Optimization-using-R.tex

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%% 命令
%% \R{} R名称，暂未定义
%% \rcode 正文中的R代码，等宽字体
%% \pkg 包名称，粗体
%% \fun 函数名称，斜体
%% 大段的R代码请放在Verbatim环境中(注意是大写V不是v)

\documentclass{article}
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\input{format} %%格式制定
\begin{document}

\title{\heiti \R 软件在最优化中的应用 
\thanks{本文档主页：\url{https://github.com/taiyun/Optimization-using-R}，
欢迎您修订、充实内容(CC协议下)}  }

\author{魏太云 \thanks{
	Email：weitaiyun@gmail.com；
	Homepage：\url{taiyun.cos.name} }}
\date{}
\maketitle

\begin{abstract}
最优化是一类重要问题，在科学的各个领域中都被广泛应用，免费而又强大的开源软件 \R 可以方便地
解决各类最优化问题，本文就线性规划、整数规划、目标规划、非线性规划、图与网络规划在 \R 中的求解
方法进行了初步探究。
通过研究，我们发现针对各类优化问题 (还包括较为特殊的运输问题、指派问题、旅行商问题、网络流问题等)，
\R 都提供了专门的包和函数，利用它们可以简单而又完美地解决这些优化问题。


\begin{flushleft}
\textbf{关键词:} R；最优化；线性规划；整数规划；目标规划；非线性规划；图与网络规划；旅行商问题

\end{flushleft}
\end{abstract}
\addcontentsline{toc}{section}{\abstractname}
\noindent\rule[0.15\baselineskip]{\textwidth}{1.5pt}
\tableofcontents
\newpage
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{引言}
\R \citep{R08}是一个强大、灵活、开源、免费的优秀软件，它不仅能够便捷地处理各类统计问题，而且可以毫不逊色地解决
数学规划、数据挖掘、地理信息、财政金融等诸多领域的各种问题。之所以如此，是因为
 \R 汇集了由世界上数学界、统计学界、计算机界、经济学界、物理学界、化学界、心理学界、社会学界
等各个领域的众多专家为其贡献的包，目前已经多达数千个，并且还在快速增长中。

数学规划俗称最优化，是一类非常重要的问题，在工程、地质、数学、经济、管理中都有广泛的应用。
\R 中有很多关于最优化问题的包\footnote{详情参见\url{http://cran.r-project.org/web/views
/Optimization.html}，这是关于最优化包的一个总结，本文中所要用的包都可以在该网站上链接下载，
该页面的一个粗糙中译版% (由本文作者翻译) 
见\url{http://www.cos.name/bbs/read.php?tid=12135}。}，
可以处理各类优化问题。本文就线性规划、整数规划、目标规划、非线性规划、图与网络规划等常见的规划问题在 \R 中的求解方法进行了初步探究，其中部分例题来自《运筹学教程》\citep{Op07}一书。
本文没有涉及太多的数学理论，而是着重讨论优化问题在软件中的解法\footnote{本文讨论都是 \R 包中已经提供了的现成解法。当然，只要我们熟悉算法和 \R 语言，我们完全可以自己编程来解决问题。}。这并不是否认算法的重要性，而是因为它们可以在大多数关于运筹学以及最优化的教程中轻松找到。此外，本文比较了 \R 和专业优化软件 LINGO 在解决各类问题的效率，其中在 LINGO 中的求解方法主要来自《运筹学--应用范例与解法》\citep{OP06}一书。

 \input{lpip}%%%线性规划整数规划
 \input{gp}%%%目标规划
 \input{nlp}%%%非线性规划
 \input{graph}%%%图与网络分析


\begin{thebibliography}{20}
\newcommand{\enquote}[1]{``#1''}
\expandafter\ifx\csname natexlab\endcsname\relax\def\natexlab#1{#1}\fi
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\providecommand{\eprint}[2][]{\url{#2}}

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  Hausmann, Jagger, Luque, MacQueen, Niccolai, and Short}]{maptools08}
Lewin-Koh NJ, Bivand R, contributions~by Edzer J~Pebesma, Archer E, Dray S,
  Forrest D, Giraudoux P, Golicher D, Rubio VG, Hausmann P, Jagger T, Luque SP,
  MacQueen D, Niccolai A, Short T (2008).
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\end{thebibliography}


\end{document}