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单纯形表迭代过程
什么是对偶问题的最优解?
答:
如果为不等式则说明对偶问题中该变量为0,把对偶问题写出来,将为0的变量代入可以求出其余的变量。对偶问题的最优解就是原问题松弛变量的检验数的相反数。可以直接读出,根据互补松弛。或者你可以根据原问题写出对偶问题,然后用
单纯形
法求最优解。
运筹学已知原问题的最有解怎么求对偶问题的最优解
答:
如果为不等式则说明对偶问题中该变量为0,把对偶问题写出来,将为0的变量代入可以求出其余的变量。对偶问题的最优解就是原问题松弛变量的检验数的相反数。可以直接读出,根据互补松弛。或者你可以根据原问题写出对偶问题,然后用
单纯形
法求最优解。
单纯形表
检验比可以是负数吗
答:
改进
单纯形
法,原单纯形法不是很经济的算法。1953年美国数学家G.B.丹捷格为了改进单纯形法每次
迭代
中积累起来的进位误差,提出改进单纯形法。其基本
步骤
和单纯形法大致相同,主要区别是在逐次迭代中不再以高斯消去法为基础,而是由旧基阵的逆去直接计算新基阵的逆,再由此确定检验数。这样做可以减少...
运筹学,已知原问题最优解求对偶问题最优解
答:
如果为不等式则说明对偶问题中该变量为0,把对偶问题写出来,将为0的变量代入可以求出其余的变量。对偶问题的最优解就是原问题松弛变量的检验数的相反数。可以直接读出,根据互补松弛。或者你可以根据原问题写出对偶问题,然后用
单纯形
法求最优解。
对偶问题如何求解?
答:
如果为不等式则说明对偶问题中该变量为0,把对偶问题写出来,将为0的变量代入可以求出其余的变量。对偶问题的最优解就是原问题松弛变量的检验数的相反数。可以直接读出,根据互补松弛。或者你可以根据原问题写出对偶问题,然后用
单纯形
法求最优解。
单纯形
法θ怎么算
答:
直接用公式进行单纯形法的
迭代
计算是很不方便的,其中最复杂的是进行基变换,但施行基变换所用的实际上是消元法。由线性代数知道,用消元法解线性方程组可在增广矩阵上利用行初等变换进行计算。因此,我们可以将单纯形法的全部计算
过程
在一个类似增广矩阵的数表上进行,这种表格称为
单纯形表
。以上内容...
运筹学中的退化解是什么
答:
在线性规划的单纯形法中,当确定换入基变量时,计算出的θ出现两个或两个以上最小值时,称为退化,选取不当的话会导致
迭代
无限循环。所说现象在运输问题中表现为:填入某一格的运量后,同时划去该格所在的行和列,称为退化。含义 退化问题是指在线性规划中,
单纯形表
中的基本可行解中出现一个或多...
线性规划中,如何已知原问题的最优解,直接写出对偶问题的最优解...
答:
是的。根据对偶理论,对偶问题与原问题是互为对偶问题的,且对偶问题的目标函数恰好等于原问题最有目标函数,并且可以证明这一目标函数值也是最优的,反过来同样成立,假设对偶问题的最优解不唯一,那么其对偶问题(也就是原问题)的最优解也不唯一,这与原问题有唯一解矛盾。因为原问题与对偶问题是相互...
单纯形
法的检验数是怎么得到的?
答:
那一列填的就是这个式子中p1p2p3的系数,就这样一列一列就可以填好。
单纯形
法具体
步骤
为从线性方程组找出一个个的单纯形,每一个单纯形可以求得一组解,然后再判断该解使目标函数值是增大还是变小了,决定下一步选择的单纯形。通过优化
迭代
,直到目标函数实现最大或最小值。
线性规划问题的基本解法是什么?
答:
基是由系数矩阵A中的线性无关的列向量构成的可逆方阵。用来构成基的列向量称为该基的基向量。由于选取的列向量不同,基可能有多个(数目最多不超过)。在计算基的数目时,将含有相同列向量的基计为一类(个),不考虑其中列向量的排列顺序。但在对
单纯形表
计算的
过程
中,基中列向量的排列顺序却必须...
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