min z=∑(i=0→n)∑(j=0→n)C(ij)X(ij)
X(ij)=①1(i,j连接情况)②0(不连接)
∑(i=1→n)X(ij)=1, j=1,2,...n
∑(j=1→n)X(ij)=1, i=1,2,...n
∑(i=1→n)X(ip)-∑(j=1→n)X(pj)=0, p=1,2,...n
还是用运筹学的软件方便是么？
追答1.个人认为长痛不如短痛，要学的早学，要是临时要用的话想死的心都有。
2.lingo不是很难，基本语句入门了就可以编程了。其中的一个难点是lingo的循环很蛋疼，所以建议阁下用点时间领会一下lingo循环的使用，变起来就顺手多了。有本书和运筹学有关的很厚，两本微积分加起来那么厚，这本书帮你把什么图论问题啊都表示成规划的形式，用lingo编起来不要太容易。
3.这个问题真的是个问题。我的意思是指如果你不掌握整个算法过程的话，做题做起来比较虚。我的意思也是指不要半吊子，这样很吃亏。就像你提的这个问题如果你不了解一下算法，不自己编一次，那么这个问题你终究不是自己解得，一方面你不知道结果到底合理不合理，另一方面成就感比较低啊，有木有。
4.你这个是不是最小生成树啊，如果是啊，我提供一点思路啊。kruskal算法，嗯嗯，我不是很懂你这个问题是什么。kruskal算法比较好玩，选最小边，将最小边加入已选边中，判断时候连成回路，如果有那么放弃它（以后都不要了），继续选最小的边。这个算法看起来简单，但是自己编起来比较麻烦（个人觉得很麻烦）。参考了一下书本，书本的解决办法是构建并查集，只要检测选得的最小边端点时候同属一个并查集，如果属于同一并查集，那么就不要这个边了。具体怎么编，自己看一下啊，一来我说的不是很清楚，而来有点长。
5.还有一种出路，那就是用现代算法，什么模拟退火算法，什么遗传算法啊，蒙特卡罗啊，这些方法是万金油啊，什么都可以用上。这是好处之一，还有一个好处就是显得你的解题方法比较高级，有优势，有优势。这一类的算法的难点在于把实际问题转换到算法的变量集里面去。