解线性规划问题的一种半单纯形法

本文提出解线性规划问题的一种方法，主要是对约束Ａｘ＝ｂ求初始基可行解时，不必引入人工变量而可直接用旋转运算获得，之后就完全和单纯形法一样求最优解，并提出了判定无可行解的方法和准则，对算法的理论问题也作了证明和解释。     

一种求线性规划问题的初始基本可行解的新方法

单纯形法是求解线性规划问题的有效方法。本文给出用初等行变换求线性规划问题的初始基本可行解的新方法 ,该方法与传统的方法相比 ,具有计算量小且占用存储空间少的特点 ,算例证明该方法是可行且有效的     

线性规划问题的一种改进的单纯形法

提出了一种求解线性规划问题的方法,即对约束Ax=b求初始基可行解时,不必引入人工变量而直接用旋转运算获得,之后利用传统单纯形法求最优解,并给出了该方法的实算例子.     

关于人工约束法寻找对偶初始可行解的一个注记

用对偶单纯形法求解线性规划问题,在无法直接求得对偶问题的可行解时,引入人工约束法寻找对偶问题初始可行解．讨论了原问题（LP）与新规划（LPM）解之间的关系,并给出了证明．     

一种求线性规划问题的初始基本可行解的新方法

单纯形法是求解线性规划问题的有效方法。本文给出用初等行变换求线性规划问题的初始基本可行解的新方法，该方法与传统的方法相比，具有计算量小且占用存储空间少的特点，算例证明该方法是可行且有效的。     

一种改进的单纯形最优化方法

对求极小化线性规划问题max Z=CX,AX=b,x≥O,通过添加人工变量,可直接获得问题的基解,若求得问题的基解不是原问题的可行解,也不是对偶问题的可行解的情况下,本文给出了求解该类规划问题初始可行解的一般方法.     

基于遗传算法的铁路纵断面优化设计方法

针对传统的铁路纵断面优化大多采用局部优化的方法,提出了一种基于遗传算法的铁路纵断面优化方法,这种方法可以在一个可行域中自动搜索获得一个最优或较优解。其基本思想是首先根据纵断面初始解建立一个可行域,对解个体进行编码,然后对可行域中的可能解用一个评价函数(适应度)进行度量,对解个体进行选择、交叉、变异,从而获得最优解。该方法具有全局解空间搜索能力,从而实现了全局寻优的目的。     

求线性规划初始基可行解的两种新算法

众所周知，用单纯形法求解线性规划问题时，首先要找到一个初始可行基．当线性规划问题无明显可行基时，通常要引入人工变量，采用大Ｍ法或二阶段法来求解．由于人工变量的引入，变量数增加，计算量和计算机的存贮量也随之增大．因此，不少作者〔１，２〕对求线性规划初始基可行解的方法进行研究，以提高求解效率．本文给出了两种求线性规划问题初始基可行解的新算法，从数值例子来看是高效率的．考虑如下的线性规划问题ｍａｘＺ＝ＣＴＸＳ．ｔ．　Ａｘ＝ｂ　ｘ≥０，（１）其中Ｃ，ｘ∈Ｒｎ，ｂ∈Ｒｍ，Ａ∈Ｒｍ×ｎ．假定ｂ≥０，ｒｎａｋ…     

代理模型辅助的初始可行解产生方法

采用约束保持法求解单目标约束优化问题时,初始化产生可行解的过程存在计算费时问题.因此提出了代理模型辅助的初始可行解产生方法,采用径向基函数构建代理模型,在初始解的产生过程中,预先使用代理模型估计试验粒子的约束冲突值,若满足约束才进行实际计算,从而减少粒子的评价次数以提高算法效率.采用该方法对多个标准函数进行测试,结果表...     

具有初始弯曲的桩基稳定性分析

考察具有初始弯曲的桩基的稳定性和过屈曲问题.对得到的非线性微分〖CD*2〗积分控制方程,引入新的未知函数,将其化为一组非线性常微分方程的边值问题.在阐述了用打靶法和牛顿法求解这一边值问题的细节之后,给出了一种数值计算分支解的方法,通过算例说明此方法是有效可行的.数值计算结果表明,小的初始弯曲不会改变桩基分支解的定性性质.     

一种求线性规划问题初始基可行解的方法

提出了一种在不引入人工变量的情况下，寻求线性规划初始基可行解的方法，与传统的两阶段法相比，具有计算量小且占有存储空间少的特点，对两阶段法第一阶段问题作了改进。     

寻求线性规划问题初始基可行解的一种新算法

对线性规划问题基可行解的性质进行了研究，给出了一种求解线性规划问题初始基可行解的算法，该算法的时间复杂度是约束条件个数的线性函数     

锥规划解的一种判别方法

将线性规划的基本可行解等概念引入到锥规划中,讨论了锥规划的解、基本可行解及可行域顶点的关系,最终利用对偶锥的概念得到了锥规划解判别方法.从所得结论可见,利用对偶锥、锥规划和线性规划解的判别方法具有相同的表示形式,且所得锥规划解的判别方法简单便于使用,这为进一步研究锥规划的求解和讨论有关性质提供了便利.     

遗传算法在机组启停中的应用及改进

提出了一种遗传算法应用于机组启停的新思路。针对一启停问题的特点,设计了一些启发式技术,使得遗传算法初始种群中的所有个体都是可行解。     

获得线性规划可行解的启发式算法

提出了两个获得线性规划可行解的启发式算法,给出了若干例子验证了算法。