1) linear programming algorithm
线性规划算法
1.
Then the three typical linear programming algorithms, such as the revised simplex method, the Bartels-Golub LU simplex method and the primal-dual interior method are used to solve the linear programming problem.
通过把OnetoOne营销优化问题转换成线性规划问题,应用改进的单纯形法、基于Bartels-GolubLU分解的单纯形法和原始-对偶内点法等三种典型的线性规划算法,在MATLAB环境下进行仿真和分析。
2) Nonlinear programming algorithm
非线性规划算法
1.
The nonlinear programming algorithm for the regression analysis of the experiment data and the optimum solution of the regression model is given.
提出了实验数据模糊优化的概念 ,给出了实验数据回归分析与回归模型最优解的非线性规划算法 ,该概念和算法对实验数据的最优处理具有普遍意
3) nonlinear programming/genetic algorithm
非线性规划/遗传算法
4) linear programming /interactive algorithm
线性规划/交互式算法
5) sequence linear programming algorithm
序列线性规划算法
6) fuzzy linear programming algorithm
模糊线性规划算法
补充资料：非线性规划
| 非线性规划 nonlinear programming 目标函数是非线性函数或约束条件不全是线性等式（不等式）的一类数学规划。在科学管理和其他领域中，很多实际问题可以归结为线性规划，但还有另一些问题属于非线性规划。由于非线性规划含有深刻的背景和丰富的内容，已发展为运筹学的重要分支，并且在最优设计、管理科学、系统控制等领域得到越来越广泛的应用。 非线性规划的研究始于1939年，是由W.卡鲁什首次进行的，40年代后期进入系统研究，1951年H.W.库恩和A.W.塔克尔提出最优化的判别条件，从而奠定了非线性规划的理论基础，后来在理论研究和实用算法方面都有很大的发展。 非线性规划求解方法可分为无约束问题和约束问题来讨论，前者实际上就是多元函数的极值问题，是后一问题的基础。无约束问题的求解方法有最速下降法、共轭梯度法、变尺度法和鲍威尔直接法等。关于约束问题情况比较复杂，因为在迭代过程中除了要使目标函数下降外，还要考虑近似解的可行性。总的原则是设法将约束问题化为无约束问题；把非线性问题化为线性问题从而使复杂问题简单化。求解方法有可行方向法、制约函数法、简约梯度法、约束变尺度法、二次规划法和约束集法等。虽然这些方法都有较好的效果，但是尚未找到可以用于解决所有非线性规划的统一算法。 |
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参考词条