这是上学期《最优化理论》课程的进阶课程，相较于上学期主要研究组合优化，这学期更多研究决策规划。
此外还是一门典型的人工智能的先修课，记得好好听课
但我学的不太好....汗
- Windows 10
- Matlab R2022a
- Anaconda3(Based on Python 3.9.7)
- Microsoft Word（用于写实验报告）
注意：此处的代码仅在测试用例上测试通过，未经过严格的测试，在求解其他题目时可能会出现计算错误，仅供参考。
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- 代码：
单纯形法.py - 测试用例：
线性规划_demo.md - 实验报告：Report.pdf
- 代码：
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实验2：对偶问题与对偶单纯形法(Dual simplex method)
- 代码
- 功能函数：
DualSimplexAlgorithm.m - 入口函数：
script.m
- 功能函数：
- 测试用例：
demo.md - 实验报告：Report.pdf
- 代码
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实验3：分支定界法(Branch and bound method)
- 代码：
Branch.mlx-
这是Matlab即时编辑器文件，请使用Matlab打开
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- 实验报告：Report.pdf
- 代码：
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- 代码:Dijkstra.py
- 测试用例：
demo.drawio - 实验报告：Report.docx
