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[单纯形法与线性规划]【学习笔记】

很早以前学过理论,3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: 1.算法导论 2.2016国家集训队论文 ...

Sat Mar 11 00:50:00 CST 2017 3 5551
16. 对偶理论(三)对偶单纯形法

儿童节快乐呀!!! 这一部分我们考虑原问题是标准型的问题,并且介绍对偶单纯形法。 在上一节的强对偶定理的证明中,对标准型问题使用单纯形法,定义了对偶变量\(p\)为\(p^T=c^T_BB^{-1}\)。然后由原问题最优性条件\(c^T-c^T_BB^{-1}A\geq 0^T\)得到 ...

Mon Jun 01 09:55:00 CST 2020 0 1135
线性规划解的介绍以及单纯形法的几何意义

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 ...

Wed Apr 24 02:55:00 CST 2019 0 864
万字教你如何用 Python 实现线性规划

摘要:线性规划是一组数学和计算工具,可让您找到该系统的特定解,该解对应于某些其他线性函数的最大值或最小值。 本文分享自华为云社区《实践线性规划:使用 Python 进行优化》,作者: Yuch ...

Fri Dec 17 18:42:00 CST 2021 0 1320
17. 对偶理论(四)Farkas引理和分离超平面定理

Farkas 引理 当求解一个线性规划问题时,如何确定线性不等式约束是否存在可行解呢?这一部分使用对偶理论找到另一组线性不等式,使得这个问题与原问题的可行性等价。而这个新问题的思路是去寻找原问题 ...

Fri Jun 05 09:23:00 CST 2020 0 897

 
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