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因为基本可行解的个数有限,故经有限次转换必能得出问题的最优解。
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。
如果线性问题存在最优解,一定有一个基可行解是有最优解。因此单纯形法迭代的基本思路是:先找出一个基可行解,判断其是否为最优解。如为否,则转换到相邻的基可行解,并使目标函数值不断增大,一直找到最优解为止。
扩展资料:
由于目标函数和约束条件内容和形式上的差别,线性规划问题可以有多种表达式。因此,为了便于讨论和制定统一的算法,在制定单纯形法时,规定使用单纯形法求解的线性规划问题需要有一个标准形式,它有下面三个特征:
(1) 标准形式目标函数统一为求极大值或极小值,但单纯形法主要用来求解极大值;
(2) 所有约束条件(除非负条件外)都是等式,约束条件右端常数项bi全为非负值;
(3) 所有变量的取值全为非负值。
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对于线性规划问题标准型,最优性判别条件所有检验数均小于等于零。如果是求最小问题,则最优性判别条件是所有检验数均大于等于零。
检验数是用非基变量表示基变量,带入目标函数的表达式中得来的非基变量的系数。它的含义是对应非基变量如果取得一个大于零的值时,能给目标函数增大的量为 该值的检验数倍。 对最大化问题,如果检验数均小于等于零,意味着再进行迭代,也不能使目标函数增大了。最小化问题,同理!
检验数是用非基变量表示基变量,带入目标函数的表达式中得来的非基变量的系数。它的含义是对应非基变量如果取得一个大于零的值时,能给目标函数增大的量为 该值的检验数倍。 对最大化问题,如果检验数均小于等于零,意味着再进行迭代,也不能使目标函数增大了。最小化问题,同理!
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用非基变量表示目标函数的表达式:Z=Z0+(Cj-Zj)Xn
Xn为非基变量,Cj-Zj为检验数,Z0为求出的基可行解.
从表达式很明显看出只有Cj-Zj≤0,Z达到最大值,即最优解.
Xn为非基变量,Cj-Zj为检验数,Z0为求出的基可行解.
从表达式很明显看出只有Cj-Zj≤0,Z达到最大值,即最优解.
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举例来说基变量价值系数C和基变量系数P相乘,再累加求和是 目标函数z
假设基变量是货物,z是总利润,基变量的售价是价值系数Cj,也就是单价
根据检验数公式
可以形象理解为:Cj如果大于z,也就是售出基变量,那么说明卖价值系数为Cj的单品比售出基变量的总利润还要大(即检验数大于零),那么,售卖该货物实则会有更大的利润,可使目标函数z继续增大。
如果说所有的检验系数都小于等于0那么证明变更售卖任何其他一种货物(变量) 均不可能使得利润(z)变大。
假设基变量是货物,z是总利润,基变量的售价是价值系数Cj,也就是单价
根据检验数公式
可以形象理解为:Cj如果大于z,也就是售出基变量,那么说明卖价值系数为Cj的单品比售出基变量的总利润还要大(即检验数大于零),那么,售卖该货物实则会有更大的利润,可使目标函数z继续增大。
如果说所有的检验系数都小于等于0那么证明变更售卖任何其他一种货物(变量) 均不可能使得利润(z)变大。
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