线性规划的单纯形法总结

线性规划的单纯形法总结使用单纯形法求解下列规划问题:线性Max z = 2×1 + x25x2 <= 156×1 + 2×2 <= 24×1 + x2 &

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

线性规划的单纯形法总结

其约束条件系数的增广矩阵为:

线性规划的单纯形法总结

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:

线性规划的单纯形法总结

二、 单纯形表法

初始单存性表:

线性规划的单纯形法总结

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:

线性规划的单纯形法总结

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:

线性规划的单纯形法总结

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:

线性规划的单纯形法总结

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。

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