAB是一个强大的数学计算软件，能处理各种优化问题，包括线性规划、整数规划等。书中的章节覆盖了MATLAB在运筹学各个分支的应用，如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划等。每个章节都详细讲解了相关理论，并提供了实例和习题，帮助读者掌握如何利用MATLAB解决实际的优化问题。 例如，线性规划章节介绍了基础概念、运输问题、指派问题以及灵敏度分析，这些都是运筹学的基本工具。整数规划章节涵盖了分枝定界法和蒙特卡洛法等求解方法。非线性规划则讲解了无约束和有约束的极值问题，还包含了一个飞行管理问题的案例。动态规划部分介绍了基本概念和计算方法，包括逆序解法和与静态规划的关系。图与网络章节涉及最短路径、树、匹配问题、Euler图、Hamilton图、最大流问题等。排队论讲解了基本概念、输入过程、服务时间分布、各种排队模型及其优化。对策论章节涉及了零和对策和非零和对策。层次分析法和插值与拟合章节则分别阐述了解决复杂决策问题的方法和数据拟合技术。 这个资源提供了运筹学和MATLAB应用的全面概述，对于学习和实践优化问题的解决具有很高的价值。