联合火力分配方案数学建模

2023-10-13 23:15

本文主要是介绍联合火力分配方案数学建模,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

2023年数学建模竞赛

联合火力分配方案数学建模

  不仅在人们的生产实践中,在多目标规划中经常会遇到如何利用现有资源来安排,以取得最大经济效益的问题。此类问题构成了运筹学的一个重要分支—数学规划,而线性规划则是数学规划的一个重要分支。自从提出求解线性规划的单纯形方法以来,线性规划在理论上趋向成熟,在实用中日益广泛与深入。特别是在计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后,线性 规划的适用领域更为广泛了,已成为现代管理中经常采用的基本方法之一。
  线性规划的 Matlab 标准形式
  线性规划的目标函数可以是求最大值,也可以是求最小值,约束条件的不等号可以是小于号也可以是大于号。为了避免这种形式多样性带来的不便,Matla中规定线性规划的标准形式为
在这里插入图片描述

   其中c和 x为n 维列向量, A、 Aeq 为适当维数的矩阵,b 、beq为适当维数的列向量。

   例如线性规划 的 Matlab 标准型为
在这里插入图片描述

   一般线性规划问题的(数学)标准型为
在这里插入图片描述

   可行解:满足约束条件(4)的解x=(x1,x2,x3,…,xn),称为线性规划问题的可行解,而使目标函数(3)达到最大值的可行解叫最优解。
   需要图的可自取
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

import os,math
from tensorflow.keras.layers import Dropout, Dense, SimpleRNN
from sklearn.preprocessing   import MinMaxScaler
from sklearn                 import metrics
import numpy             as np
import pandas            as pd
import tensorflow        as tf
import matplotlib.pyplot as plt
# 支持中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
data = pd.read_csv('./datasets/SH600519.csv')  # 读取股票文件
training_set = data.iloc[0:2426 - 300, 2:3].values  
test_set = data.iloc[2426 - 300:, 2:3].values
sc           = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
training_set = sc.fit_transform(training_set)
test_set     = sc.transform(test_set) 
x_train = []
y_train = []x_test = []
y_test = []""""""
for i in range(60, len(training_set)):x_train.append(training_set[i - 60:i, 0])y_train.append(training_set[i, 0])for i in range(60, len(test_set)):x_test.append(test_set[i - 60:i, 0])y_test.append(test_set[i, 0])# 对训练集进行打乱
np.random.seed(7)
np.random.shuffle(x_train)
np.random.seed(7)
np.random.shuffle(y_train)
tf.random.set_seed(7)
x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) # x_train形状为:(2066, 60, 1)
x_test,  y_test  = np.array(x_test),  np.array(y_test)"""
输入要求:[送入样本数, 循环核时间展开步数, 每个时间步输入特征个数]
"""
x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], 60, 1))
x_test  = np.reshape(x_test,  (x_test.shape[0], 60, 1))
model = tf.keras.Sequential([SimpleRNN(100, return_sequences=True), #布尔值。是返回输出序列中的最后一个输出,还是全部序列。Dropout(0.1),                         #防止过拟合SimpleRNN(100),Dropout(0.1),Dense(1)
])
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),loss='mean_squared_error')  # 损失函数用均方误差
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=20, validation_data=(x_test, y_test), validation_freq=1)                  #测试的epoch间隔数model.summary()
predicted_stock_price = model.predict(x_test)                       # 测试集输入模型进行预测
predicted_stock_price = sc.inverse_transform(predicted_stock_price) # 对预测数据还原---从(0,1)反归一化到原始范围
real_stock_price = sc.inverse_transform(test_set[60:])              # 对真实数据还原---从(0,1)反归一化到原始范围# 画出真实数据和预测数据的对比曲线
plt.plot(real_stock_price, color='red', label='Stock Price')
plt.plot(predicted_stock_price, color='blue', label='Predicted Stock Price')
plt.title('Stock Price Prediction by K同学啊')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Stock Price')
plt.legend()
plt.show()

这篇关于联合火力分配方案数学建模的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/206529

相关文章

Java进行文件格式校验的方案详解

《Java进行文件格式校验的方案详解》这篇文章主要为大家详细介绍了Java中进行文件格式校验的相关方案,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一、背景异常现象原因排查用户的无心之过二、解决方案Magandroidic Number判断主流检测库对比Tika的使用区分zip

IDEA中Git版本回退的两种实现方案

《IDEA中Git版本回退的两种实现方案》作为开发者,代码版本回退是日常高频操作,IntelliJIDEA集成了强大的Git工具链,但面对reset和revert两种核心回退方案,许多开发者仍存在选择... 目录一、版本回退前置知识二、Reset方案:整体改写历史1、IDEA图形化操作(推荐)1.1、查看提

Python实现html转png的完美方案介绍

《Python实现html转png的完美方案介绍》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python实现html转png功能,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 1.增强稳定性与错误处理建议使用三层异常捕获结构:try: with sync_playwright(

Java使用多线程处理未知任务数的方案介绍

《Java使用多线程处理未知任务数的方案介绍》这篇文章主要为大家详细介绍了Java如何使用多线程实现处理未知任务数,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 知道任务个数,你可以定义好线程数规则,生成线程数去跑代码说明:1.虚拟线程池:使用 Executors.newVir

MySQL中闪回功能的方案讨论及实现

《MySQL中闪回功能的方案讨论及实现》Oracle有一个闪回(flashback)功能,能够用户恢复误操作的数据,这篇文章主要来和大家讨论一下MySQL中支持闪回功能的方案,有需要的可以了解下... 目录1、 闪回的目标2、 无米无炊一3、 无米无炊二4、 演示5、小结oracle有一个闪回(flashb

Android App安装列表获取方法(实践方案)

《AndroidApp安装列表获取方法(实践方案)》文章介绍了Android11及以上版本获取应用列表的方案调整,包括权限配置、白名单配置和action配置三种方式,并提供了相应的Java和Kotl... 目录前言实现方案         方案概述一、 androidManifest 三种配置方式

Java嵌套for循环优化方案分享

《Java嵌套for循环优化方案分享》介绍了Java中嵌套for循环的优化方法,包括减少循环次数、合并循环、使用更高效的数据结构、并行处理、预处理和缓存、算法优化、尽量减少对象创建以及本地变量优化,通... 目录Java 嵌套 for 循环优化方案1. 减少循环次数2. 合并循环3. 使用更高效的数据结构4

Vue中动态权限到按钮的完整实现方案详解

《Vue中动态权限到按钮的完整实现方案详解》这篇文章主要为大家详细介绍了Vue如何在现有方案的基础上加入对路由的增、删、改、查权限控制,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一、数据库设计扩展1.1 修改路由表(routes)1.2 修改角色与路由权限表(role_routes)二、后端接口设计

nginx upstream六种方式分配小结

《nginxupstream六种方式分配小结》本文主要介绍了nginxupstream六种方式分配小结,包括轮询、加权轮询、IP哈希、公平轮询、URL哈希和备份服务器,具有一定的参考价格,感兴趣的可... 目录1 轮询(默认)2 weight3 ip_hash4 fair(第三方)5 url_hash(第三

Redis 多规则限流和防重复提交方案实现小结

《Redis多规则限流和防重复提交方案实现小结》本文主要介绍了Redis多规则限流和防重复提交方案实现小结,包括使用String结构和Zset结构来记录用户IP的访问次数,具有一定的参考价值,感兴趣... 目录一:使用 String 结构记录固定时间段内某用户 IP 访问某接口的次数二:使用 Zset 进行