MATLAB优化问题智能分类系统发布

资 源 简 介

本项目开发了一个MATLAB工具，能够智能识别和分类多种优化问题类型，包括线性/非线性规划、整数规划、0-1规划等。通过分析目标函数、约束及变量特征，自动归类以便选择合适求解器。

详 情 说 明

基于MATLAB的优化问题智能分类系统

项目介绍

本项目开发了一个基于MATLAB的智能分类系统，旨在自动识别和分类各类优化问题。系统通过分析目标函数特性、约束条件形式、决策变量属性、时间序列参数及随机变量信息，利用特征提取与模式识别技术，结合决策树与规则匹配算法，实现对优化问题的精准分类。该系统可为用户后续的求解器选择和建模策略提供关键指导。

功能特性

• 多类别识别：支持六种常见优化问题的自动分类，包括（非）线性规划、整数规划、0-1规划、多目标规划、动态规划和随机规划。
• 智能特征分析：从用户输入的目标函数、约束条件、决策变量等要素中提取关键判别特征。
• 结构化输出：提供清晰的分类结果、分类依据说明、推荐求解算法列表（如 fmincon, ga, intlinprog 等）以及问题复杂度评估（低/中/高）。
• 规则与统计结合：综合运用确定性规则匹配与随机变量统计分析，确保分类的准确性与鲁棒性。

使用方法

1. 准备输入参数：按照系统要求，准备以下输入信息：

* 目标函数（符号表达式或函数句柄） * 约束条件集合（包括等式/不等式约束及其线性/非线性属性） * 决策变量属性（连续/离散类型、取值范围） * （若适用）时间序列参数（用于动态规划问题识别） * （若适用）随机变量分布参数（用于随机规划问题识别）

1. 运行主程序：在MATLAB环境中运行主程序。

1. 获取输出结果：系统将返回：

* 分类结果：问题所属的具体类别。 * 分类依据：判定为该类别的关键特征分析。 * 推荐算法：建议使用的MATLAB求解器列表。 * 复杂度评估：对问题计算复杂度的定性评级。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：优化工具箱、统计和机器学习工具箱

文件说明

主程序文件作为系统的核心入口与调度中心，负责协调整个分类流程。其主要功能包括：初始化系统环境，接收并解析用户输入的优化问题参数，调用特征提取模块对问题属性进行深度分析，根据内置的分类规则与决策逻辑进行问题类型匹配与判定，最终生成并呈现包含分类结果、依据、推荐算法及复杂度评估在内的完整报告。