MATLAB整数规划优化工具箱

资 源 简 介

专为MATLAB环境设计的整数规划优化工具箱，支持纯整数规划、混合整数规划和0-1整数规划模型。提供灵活的函数接口，使用户能高效输入和求解各类整数规划问题，适用于工程优化与数学建模领域。

详 情 说 明

MATLAB整数规划优化工具箱（Integer Programming Optimization Toolbox）

项目介绍

本工具箱是一个专用于求解整数规划问题的MATLAB工具箱，支持纯整数规划、混合整数规划以及0-1整数规划等多种模型。通过灵活的接口设计，用户可以方便地输入模型参数，选择适当的优化算法进行高效求解，并获得详细的结果输出和可视化分析。

功能特性

• 多算法支持：集成分支定界法、割平面法和启发式算法（如遗传算法、模拟退火）等多种优化算法
• 灵活建模：支持各类整数规划问题，包括纯整数、混合整数和0-1整数规划
• 可视化分析：提供求解过程可视化和结果图形化展示功能
• 参数可调：允许用户自定义算法参数，如最大迭代次数、容差等
• 状态监控：实时输出求解状态和迭代信息

使用方法

基本调用格式

[x, fval, exitflag] = main(c, A, b, intcon, lb, ub, options)

输入参数说明

1. c - 目标函数系数向量
2. A - 线性不等式约束矩阵
3. b - 线性不等式约束向量
4. intcon - 整数变量索引向量
5. lb - 变量下界
6. ub - 变量上界
7. options - 优化参数设置（可选）

输出参数说明

1. x - 最优解向量
2. fval - 最优目标函数值
3. exitflag - 求解状态标志

使用示例

% 定义问题参数 c = [1; 1]; A = [1 1; 1 -1]; b = [2; 3]; intcon = [1, 2]; lb = [0; 0]; ub = [10; 10];

% 求解整数规划问题 [x, fval] = main(c, A, b, intcon, lb, ub);

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 优化工具箱（Optimization Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（用于启发式算法）

文件说明

本项目的核心文件实现了完整的整数规划求解框架，包括问题数据验证、算法选择与调度、优化求解引擎以及结果后处理等核心功能。具体涵盖问题参数预处理、分支定界法核心逻辑、割平面生成机制、启发式算法实现、迭代过程监控、结果验证与输出等多个关键模块，确保了对各类整数规划问题的有效求解。