
【计】 mixed linear programming
mix; admix; blend; compound; incorporate; interfusion; meld
【计】 mixing
【化】 admixture; mixing
【医】 admixture; incorporate; incorporation; M. et sig.; misce; mix; mixing
permixion
clue; line; string; stringy; thread; tie; verge; wire
【医】 line; line Of occlusion; linea; lineae; lineae poplitea; mito-; nemato-
soleal line; strand; thread
【经】 line
mark out; plan; program; programming
【计】 planning
【医】 schema; scheme
【经】 plan; planning; projection; scheme
混合线性规划(Mixed Integer Linear Programming, MILP)是运筹学中的一种数学优化方法,其核心目标是在满足线性约束条件的前提下,找到目标函数的最优解。该模型结合了连续变量和整数变量,数学表达式可表示为:
$$ begin{aligned} text{最大化/最小化} & quad mathbf{c}^T mathbf{x} + mathbf{d}^T mathbf{y} text{约束条件} & quad Amathbf{x} + Bmathbf{y} leq mathbf{b} & quad mathbf{x} in mathbb{R}^n, quad mathbf{y} in mathbb{Z}^p end{aligned} $$
其中,$mathbf{x}$代表连续变量,$mathbf{y}$代表整数变量。该模型的三大核心组成部分包括:
在工业工程与供应链管理领域,混合线性规划被广泛应用于生产排程、物流路径优化及资源分配问题。例如,在电力系统调度中,整数变量可表示发电机组的启停状态,连续变量则描述发电功率的调节范围。
权威文献《Operations Research Applications and Algorithms》指出,分支定界法是解决MILP问题的经典算法,通过递归分割解空间并计算边界值实现最优解搜索。该方法在商业优化软件CPLEX和Gurobi中均有成熟实现。
混合整数线性规划(Mixed-Integer Linear Programming, MILP)是运筹学中的一种数学优化方法,结合了线性规划和整数约束。以下是核心要点:
1. 定义与结构
2. 应用场景
3. 求解挑战
4. 扩展与工具
示例:工厂生产模型中,若用连续变量表示产量,整数变量表示是否启用生产线,则构成典型MILP问题。
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