文件名称：单纯形算法matlab代码-SimplexBenchmarks:单一基准
文件大小：1.89MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 03:25:41
系统开源
单纯形算法matlab代码单一基准 基准比较了使用Julia和其他语言进行线性编程的Simplex方法的各个操作。 使用的修改版本从真实实例生成数据。 编译 在C++目录中运行make 。 在Java目录中运行javac runbench.java 。 跑步 确保路径中有julia ， matlab ， pypy ， python2.7和java 。 GLPK julia软件包用于从MPS格式提取实例数据，并从Julia提示符下使用Pkg.add("GLPK")安装。 然后运行： julia runBenchmarks.jl 。 由于通过运行单纯形算法生成迭代数据，因此初始运行将花费很长时间（最多一个小时）。 请注意，迭代数据（* .dump文件）可能需要最多800MB。 笔记本电脑（Intel i5-3320M，Julia 0.1）上的时间： Geometric mean (relative to C++bnd): Julia C++ C++bnd matlab PyPy Python mtvec: 1.27 0.79 1.00 7.78 4.53 84.69 smtvec:
【文件预览】：
SimplexBenchmarks-master
----MATLAB()
--------runmatlab.jl(159B)
--------runbench.m(9KB)
----Java()
--------runbench.java(17KB)
----GenerateData()
--------greenbea.gz(156KB)
--------ken-13.gz(1.03MB)
--------stocfor3.gz(373KB)
--------jlSimplex.jl(22KB)
--------pfi.jl(2KB)
--------gendump.jl(922B)
--------fome12.gz(942KB)
----Julia()
--------runbench.jl(11KB)
----Python()
--------runbench.py(7KB)
----runBenchmarks.jl(4KB)
----C++()
--------runbench.cpp(7KB)
--------runbenchBoundsCheck.cpp(7KB)
--------common.cpp(3KB)
--------Makefile(238B)
----README.md(2KB)