%MATLAB数学建模工具箱%%本工具箱主要包含三部分内容%1.MATLAB常用数学建模工具的中文帮助%2.贡献MATLAB数学建模工具(打*号)%3.中国大学生数学建模竞赛历年试题MATLAB程序%数据拟合%interp1-一元函数插值%spline-样条插值%polyfit-多项式插值或拟合%curvefit-曲线拟合%caspe-各种边界条件的样条插值%casps-样条拟合%interp2-二元函数插值%griddata-不规则数据的二元函数插值%*interp-不单调节点插值%*lagrange-拉格朗日插值法%%方程求根%inv-逆矩阵%roots-多项式的根%fzero-一元函数零点%fsolve-非线性方程组%solve-符号方程解%*newton-牛顿迭代法解非线性方程%%微积分和微分方程%diff-差分%diff-符号导函数%trapz-梯形积分法%quad8-高精度数值积分%int-符号积分%dblquad-矩形域二重积分%ode45-常微分方程%dsolve-符号微分方程%*polyint-多项式积分法%*quadg-高斯积分法%*quad2dg-矩形域高斯二重积分%*dblquad2-非矩形域二重积分%*rk4-常微分方程RungeKutta法%%随机模拟和统计分析%max,min-最大，最小值%sum-求和%mean-均值%std-标准差%sort-排序（升序）%sortrows-按某一列排序(升序)%rand-[0，1]区间均匀分布随机数%randn-标准正态分布随机数%randperm-1...n随机排列%regress-线性回归%classify-统计聚类%*trim-坏数据祛除%*specrnd-给定分布律随机数生成%*randrow-整行随机排列%*randmix-随机置换%*chi2test-分布拟合度卡方检验%%数学规划%lp-线性规划%linprog-线性规划(在MATLAB5.3使用)%fmin-一元函数极值%fminu-多元函数极值拟牛顿法%fmins-多元函数极值单纯形搜索法%constr-非线性规划%fmincon-非线性规划(在MATLAB5.3使用)%%离散优化%*enum-枚举法%*monte-蒙特卡洛法%*lpint-线性整数规划%*L01p_e-0-1整数规划枚举法%*L01p_ie-0-1整数规划隐枚举法%*bnb18-非线性整数规划(在MATLAB5.3使用)%*bnbgui-非线性整数规划图形工具(在MATLAB5.3使用)%*mintreek-最小生成树kruskal算法%*minroute-最短路dijkstra算法%*krusk-最小生成树kruskal算法mex程序%*dijkstra-最短路dijkstra算法mex程序%*dynprog-动态规划%%%图形%plot-平面曲线（一元函数）%plot3-空间曲线%mesh-空间曲面（二元函数）%*meshf-非矩形网格图%*draw-用鼠标划光滑曲线%%中国大学生数学建模竞赛题解%jm96a-捕鱼策略%jm96b-节水洗衣机%jm96bfun-节水洗衣机优化函数%jm97a-零件参数设计%jm97afun-零件参数函数%jm97aoptim-零件参数设计优化函数%jm97b-截断切割%jm97bcount-截断切割枚举法%jm97brule-截断切割优化准则%jm98a1-风险投资模型求解%jm98a2-风险投资模型讨论%jm98a3-收益与风险非线性模型求解%jm98a3fun-收益与风险非线性模型优化函数%jm98b-灾情巡视路线（C程序）%jm99a1-自动化车床模型一%jm99a1fun-自动化车床模型目标函数%jm99a1simu-自动化车床模型随机模拟%jm99asmfun-自动化车床模型费用函数%%演示程序%fun

《高等应用数学问题的MATLAB求解》一书的配书光盘。
供大家参考学习本光盘包括如下目录：“CAI教学材料”包含全套的PowerPoint文件，可以直接用于教学，具体请参见该目录中的readme.pps文件说明。
目前包含的为中文版辅助材料。
最新版本将在下面给出的“MATLAB大观园”网站不定期更新。
英文版教学辅助材料也将在该网站给出，适于双语教学。
“例题全部代码”包含本书全部例题的MATLAB语句。
文件命名方法为examp章号_例题号.m，例如书中例3-5对应的文件名为examp3_5.m。
为能使得本书例题方便执行，可以在MATLAB的命令窗口中由File/SetPath菜单将例题所在目录包含在内。
“开发函数和使用资源”包含作者为本书开发的全套函数；
一些可以用于符号运算的新函数放在了@sym子目录下；
rsda子目录下为“粗糙集数据处理工具箱”，该工具箱原作者为张雪峰，由薛定宇修改后定稿。
本书建议使用的其他免费工具箱均可以从给出的MATLAB大观园直接下载，其最新版本可以从下面的地址直接免费下载。
(1)bnb工具箱，书中第6章介绍的非线性整数规划程序。
下载地址：http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=95&objectType=file(2)gaot工具箱，用遗传算法求解最优化问题的工具箱。
为了避免和MATLAB7.0版本的新遗传算法与直接搜索工具箱在函数名上的冲突，这里将主函数名改为gaopt.m，相应的函数调用语句也作了适当的改动。
下载地址：http://www.ie.ncsu.edu/mirage/GAToolBox/gaot/http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=2797&objectType=file(3)lpsolve工具箱，整数线性规划的工具箱，由C语言通过mex格式调用，如果在您的MATLAB环境下不能正确使用该工具箱的dll文件，则说明MATLAB版本不兼容，需要您自己运行该目录的lp_mex.m文件重新生成dll文件。
下载地址：ftp://ftp.ics.ele.tue.nl/pub/lp_solve/http://www.netlib.org/ampl/solvers/lpsolve/(4)nit_new工具箱，是数值积分工具箱的修改版，原版适合于MATLAB4.X，为能在当前MATLAB版本下运行，对个别文件做了相关修正。
下载地址：http://www.matlab-world.com/progs/toolbox/nit.zip本书所涉及的TeXPoint2.0.3插件是由美国加州Berkeley大学开发的，包括3个文件，其最新版本可以到开发者的网站免费下载。
下载地址：http://raw.cs.berkeley.edu/texpoint/TeXPoint2.0.3插件所包括的3个文件也可以分别在如下地址下载：http://www.matlab-world.com/temp/TexPoint2000-2.0.3.msihttp://www.matlab-world.com/temp/TexPoint2002-2.0.3.msihttp://www.matlab-world.com/temp/TexPoint2003-2.0.3.msi相关网站地址列表：MATLAB大观园，作者维护的MATLAB教学与资源网站。
网站地址:http://www.matlab-world.comMATLAB语言与应用论坛，作者维护的论坛，讨论MATLAB方面的问题。
论坛地址：http://matlab.netsh.net

matlab代码适用于解决线性和非线性整数规划，混合整数非线性规划问题。

用于非线性整数规划的工具函数,修改代码后使之适用于matlab2015

matlab用于求解规划问题的工具包推荐把这个工具整合到matlab中去，这个工具是私人的，不过大家都可以免费下载使用。
下载后，只要在matlab中添加路径就可以使用这工具箱。
正在吸引我的是，这个工具箱建立了一种新的数据类型，使所有规划问题都整合在一起。
举例如下：已知非线性整数规划为：Maxz=x1^2+x2^2+3*x3^2+4*x4^2+2*x5^2-8*x1-2*x2-3*x3-x4-2*x5s.t.0＜=xi＜=99(i=1,2,...,5)x1+x2+x3+x4+x5＜=400x1+2*x2+2*x3+x4+6*x5＜=8002*x1+x2+6*x3＜=800x3+x4+5*x5＜=200在matlab中输入x=intvar（1，5）；
f=[11342]*(x'.^2)-[82312]*x';F=set(0＜=x＜=99);F=F+set([11111]*x'＜=400)+set([12216]*x'＜=800)+set(2*x(1)+x(2)+6*x(3)＜=800);F=F+set(x(3)+x(4)+5*x(5)＜=200);solvesdp(F,-f)double(f)80199double(x)539999990intvar（m，n）:生成整数型变量；
sdpvar（m，n）：生产变量；
solvesdp（F，f）：求解最优解（最小值），其中F为约束条件（用set连接），f为目标函数double：显示求解的答案intvar，sdpvar，生成的变量可以像矩阵一样使用，如例题显示。

MATLAB源码集锦-基于非线性整数规划离散型优化问题代码(在MATLAB5.3使用)

采用Matlab言语编写高效程序，实现快速又高效的非线性整数规划的遗传算法Matlab程序

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。