使用单纯形法求解下列规划问题:
线性
Max z = 2×1 + x2
5×2 <= 15
6×1 + 2×2 <= 24
x1 + x2 <= 5
x1, x2 >= 0
一、将上述问题化为标准型
其约束条件系数的增广矩阵为:
P3 、p4、p5是单位矩阵,构成一个基,对应变量x3 , x4 , x5是基变量,令非基变量x1,x2等于0,即找到一个初始基可行解:
二、 单纯形表法
初始单存性表:
检验数2 = 2 – ( 0x 0 + 0 x6 + 0x 1 ) = 2
检验数1 = 1 – ( 0x 5 + 0 x5 + 0x 1 ) = 1
。。。
因为表中有大于0的检验数,所以表中的基可行解不是最优解,因为“检验数2>检验数1”,所以确定x1为换入变量。
将b列除以P1同行的数字得:
因为6为主元素,作为标志对6加上[ ] ,主元素所在行基变量x4为换出变量。用换入变量x1替换出变量x4,得到个新的基p3、p1、p5,将主元素变成1,该列其它元素变成0,经过线性变换,得到如下表:
检验数2 = 2 – ( 0 x 0 + 2 x 1 + 0 x 0 ) = 0
检验数1 = 1 – ( 0 x 5 + 2 x 2/6 + 0 x 4/6 ) = 1/3
。。。
上述还存在检验数大于0 的数,反复迭代,得到下表:
至此,所有检验数都<=0,得到最优解 X =(7/2, 3/2 , 15/2 , 0 , 0),带入目标函数z = 2 x 7/2 + 3/2 = 17/2
《大数据和人工智能交流》的宗旨
1、将大数据和人工智能的专业数学:概率数理统计、线性代数、决策论、优化论、博弈论等数学模型变得通俗易懂。
2、将大数据和人工智能的专业涉及到的数据结构和算法:分类、聚类 、回归算法、概率等算法变得通俗易懂。
3、最新的高科技动态:数据采集方面的智能传感器技术;医疗大数据智能决策分析;物联网智慧城市等等。
根据初学者需要会有C语言、Java语言、Python语言、Scala函数式等目前主流计算机语言。
根据读者的需要有和人工智能相关的计算机科学与技术、电子技术、芯片技术等基础学科通俗易懂的文章。
今天的文章线性规划的单纯形法总结分享到此就结束了,感谢您的阅读。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
如需转载请保留出处:https://bianchenghao.cn/7754.html