下降单纯形法(downhill simplex method)是一个广泛使用的“derivative free”的优化算法。一般来说它的效率不高，但是文献[1]提到“the downhill simplex method may frequently be the *best* method ...

线性规划 首先一般所有的线性规划问题我们都可以转换成如下标准型： 但是我们可以发现上面都是不等式，而我们计算中更希望是等式，所以我们引入这个新的概念：松弛型： 很显然我们最后要求是所有的约束左边的变量都不小于0。而求解这类问题，我们又有一套十分便利的模型算法：单纯形 基变量：松弛型 ...

线性规划常用的方法是单纯形表法，下面用一个简单的例子告诉大家如何用最简单的方法求取目标函数Z值。 用单纯形方法求解线性规划问题 ： 首先引入松弛变量 ，把原问题化为 标准形式： 具体步骤如下： 第1步，确定初始单纯形表 第2步： 判别检验所有的检验系数 （1）如果所有的检验 ...

单纯形法的来历 　　在求解LP问题时，有人给出了图解法，但对多维变量时,却无能为力。 　　于是，美国数学家G.B. Dantzig (丹捷格)发明了一种“单纯形法”的代数算法，尤其是方便于计算机运算。这是运筹学史上最辉煌的阶段。 与单纯形法有关的三条定理： 　　 翻译一下 ...

单纯形法是针对求解线性规划问题的一个算法，这个名称里的'单纯形'是代数拓扑里的一个概念，可以简单将'单纯形'理解为一个凸集，标准的线性规划问题可以表示为: min（or max） f(x)=cx s.t. Ax=b ...

看了集训队答辩，感觉要学习的有杜教筛高级版、线性规划、FFT、仙人掌、高级版线段树 不出意外的话一个月内博客内都不会有别的东西了QAQ 首先是喜闻乐见的单纯形法解线性规划。 今年（2016年）和线性规划有关的集训队论文有两篇，大家可以自行翻一下集训队论文（当然如果你没有拿到你可以去UOJ群 ...

提出单纯形的思路 　　我们知道，线性规划(LP)问题如果有最优解，必可在某个极点（基本可行解）上达到。一个直观的想法是：对于LP问题，找出所有的基本可行解，然后逐个比较，即枚举法。但是事实上，时间开销会非常大，假设原问题中有n个变量，m个约束条件，则时间开销为$C^{m}_{n}$，而$C^{m ...

线性规划（Linear Programming，LP）是非常经典的算法之一，而解决该问题的最常用方法是单纯形法。本博文致力于用最简单、最详细的语言一步步解释单纯形算法的过程并加以详细的解释。 中学课程里，我们都简单地接触过线性规划，那时候一般都是分析每个约束，在二维平面上画出直线，得到可行域 ...