Excel中线性规划问题无穷多最优解情况的判别

利用Excel求解线性规划问题时,所得结果并不能判别该问题存在唯一最优解还是无穷多最优解.在Excel对线性规划问题进行灵敏度分析的基础上,结合单纯形法原理和对偶理论,给出了判定所得最优解是唯一最优解还是无穷多最优解的方法.     

EXCEL在线性规划中的应用

线性规划是对某几类问题的辅助管理决策制定的功能强大的技术。Excel提供了一种对线性规划问题进行建模并且求解的灵活且直观的方式。通过某公司进行广告活动测算的算例，介绍了如何在电子表格上建立模型并且用Solver快速找出一个最优解的方法。     

约束条件中含有三角模糊数的线性规划求解方法

采用一种新的模糊数排序方法,将约束条件中含有三角模糊数的模糊线性规划转化为经典的线性规划,进而求得原模糊线性规划的最优解.实际应用实例显示,该求解方法是有效可行的,可以为解决模糊线性规划问题提供一种新的途径.     

利用几何画板求解二维线性规划整点最优解

线性规划是数学应用的重要内容之一,其蕴含的优化思想、数形结合思想是数学中的基本思想。求解线性规划问题关键步骤是在图上完成的,所以要求作图尽可能精确,图上操作尽可能规范。本论述探讨了利用几何画板求解两个变量的线性规划问题最优整数解的方法,它可以帮助学生深化对整点最优解问题及解的原理的认识和理解,在教学中有一定的应用和推广...     

Excel Solver的线性规划模型

 线性规划是辅助我们进行科学管理的一种数学方法.线性规划为我们合理地利用有限的人力、财力、物力等资源做出最优决策提供了科学依据.Excel Solver的引入简化了线性规划的求解过程,提高了求解速度,大大地推广了线性规划在各行各业中的应用.     

线性规划模型无穷多最优解的一种检验方法

针对线性规划模型有解时的两种情形(唯一最优解和无穷多最优解),提出了一种判别最优解是否唯一的方法.该方法通过一系列线性规划模型,可计算出所有决策变量的取值范围.根据这些取值范围,判断最优解是否唯一.进一步给出了一种策略,可确定原问题的一个唯一最优解.最后,数值实验验证了该方法的可行性和有效性.     

双层线性规划的一种全局优化方法

根据双层线性规划全局最优解可在约束域极点上达到的性质和线性规划对偶理念,引进上层目标函数对应的一种割平面约束,对双层线性规划的约束域不断进行切割,求得问题更好的可行解,提出了一种利用单纯形法寻找双层线性规划全局最优解的方法。算例说明了算法的求解过程,并验证了算法的有效性。     

Excel规划求解在决策分析中的应用

介绍了一种求解线性规划和非线性规划的方法.用Excel软件处理规划求解问题,论证Excel在需要大量进行处理数据研究中的实用性.     

约束条件中含有梯形模糊数的线性规划的求解方法

利用一种新的模糊数排序准则,将约束条件中含有梯形模糊数的模糊线性规划转化为经典的线性规划,进而求得了原模糊线性规划的最优解.与现有方法相比,该方法运算简便,得到的经典线性规划约束条件个数少,降低了计算量,但最优解的质量没有降低.最后给出了此种方法在实际问题中的应用.     

求解线性规划问题最优解时常遇到的几种特殊情况

重点介绍了单纯形法在求解过程中常遇到的几种特殊情况.首先,在一个线性规划问题的最优解对应的单纯形表中,如果至少有一个非基变量的检验数为零,那么该线性规划问题的最优解可能不只一个,当求到另一个最优解时,则原问题必有多重最优解;其次,在单纯形表中,如果某一负检验数所对应的列向量的分量全部非正,则原问题无最优解;再次,在求解过程中,若原问题不可行,而对偶问题可行时,我们可以应用对偶单纯形法进行求解.     

非线性规划最优潮流的可变容差法

针对非线性规划最优潮流的通用数学模型，提出了基于可变容差法模型的求解方法，该方法利用可变容差法的数值搜索优化机制，能较好地获得最优解．实例计算表明，与现有模型求解方法相比，可变容差法具有较好的寻优效果，可以作为非线性规划最优潮流的一种补充方法。     

线性规划中单纯形的算法及其应用

单纯形法是求解线性规划问题的基本方法,它的基本思想是：先找出一个基本可行解,对它进行检验,看是否是最优解;若不是,则按照一定法则迭代到另一改进的基本可行解,再检验;若仍不是,则再迭代,直到解为最优解。本文首先介绍了线性规划问题中单纯形法的具体算法,并对其算法方法进行了分析和应用。     

线性规划模型解的判定

从线性规划模型解的存在性分析，线性规划模型存在“有解”和“无解”两种情况．“有解”指有最优解，即有可能存在唯一最优解也有可能存在无穷多最优解；“无解”即无可行解或存在无界解(无最优解)．唯一最优解、无穷多最优解、无可行解和无界解的判定是线性规划模型求解过程的主要组成部分．     

一类混合整数双层线性规划的枚举法

通过对上层变量为0-1型变量和下层变量为连续型变量的混合整数双层线性规划问题的,根据分支定界法原理,给出了一种定界函数和寻找问题最优解的搜索准则,由此提出了一个求解混合整数双层线性规划问题的有效枚举方法。提出的算法能求得问题的全局最优解,并通过算例说明了算法的求解过程。     

求解安全约束机组组合问题的邻域搜索外逼近方法

提出一种求解安全约束机组组合(security constrained unit commitment,SCUC)问题的邻域搜索外逼近(outer approximation based on neighborhood search,NS-OA)法. OA将SCUC问题分解为一系列混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)主问题和非线性规划(nonlinear programming,NLP)子问题,通过MILP主问题和NLP子问题的最优解来逼近SCUC问题的最优解.为克服迭代过程中MILP主问题规模大的不足,利用SCUC问题对应UC问题的最优解为中心来构造邻域,然后在此邻域内搜索MILP主问题的最优解.数值结果表明,所提邻域搜索能有效减小搜索空间,大大提高了算法的计算效率,所提NS-OA算法能有效求解大规模SCUC问题,具有良好的应用前景.     

浅谈二变量线性规划问题的图解法

图解法作为解二变量线性规划问题的有效方法,具有重要的理论和实际意义。本文通过介绍图解法解线性规划问题的方法、步骤、解的种类等理论知识,并结合实际例题,对用图解法求解线性规划问题的最优解进行探讨。     

一类非线性规划的对偶算法

求解非线性规划问题的常用方法有最速下降法、罚函数方法等等 ,文中主要考虑了应用对偶算法来讨论一类非线性规划 (正项非线性规划 )的最优解 .     

一种求解带等式约束非线性规划问题全局最优解的方法

本文把罚函数法和一种求解无约束非线性规划问题的辅助函数法相结合,首先写出非线性规划问题的罚函数,从而把原问题转化成为一个无约束的非线性规划问题,然后再运用辅助函数法（GOM）来求解罚函数的全局最优解,从而求到原带等式约束的非线性规划问题的全局最优解．     

一种求解带等式约束非线性规划问题全局最优解的方法

本文把罚函数法和一种求解无约束非线性规划问题的辅助函数法相结合,首先写出非线性规划问题的罚函数,从而把原问题转化成为一个无约束的非线性规划问题,然后再运用辅助函数法(GOM)来求解罚函数的全局最优解,从而求到原带等式约束的非线性规划问题的全局最优解.     

求解线性规划问题的新方法及影子价格

对线性规划问题的求解提出了一种新方法,此方法不须引入人工变量而可在一种表格之下直接应用最小比值旋转迭代运算求得最优解．此方法我们称为最小比值旋转迭代法,应用此方法还可以避免单纯形法中的循环问题,同时也容易求出影子价格．