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  • 简介:提出了求解线性规划(LP)问题的一种新方法-筛选迭代算法。它通过筛选n维LP问题的n个控制约束方程(不添加驰变量)的方法求得LP问题的最优解。

  • 标签: 线性规划 筛选法 迭代法
  • 简介:提出了求解线性规划问题的一种新方法--基解算法.它是一个不需引入人工变量,不必预先求出一个可行基的直接求解算法.

  • 标签: 线性规划 基解算法 最优基可行解
  • 简介:利用线性规划单纯形表对线性规划原问题存在无穷多最优解和对偶问题存在无穷多最优解的情况进行了讨论,并分析了对偶问题存在无穷多最优解情况下的影子价格的方向性,最后以实例说明了各种情况,对初学者加深理解及决策者决策参考有一定帮助。

  • 标签: 线性规划 单纯形表 无穷多最优解 对偶问题 影子价格
  • 简介:本文构造了一些线性规划问题来探讨多重最优解的判别准则;补充了现行文献中关于多重最优解判别准则描述的不足,并指出多重最优解判别准则在出现退化解时可能失效的例外情况.

  • 标签: 线性规划 多重最优解 判别准则
  • 简介:区间数线性规划可用于处理含有离散区间数的不确定性优化问题。针对已有算法所求区间解可能包含非可行解的缺陷,基于可能度概念提出了区间数线性规划的有效解、弱有效解、最优解及其解域的定义,给出了改进解法,所得区间解为以上解域的子集。以一个数值模型为例求解,将运算结果与已有算法所得区间解作了对比,说明了改进解法的有效性。

  • 标签: 区间数线性规划 可能度 区间解 有效解 弱有效解
  • 简介:在文献[1]的基础上,讨论了线性规划中人工变量的作用问题。并针对文献[1]提出的避免人工变量的算法,提出了相应的改进意见。

  • 标签: 线性规划 人工变量 单纯形法
  • 简介:在对偶单纯形方法的基础上,提出了线性规划的目标函数最速递减算法.它避开求初始可行基或初始基,以目标函数全局快速递减作为选基准则,将选基过程与换基迭代合二为一,从而大大减少了迭代次数.数值算例显示了该算法的有效性和优越性.

  • 标签: 线性规划 单纯形方法 对偶单纯形方法 目标函数最速递减算法
  • 简介:本文在线性规划问题核心矩阵概念的基础之上,对单纯形算法的块转轴规则进行了深入的研究。在线性规划的Kuhn-Tucker条件基础之上,证明了单纯性算法块转轴规则的理论可行性,并在文章中给出了块转轴规则的理论算法,为转轴规则的研究提出了一个新的方向。

  • 标签: 线性规划 单纯形算法 块转轴 核心矩阵
  • 简介:文[1][2]提出了求解线性规划问题的一种新方法--分解筛选法.文[3]证明了文[2]的命题A是错误的.本文进一步证明,用分解筛选法筛选出的变量不一定是最优基变量.

  • 标签: 线性规划 筛选法 最优基可行解
  • 简介:本文通过增加一个特殊约束,贯彻对偶单纯形法检验数全非正的思想,迭代求优;然后再去掉该约束,结果却可得到一个基可行解。上述过程经简化处理后,增减约束可以不必出现,它仅使单纯形表矩阵增加几次初等变换而已,足见其方法之简捷及有效性。

  • 标签: 运筹学 线性规划 单纯形法 对偶单纯形法 增减约束
  • 简介:本文分析了多目标线性规划中'min'算子的非补偿性和'算术平均'算子的不平衡性,并在此基础上论述了两阶段模糊算法与经典折衷算法之间的内在联系.

  • 标签: 多目标线性规划 模糊算法 折衷算法
  • 简介:本文在指出文献[2]缺点的基础上参考该法优点,对大M法引进人工变量的方式进行了改进,给出了至多引进一个人工变量的求线性规划问题的一种新算法.本文方法容易操作,计算量相对较小.

  • 标签: 线性规划 人工变量 大M法 初始可行基 单纯形法
  • 简介:文[2]通过两个反例的计算,认为文[1]所提出的求LP可行基的方法有不妥之处,并对[1]的方法中主要步骤作了修正.本文对[1]的算法中轴心项的选取作进一步说明,对[2]中所提出的反例以[1]中算法进行计算与[2]对比分析,说明[2]中的反例并不成立.

  • 标签: 运筹学 可行基 旋转迭代 轴心项
  • 简介:用罚函数法将线性双层规划转化为带罚函数子项的双线性规划问题,由于其全局最优解可在约束域的极点上找到,利用对偶理论给出了一种求解该双线性规划的方法,并证明当罚因子大于某一正数时,双线性规划的解就是原线性双层规划的全局最优解.

  • 标签: 运筹学 全局最优解 罚函数 线性双层规划
  • 简介:由于非线性两层规划具有非凸性、NP-难等计算困难,高效的算法并不多见.本文设计了一种新的进化算法,基于此进化算法提出了求解带有一重或多重下层的非线性两层规划的高效算法.该算法充分利用两层规划的结构特点.最后,给出了六个不同类型的算例,数值结果表明,本算法是快速和有效的.

  • 标签: 数学规划 非线性两层规划 进化算法 全局优化
  • 简介:为求解大规模无约束优化问题,本文提出了一种自适应线性信赖域法。与传统的线性信赖域法相比,新方法借助一数量矩阵近似Hesse阵,并据此计算线性信赖域半径。理论上证明了新算法的全局收敛性,数值实验表明新算法非常适合大规模问题的求解。

  • 标签: 无约束优化 信赖域方法 线性模型 数值实验
  • 简介:可替代资源是指在产品生产过程中具有相同功能且能相互替代的资源。本文根据可替代资源之间通常具有的线性替代关系,建立了线性可替代资源的多阶段分配模型,并在产品生产水平与产品需求的加权相对偏差最小的目标下,给出了求模型最优解的方法。

  • 标签: 线性 模型 可替代资源 多阶段分配 企业 生产管理