1.作用 单纯形法是解决线性规划问题的一个有效的算法。线性规划就是在一组线性约束条件下,求解目标函数最优解的问题。 2.线性规划的一般形式 在约束条件下,寻找目标函数z的最大值。 3.线性规划的可行域 满足线性规划问题约束条件的所有点组成的集合就是线性规划的可行域 ...
很早以前学过理论, 个月前又学了一遍写了一点笔记,现在觉得以 已 前 经 写 完 的 全 太 忘 丑 记 于是重写一遍 参考资料: .算法导论 . 国家集训队论文 标准型 Maximize quad sum limits j n c jx j Satisfy quad constraint: sum limits j n a ij x j le b i, i , ,...,m x j ge , j ...
2017-03-10 16:50 3 5551 推荐指数:
1.作用 单纯形法是解决线性规划问题的一个有效的算法。线性规划就是在一组线性约束条件下,求解目标函数最优解的问题。 2.线性规划的一般形式 在约束条件下,寻找目标函数z的最大值。 3.线性规划的可行域 满足线性规划问题约束条件的所有点组成的集合就是线性规划的可行域 ...
在本系列的第三篇博客中,笔者讨论对偶单纯形法的相关理论和应用 2.3 Dual Simplex Method(对偶单纯形法) Contents 2.3.1 对偶问题产生的原因 2.3.2 对偶问题的构造 2.3.3 对偶问题的相关定理 2.3.4 对偶问题的应用 ...
本篇是线性规划系列中的最后一篇,讨论内点法(interior point method),相关算法在这里 原理本人也没有搞懂,所以本文的重点在于应用 内点法不能处理等式约束,只能处理不等式约束 由对偶的相关定理我们知道如果原问题的可行解的目标函数值和对偶问题的可行解的目标函数值一致 ...
这一节课讲解了线性规划的对偶问题及其性质。 引入对偶问题 考虑一个线性规划问题:$$\begin{matrix}\max\limits_x & 4x_1 + 3x_2 \\ \text{s.t.} & 2x_1 + 3x_2 \le 24 \\ & 5x_1 ...
如何求线性规划的标准型? 将目标函数 max 化,约束条件加松弛变量变等式,改系数使得右边数非负,无约束自由元用两个松弛变量替换。 单纯形表的矩阵表示? 基变量 \(X_B\) 非基变量 \(X_N\) 右侧 RHS ...
线性规划(Linear Programming Problem:LPP)是凸优化以及现实生活中经常遇到的问题,解决线性规划问题常用的方法有单纯形法(Simlex Method)(普通单纯形法,大M法,两阶段法,对偶单纯形法)以及内点法(karmarkar method) matlab中求解 ...
可行解是满足约束条件的解,即可行域内的点 最优解是是目标函数实现最值得得可行解 基本解对应基向量的非基变量为零,基解不一定为可行解,可行解也不一定为基解 既是可行解又是基本解的解是基本可行解,即可行域的顶点 下面转载了来自知乎的关于单纯形法的几何解释: 作者:知乎用户 链接 ...
在线性规划中的单纯形法与内点法(原理、步骤以及matlab实现)(一)中,我们讨论了单纯形法的原理和普通单纯形法的应用,本文接着讨论大M法、两阶段法和对偶单纯形法 2.2 Big M Method (大M法) 通常,我们遇到的问题约束条件不是像普通单纯形法中的形式,就是说有可能会符号为大于等于 ...