往年數(shù)模論文真題程序(apriori-禁忌算法-模糊分析-bp網(wǎng)絡(luò))

2003年A題----------------SARS的傳播（化微分方程為差分方程）顯然上式不可能得到解析解，我們根據(jù)該式所提供的初值條件，選擇歐拉前推公式，使用MATLAB求出上式的數(shù)值解（根據(jù)數(shù)值解可以相應(yīng)的做出圖形?。?，單位時(shí)間取日。上式便可化為下式。程序代碼：m=1.1469e-004n=2.5563e-005s=0.9998i=1.2781e-004r=1.5625e-005fordd=1:60s(dd+1)=s(dd)+0.0581*m(dd)-0.43*n(dd)*s(dd)r(dd+1)=r(dd)+0.1143*i(dd)i(dd+1)=i(dd)+0.18*n(dd)-0.1143*i(dd)+0.012*m(dd)n(dd+1)=n(dd)+0.2*0.73*n(dd)*s(dd)-0.18*n(dd)m(dd+1)=m(dd)-0.0581*m(dd)-0.012*m(dd)+(1-0.2)*0.73*n(dd)*s(dd)end2003年B題------------------------露天礦車輛安排（多目標(biāo)規(guī)劃）目標(biāo)：MinMins.t.目標(biāo)：Ⅰ：MaxⅡ：MaxⅢ:Mins.t.Lindo程序min0.64x1+1.27x2+4.21x3+0.64x5+1.06x6+0.57x7+0.50x8+1.13x10+3.86x11+0.99x12+1.90x15st154x1<12500154x2<11000154x3<10000154x5<13500154x6<13500154x7<12500154x8<12500154x10<10500154x15<13000154x11+154x12<10500154x1+154x2>19000154x3+154x5+154x15>12000154x6+154x7>13000154x8+154x11>13000154x10+154x12>130000.025x5-0.015x3+0.005x15<00.005x11-0.025x8<00.005x8-0.025x11<00.005x12-0.035x10<00.015x10-0.025x12<010.44x7+10.14x8<960endginx1ginx2ginx3ginx5ginx6ginx7ginx8ginx10ginx11ginx12ginx15Lindo程序maxx5+x6+x7+x10+x13+x15+x16+x20+x23+x24+x32+x34+x29st154x6+154x16>13000154x7+154x32>13000154x13+154x23>12000154x24+154x29+154x34>13000154x5+154x10+154x15+154x20>19000154x29<13500154x5<12500154x6+154x7<10500154x10<11000154x13<10000154x15<13500154x16<10500154x20<10500154x23<13000154x24<11500154x32<12500154x34<1250010.742857x5+12.242857x6+24.542857x7+15.542857x10+26.042857x13+13.442857x15+12.842857x16+15.842857x20+16.142857x23+18.542857x24+12.542857x29+10.142857x32+10.442857x34<9600-0.025x6+0.015x16<0-0.005x6+0.035x16>0-0.025x7+0.005x32<0-0.005x7+0.025x32>0-0.015x13+0.005x23<0+0.005x13+0.025x23>00.005x34<00.025x34>0-0.005x5-0.025x10-0.015x15+0.015x20<00.015x5-0.005x10+0.005x15+0.035x20>0x5<96x6+x7+x10<96x13+x15<96x20<96x23+x24<96x29<96x32+x33+x34<96endgin13Lindo程序maxx5+x9+x10+x15+x20+x34stx1+x5+x6+x7+x9+x10+x11+x13+x15+x16+x20+x23+x32+x34=687154x6+154x11+154x16>13000154x7+154x32>13000154x13+154x23>12000154x9+154x34>13000154x5+154x10+154x15+154x20>19000154x5<12500154x6+154x7<10500154x9+154x10<11000154x11+154x13<10000154x15<13500154x16<10500154x20<10500154x23<13000154x32<12500154x34<1250010.742857x5+12.242857x6+24.542857x7+32.042858x9+15.542857x10+16.142857x11+26.042857x13+13.442857x15+12.842857x16+15.842857x20+16.142857x23+10.142857x32+10.442857x34<9600-0.025x6-0.015x11+0.015x16<0-0.005x6+0.005x11+0.035x16>0-0.025x7+0.005x32<0-0.005x7+0.025x32>0-0.015x13+0.005x23<0+0.005x13+0.025x23>0-0.025x9+0.005x34<0-0.005x9+0.025x34>0-0.005x5-0.025x10-0.015x15+0.015x20<00.015x5-0.005x10+0.005x15+0.035x20>0endgin13程序5：Lindo程序min0.64x5+0.99x6+3.86x7+1.76x10+4.21x13+1.27x15+1.13x16+1.83x20+1.9x23+2.46x24+1.06x29+0.50x32+0.57x34stx5+x6+x7+x10+x13+x15+x16+x20+x23+x24+x29+x32+x34=673x5+x10+x15+x20+x24+x29+x34=388154x6+154x16>13000154x7+154x32>13000154x13+154x23>12000154x24+154x29+154x34>13000154x5+154x10+154x15+154x20>19000154x29<13500154x5<12500154x6+154x7<10500154x10<11000154x13<10000154x15<13500154x16<10500154x20<10500154x23<13000154x24<11500154x32<12500154x34<1250010.742857x5+12.242857x6+24.542857x7+15.542857x10+26.042857x13+13.442857x15+12.842857x16+15.842857x20+16.142857x23+18.542857x24+12.542857x29+10.142857x32+10.442857x34<9600-0.025x6+0.015x16<0-0.005x6+0.035x16>0-0.025x7+0.005x32<0-0.005x7+0.025x32>0-0.015x13+0.005x23<0+0.005x13+0.025x23>00.005x34<00.025x34>0-0.005x5-0.025x10-0.015x15+0.015x20<00.015x5-0.005x10+0.005x15+0.035x20>0x5<96x6+x7+x10<96x13+x15<96x20<96x23+x24<96x29<96x32+x34<96endgin132004年A題----北京奧運(yùn)臨時(shí)迷你超市-----------------------基于Apriori算法的關(guān)聯(lián)分析的MATLAB程序--------------------計(jì)算網(wǎng)點(diǎn)數(shù)的禁忌搜索算法的MATLAB實(shí)現(xiàn)基于Apriori算法的關(guān)聯(lián)分析的MATLAB程序function[V1V2]=apriori(b,min_sup)%關(guān)聯(lián)分析b為原始數(shù)據(jù)矩陣min_sup為最小支持度(百分?jǐn)?shù))%V1是頻繁1項(xiàng)集及其支持度V2是頻繁2項(xiàng)集及其支持度、置信度min_sup=min_sup*size(b,1);n=size(b,1);%b的行數(shù)c=[1:19]';%初始化候選集c=scan(b,c);%對c進(jìn)行掃描返回c中各行對應(yīng)的關(guān)聯(lián)事件的支持度V1=pro_V(c,1);%比較最小支持度進(jìn)行裁剪c=pro_C(V1);%由V生成頻繁2項(xiàng)集c=scan(b,c);V2=pro_V(c,min_sup);%對頻繁2項(xiàng)集進(jìn)行裁剪V2(:,4)=V2(:,3)./n;%第四列儲(chǔ)存支持度的百分比%V2(:,4)=V2(:,3)./V1(:,2);fori=1:size(V2,1)V2(i,5)=V2(i,3)/V1(V2(i,1),2);%第五列儲(chǔ)存置信度endifV2==0sprintf('最小支持度min_sup太大，請重新輸入');endfunctionA=scan(b,c)%對候選集C進(jìn)行掃描返回其每行對應(yīng)關(guān)聯(lián)事件的支持度b為原始數(shù)據(jù)矩陣n=size(b,1);l=size(c,2);forj=1:size(c,1)count=0;fori=1:ntemp=1;fork=1:lifb(i,c(j,k))==0temp=0;endendiftemp==1count=count+1;endendc(j,l+1)=count;endA=c;functionc=pro_C(V)%由V生成頻繁2項(xiàng)集[m,n]=size(V);A=[120000;345600;7891000;111213000;141516171819];c=[];fori=1:mforj=i+1:mc=[c;[V(i,1),V(j,1)]];endendfunctionV=pro_V(c,min_sup)%比較最小支持度進(jìn)行裁剪fori=1:size(c,1)ifc(i,size(c,2))<min_supc(i,:)=0;endendV=[];fori=1:size(c,1)ifc(i,:)~=0V=[V;c(i,1:size(c,2))];endend模型中，兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)都是比較復(fù)雜的非線性函數(shù)(分式和方差)，約束條件中變量約束為整數(shù)，故整個(gè)模型一是非線性規(guī)劃，并且利用計(jì)算復(fù)雜性的理論，我們可以大致確定其模型屬于NP難問題。對于NP難問題，現(xiàn)在還沒有多項(xiàng)式算法，不能在較短的時(shí)間內(nèi)得出最優(yōu)解，且由于模型中目標(biāo)函數(shù)在LINGO中難以表達(dá)，故我們選擇采用啟發(fā)式的禁忌搜索算法，得出了較好的結(jié)果。禁忌搜索算法設(shè)計(jì)：禁忌搜索是一種全局逐步尋優(yōu)的人工智能算法，它常能有效的應(yīng)用于一些典型NP問題，如TSP。禁忌搜索能夠同時(shí)擁有高效性和魯棒性。下面具體說明：初始解：初始解的選取直接影響最終結(jié)果的好壞。通過對模型進(jìn)行分析，我們用滿足約束條件的作為初始解。鄰域的選擇：領(lǐng)域的選取是通過對解進(jìn)行一定的變化調(diào)整進(jìn)行的。鑒于解的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，我們采用解的直接變化形式，即選取一個(gè)步長h，對當(dāng)前解中的任一分量做進(jìn)行調(diào)整。這樣領(lǐng)域中滿足約束的解最多共有16個(gè)。對h，為了防止陷入局部最優(yōu)，我們采取雙步長的方式，即。目標(biāo)函數(shù)：在禁忌搜索中，目標(biāo)函數(shù)一般作為選取領(lǐng)域中的解的規(guī)則。對于模型，我們選取通過與基準(zhǔn)值比較并已加權(quán)求和的值作為目標(biāo)值，即：，其中d為方差，L為那個(gè)分式，和為加權(quán)系數(shù)，考慮到兩者在主觀上較等同，故取，。候選集：候選集用于儲(chǔ)存當(dāng)前解的領(lǐng)域，由于最多有16個(gè)，故候選集設(shè)置為矩陣，其中前8列儲(chǔ)存解的8個(gè)分量，最后一列儲(chǔ)存對應(yīng)的。禁忌表的確定：，禁忌對象的選擇通常也有三種形式：解的直接變化、分量對換的變化和目標(biāo)值的變化。由于分量對換在當(dāng)前的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和領(lǐng)域選擇上難以實(shí)現(xiàn)，而目標(biāo)值變化的對象過多，難以得到全局最優(yōu)，故我們選擇解的直接變化，但只取其中已經(jīng)在領(lǐng)域選取的迭代中出現(xiàn)過的解。算法終止規(guī)則：在算法迭代中，當(dāng)前的領(lǐng)域最優(yōu)解與已經(jīng)得到的全局最優(yōu)解之間的迭代次數(shù)之差不能超過一定值，此值我們?nèi)?00。5.3.6.1禁忌搜索算法的偽代碼：初始化：;%初始解;%設(shè)置禁忌表，實(shí)為棧%從領(lǐng)域中選出的最優(yōu)解%當(dāng)前解、最終解%當(dāng)前解迭代步數(shù)、最優(yōu)解迭代步數(shù);%候選集，前8列存儲(chǔ)解，最后一列儲(chǔ)存目標(biāo)值開始：當(dāng)%當(dāng)目標(biāo)值沒變化的迭代步數(shù)不太多%更新迭代步數(shù)生成的候選集;在中選擇使目標(biāo)函數(shù)最小的;將后4行依次上移一行將加入最后一行，第一行溢出%更新禁忌表(棧)若%從領(lǐng)域中選出的最優(yōu)解比當(dāng)前解更優(yōu)%更新全局變量=;繼續(xù)計(jì)算網(wǎng)點(diǎn)數(shù)的禁忌搜索算法的MATLAB實(shí)現(xiàn)globalD0L0[D0L0]=ami([77101013121517]);x=[66101014131517];%初始解taboo=zeros(5,8);%設(shè)置禁忌表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為棧s_best=x;s_now=x;best=x;%從候選集中選出的最優(yōu)解、當(dāng)前解、最終解k=0;best_k=0;%當(dāng)前的迭代步數(shù)、最優(yōu)解所在迭代步數(shù)whilek-best_k<1000%當(dāng)?shù)綌?shù)超過最大允許迭代步數(shù)時(shí)停止運(yùn)k=k+1;%迭代步數(shù)增加V=proV(s_now,taboo);%生成當(dāng)前解的候選集s_best=choose(V);%從生成的候選集中選出目標(biāo)函數(shù)評(píng)價(jià)值最小的解taboo=renew_taboo(s_now,taboo);%更新禁忌表iffx(s_best)<fx(best)%當(dāng)從候選集中選出的最優(yōu)解比當(dāng)前最優(yōu)解更優(yōu)best=s_best;best_k=k;ends_now=s_best;endfunction[DL]=ami(x)D=[];L=0;fenzi=0;fenmu=0;Q=[1.68771.64392.38992.4928];fori=1:4fenzi=fenzi+(10*x(i)+30*x(i+4))/Q(i);fenmu=fenmu+x(i)*30+x(i+4)*10;endL=fenzi/fenmu;fori=1:4D=[D,(30*x(i)+10*x(i+4))/Q(i)];endD=var(D);functionF=fx(x)%計(jì)算歸一化后的目標(biāo)函數(shù)評(píng)價(jià)值[DL]=ami(x);globalD0L0%D0L0是全局常量f1=0.2;f2=0.3;f3=0.5;%目標(biāo)函數(shù)的加權(quán)系數(shù)F=f1*(D-D0)/D0-f2*(L-L0)/L0+f3*(sum(x)-100)/100;functionV=proV(s,taboo)%生成當(dāng)前解的候選集V=zeros(144,9);%設(shè)置候選集前四列儲(chǔ)存解后一列儲(chǔ)存對應(yīng)的目標(biāo)值h=[1,3];%步長A=[1,0,0,0,0,0,0,0;……0,0,0,0,0,0,-1,1;];%選擇矩陣fori=1:72V(i,1:8)=s+A(i,:)*h(1);V(i+16,1:8)=s+A(i,:)*h(2);endfori=1:144temp1=iscon(V(i,1:8));temp2=istaboo(V(i,1:8),taboo);iftemp1==1&&temp2==1%當(dāng)此行的解滿足約束且沒有被禁忌V(i,9)=fx(V(i,1:8));%算出此解的目標(biāo)函數(shù)評(píng)價(jià)值elseV(i,:)=0;%若不滿足約束或者被禁忌則將此行全部設(shè)為0endendfunctionbool=iscon(x)%驗(yàn)證輸入的解向量x是否滿足約束條件bool=1;%滿足為1c=[313301444462];fori=1:4if(30*x(i)+10*x(i+4))<c(i)||x(i)<0||x(i+4)<0bool=0;endendfunctionb=istaboo(x,taboo)%驗(yàn)證輸入的解向量x是否被禁b=1;%1是沒有被禁忌fori=1:5iftaboo(i,:)==xb=0;endendfunctiontab=renew_taboo(s,taboo)%更新禁忌表%將taboo后四行依次上移一行將s加入taboo最后一行taboo第一行溢出fori=1:4tab(i,:)=taboo(i+1,:);%將taboo后四行依次上移一行endtab(5,:)=s;functions=choose(V)%選出候選集中目標(biāo)函數(shù)評(píng)價(jià)值最小的解且非0fx0=V(1,9);k=1;fori=2:size(V,1)ifV(i,9)~=0&&V(i,9)<fx0k=i;fx0=V(i,9);endends=V(k,1:8);2004年B題---------電力市場輸電阻塞管理（規(guī)劃）預(yù)報(bào)負(fù)荷需求為982.4時(shí)，求解調(diào)整后的方案的Lingo程序model:min=(70-X11)*(303+505)+(50-X13)*(303-124)+(30-X16)*(303-252)+X110*(489-303)+(30-X21)*(303+560)+(20-X23)*(303-182)+(8-X24)*(303-203)+(15-X25)*(303-245)+(6-X26)*(303-300)+X27*(320-303)+X210*(495-303)+(110-X31)*(303+610)+(40-X33)*(303-152)+(30-X35)*(303-233)+X37*(308-303)+X38*(356-303)+X310*(500-303)+(55-X41)*(303+500)+(5-X42)*(303-150)+(10-X43)*(303-170)+(10-X44)*(303-200)+(10-X45)*(303-255)+@ABS(X46-9.5)*(303-302)+X47*(325-303)+X410*(800-303)+(75-X51)*(590+303)+(5-X52)*(303-0)+(15-X53)*(303-116)+(15-X55)*(303-188)+(15-X56)*(303-215)+X58*(310-303)+X59*(396-303)+X510*(510-303)+(95-X61)*(303+607)+(10-X63)*(303-159)+(20-X64)*(303-173)+(15-X66)*(303-252)+X67*(305-303)+X68*(380-303)+X610*(520-303)+(50-X71)*(303+500)+(15-X72)*(303-120)+(5-X73)*(303-180)+(15-X74)*(303-251)+(10-X75)*(303-260)+X76*(306-303)+X77*(315-303)+X78*(335-303)+X79*(348-303)+X710*(548-303)+(70-X81)*(303+800)+(20-X83)*(303-183)+(20-X85)*(303-253)+X88*(318-303)+X89*(400-303)+X810*(800-303);

X11<70;x13<50;x16<30;x110<40;x21<30;x23<20;x24<8;x25<15;x26<6;x27<2;x210<8;x31<110;x33<40;x35<30;x37<20;x38<40;x310<40;x41<55;x42<5;x43<10;x44<10;x45<10;x46<10;x47<15;x410<1;x51<75;x52<5;x53<15;x55<15;x56<15;x58<10;x59<10;x510<10;x61<95;x63<10;x64<20;x66<15;x67<10;x68<20;x610<10;x71<50;x72<15;x73<5;x74<15;x75<10;x76<10;x77<5;x78<10;x79<3;x710<2;x81<70;x83<20;x85<20;x87<20;x88<10;x89<15;x810<5;

0.0829*(x11+x13+x16+x110)+0.0484*(x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210)+0.0530*(x31+x33+x35+x37+x38+x310)+0.1200*(x41+x42+x43+x44+x45+x46+x47+x410)-0.0254*(x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510)+0.1221*(x61+x63+x64+x66+x67+x68+x610)+0.1215*(x71+x72+x73+x74+x75+x76+x77+x78+x79+x710)<54.8542;-0.0547*(x11+x13+x16+x110)+0.1276*(x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210)+0.0332*(x41+x42+x43+x44+x45+x46+x47+x410)+0.0867*(x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510)-0.1126*(x61+x63+x64+x66+x67+x68+x610)-0.0187*(x71+x72+x73+x74+x75+x76+x77+x78+x79+x710)+0.0986*(x81+x83+x85+x87+x88+x89+x810)<18.7024;0.0699*(x11+x13+x16+x110)-0.0610*(x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210)+0.1568*(x31+x33+x35+x37+x38+x310)-0.1241*(x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510)+0.2018*(x81+x83+x85+x87+x88+x89+x810)<50.6087;-0.0355*(x11+x13+x16+x110)-0.1048*(x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210)+0.2044*(x31+x33+x35+x37+x38+x310)-0.0212*(x41+x42+x43+x44+x45+x46+x47+x410)-0.0130*(x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510)+0.1468*(x71+x72+x73+x74+x75+x76+x77+x78+x79+x710)+0.0752*(x81+x83+x85+x87+x88+x89+x810)<76.1525;0.2446*(x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210)-0.0641*(x31+x33+x35+x37+x38+x310)-0.0409*(x41+x42+x43+x44+x45+x46+x47+x410)-0.0645*(x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510)+0.0713*(x61+x63+x64+x66+x67+x68+x610)<0.5165;0.2375*(x11+x13+x16+x110)-0.0607*(x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210)-0.0781*(x31+x33+x35+x37+x38+x310)+0.0929*(x41+x42+x43+x44+x45+x46+x47+x410)+0.0466*(x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510)+0.1664*(x71+x72+x73+x74+x75+x76+x77+x78+x79+x710)<41.1424;(x11+x13+x16+x110)+(x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210)+(x31+x33+x35+x37+x38+x310)+(x41+x42+x43+x44+x45+x46+x47+x410)+(x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510)+(x61+x63+x64+x66+x67+x68+x610)+(x71+x72+x73+x74+x75+x76+x77+x78+x79+x710)+(x81+x83+x85+x87+x88+x89+x810)=982.4;

x11+x13+x16+x110>87;x11+x13+x16+x110<155;x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210>58;x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210<88;x31+x33+x35+x37+x38+x310>132;x31+x33+x35+x37+x38+x310<228;x41+x42+x43+x44+x45+x46+x47+x410>60.5;x41+x42+x43+x44+x45+x46+x47+x410<99.5;x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510>98;x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510<152;x61+x63+x64+x66+x67+x68+x610>95;x61+x63+x64+x66+x67+x68+x610<155;x71+x72+x73+x74+x75+x76+x77+x78+x79+x710>60.1;x71+x72+x73+x74+x75+x76+x77+x78+x79+x710<102.1;x81+x83+x85+x87+x88+x89+x810>63;x81+x83+x85+x87+x88+x89+x810<117;end

預(yù)報(bào)負(fù)荷需求為1052.8時(shí)，用原模型求解調(diào)整后的方案的程序model:min=pp6-pp60;(x11+x13+x16+x110)+(x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210)+(x31+x33+x35+x37+x38+x310)+(x41+x42+x43+x44+x45+x46+x47+x410)+(x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510)+(x61+x63+x64+x66+x67+x68+x610)+(x71+x72+x73+x74+x75+x76+x77+x78+x79+x710)+(x81+x83+x85+x87+x88+x89+x810)=1052.8;x11+x13+x16+x110>87;x11+x13+x16+x110<155;x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210>58;x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210<88;x31+x33+x35+x37+x38+x310>132;x31+x33+x35+x37+x38+x310<228;x41+x42+x43+x44+x45+x46+x47+x410>60.5;x41+x42+x43+x44+x45+x46+x47+x410<99.5;x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510>98;x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510<152;x61+x63+x64+x66+x67+x68+x610>95;x61+x63+x64+x66+x67+x68+x610<155;x71+x72+x73+x74+x75+x76+x77+x78+x79+x710>60.1;x71+x72+x73+x74+x75+x76+x77+x78+x79+x710<102.1;x81+x83+x85+x87+x88+x89+x810>63;x81+x83+x85+x87+x88+x89+x810<117;

X11<70;x13<50;x16<30;x110<40;x21<30;x23<20;x24<8;x25<15;x26<6;x27<2;x210<8;x31<110;x33<40;x35<30;x37<20;x38<40;x310<40;x41<55;x42<5;x43<10;x44<10;x45<10;x46<10;x47<15;x410<1;x51<75;x52<5;x53<15;x55<15;x56<15;x58<10;x59<10;x510<10;x61<95;x63<10;x64<20;x66<15;x67<10;x68<20;x610<10;x71<50;x72<15;x73<5;x74<15;x75<10;x76<10;x77<5;x78<10;x79<3;x710<2;x81<70;x83<20;x85<20;x87<20;x88<10;x89<15;x810<5;

p1-p10=(0.0829*(x11+x13+x16+x110)+0.0484*(x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210)+0.0530*(x31+x33+x35+x37+x38+x310)+0.1200*(x41+x42+x43+x44+x45+x46+x47+x410)-0.0254*(x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510)+0.1221*(x61+x63+x64+x66+x67+x68+x610)+0.1215*(x71+x72+x73+x74+x75+x76+x77+x78+x79+x710)+110.1458-165)/165;p2-p20=(-0.0547*(x11+x13+x16+x110)+0.1276*(x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210)+0.0332*(x41+x42+x43+x44+x45+x46+x47+x410)+0.0867*(x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510)-0.1126*(x61+x63+x64+x66+x67+x68+x610)-0.0187*(x71+x72+x73+x74+x75+x76+x77+x78+x79+x710)+0.0986*(x81+x83+x85+x87+x88+x89+x810)+131.2976-150)/150;p3-p30=(0.0699*(x11+x13+x16+x110)-0.0610*(x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210)+0.1568*(x31+x33+x35+x37+x38+x310)-0.1241*(x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510)+0.2018*(x81+x83+x85+x87+x88+x89+x810)+109.3913-160)/160;p4-p40=(-0.0355*(x11+x13+x16+x110)-0.1048*(x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210)+0.2044*(x31+x33+x35+x37+x38+x310)-0.0212*(x41+x42+x43+x44+x45+x46+x47+x410)-0.0130*(x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510)+0.1468*(x71+x72+x73+x74+x75+x76+x77+x78+x79+x710)+0.0752*(x81+x83+x85+x87+x88+x89+x810)+78.8475-155)/155;p5-p50=(0.2446*(x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210)-0.0641*(x31+x33+x35+x37+x38+x310)-0.0409*(x41+x42+x43+x44+x45+x46+x47+x410)-0.0645*(x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510)+0.0713*(x61+x63+x64+x66+x67+x68+x610)+131.4835-132)/132;p6-p60=(0.2375*(x11+x13+x16+x110)-0.0607*(x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210)-0.0781*(x31+x33+x35+x37+x38+x310)+0.0929*(x41+x42+x43+x44+x45+x46+x47+x410)+0.0466*(x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510)+0.1664*(x71+x72+x73+x74+x75+x76+x77+x78+x79+x710)+120.8576-162)/162;

pp2-pp20=((p1-p10)+(p2-p20)+@abs((p1-p10)-(p2-p20)))/2;pp3-pp30=((p3-p30)+(pp2-pp20)+@abs((p3-p30)-(pp2-pp20)))/2;pp4-pp40=((p4-p40)+(pp3-pp30)+@abs((p4-p40)-(pp3-pp30)))/2;pp5-pp50=((p5-p50)+(pp4-pp40)+@abs((p5-p50)-(pp4-pp40)))/2;pp6-pp60=((p6-p60)+(pp5-pp50)+@abs((p6-p60)-(pp5-pp50)))/2;

p1-p10<0.0745;p2-p20<0;p3-p30<0;p4-p40<0;p5-p50<0.0245;p6-p60<0.0312;end預(yù)報(bào)負(fù)荷需求為1052.8時(shí)，用改后模型求解調(diào)整后方案的程序model:min=p1+p2+p3+p4+p5+p6;(x11+x13+x16+x110)+(x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210)+(x31+x33+x35+x37+x38+x310)+(x41+x42+x43+x44+x45+x46+x47+x410)+(x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510)+(x61+x63+x64+x66+x67+x68+x610)+(x71+x72+x73+x74+x75+x76+x77+x78+x79+x710)+(x81+x83+x85+x87+x88+x89+x810)=1052.8;x11+x13+x16+x110>87;x11+x13+x16+x110<155;x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210>58;x21+x23+x24+x25+x26+x27+x210<88;x31+x33+x35+x37+x38+x310>132;x31+x33+x35+x37+x38+x310<228;x41+x42+x43+x44+x45+x46+x47+x410>60.5;x41+x42+x43+x44+x45+x46+x47+x410<99.5;x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510>98;x51+x52+x53+x55+x56+x58+x59+x510<152;x61+x63+x64+x66+x67+x68+x610>95;x61+x63+x64+x66+x67+x68+x610<155;x71+x72+x73+x74+x75+x76+x77+x78+x79+x710>60.1;x71+x72+x73+x74+x75+x76+x77+x78+x79+x710<102.1;x81+x83+x85+x87+x88+x89+x810>63;x81+x83+x85+x87+x88+x89+x810<117;

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pp2-pp20=((p1-p10)+(p2-p20)+@abs((p1-p10)-(p2-p20)))/2;pp3-pp30=((p3-p30)+(pp2-pp20)+@abs((p3-p30)-(pp2-pp20)))/2;pp4-pp40=((p4-p40)+(pp3-pp30)+@abs((p4-p40)-(pp3-pp30)))/2;pp5-pp50=((p5-p50)+(pp4-pp40)+@abs((p5-p50)-(pp4-pp40)))/2;pp6-pp60=((p6-p60)+(pp5-pp50)+@abs((p6-p60)-(pp5-pp50)))/2;

end2006年B題------------------艾滋病療法（bp）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的matlab代碼：P=[00.13860.21970.27730.32190.35840.38920.41590.43940.46050.47960.49700.52780.55450.59910.60890.61820.62710.63560.64380.65160.65920.66640.67350.72220.72750.73270.73780.74270.74750.75220.75680.76130.76570.7700]T=[0.4455 0.3230.4116 0.32550.4486 0.29990.4926 0.22490.4893 0.23570.4866 0.22490.4819 0.22170.4997 0.22690.5027 0.2170.5155 0.19180.5058 0.23950.4541 0.24080.4054 0.27010.3942 0.33160.2197 0.29630.5576 0.10610.4956 0.2670.5126 0.22380.5314 0.20830.5191 0.2080.5133 0.18480.5089 0.2420.4812 0.21290.4927 0.2870.4832 0.27420.5969 0.24030.5056 0.21730.5364 0.19940.5278 0.20150.5164 0.22390.4489 0.24040.4869 0.29630.4898 0.19870.5075 0.29170.4943 0.2902]threshold=[01]net=newff(threshold,[11,2],{'tansig','logsig'},'trainlm');net.trainParam.epochs=6000net.trainParam.goal=0.01LP.lr=0.1;net=train(net,P',T')P_test=[0.77420.77840.78240.78640.79020.7941]out=sim(net,P_test')2007年B題-------------乘公交看奧運(yùn)畫地鐵位置關(guān)系的程序fplot('0',[246]);%畫直線作為T1鐵路線y=0:0.01:0.3;fori=2:2:46i1=i*ones(size(y));hol