关于单纯形方法的再探讨

本文主要是针对线性规划问题的求解方法—单纯形法存在的一些问题,提出了一种改进算法,它与单纯形法的主要区别是主元的选取不同。并将它与单纯形方法的优缺点作一对照分析,并附有实例。实践证明,用该方法求解线性规划问题是一种有效方法。     

求解一类特殊线性规划问题的多最优解的围墙法

用单纯形法求解线性规划问题的多最优解,对一类特殊的可行域,有时会导致失效。对此,在单纯形法的基础上,本文提出了一种行之有效的围墙法,弥补了单纯形法的缺陷。     

单纯形方法和对偶单纯形方法的一个注记

对于每一个线性规划问题,证明了仅在一张单纯形表中采用单纯形法或对偶单纯形法就可以把该线性规划问题和它的对偶问题求解出来,同时用Lingo加以了验证。     

单纯形法的产生与发展探析

目的回顾与探析求解线性规划问题的单纯形法的产生及其发展,帮助理解单纯形法在数学规划问题发展过程中的重要性。方法文献研读与历史分析。结果单纯形法的创建标志着线性规划问题的诞生,单纯形法的发展代表线性规划问题的发展。研究单纯形法的产生与发展对研究数学规划问题有重要意义。结论探究单纯形法的产生与发展有助于认识数学规划思想在应用数学的重要地位。     

线性规划问题的一种求解算法

借助计算机来求解一般的线性规划问题,大都是在单纯形法的基础之上,根据计算机数值解法的特点,对单纯形法的某些方面稍加改变(如摄动处理就只能用小得合适的具体数字),设计出相应的算法,而求解速度和存贮空间的节省乃是评价这类算法优劣的重要指标。 对于线性规划问题,若用单纯形法求解,则影响求解速度的最重要因素就是迭代次数和每次迭代的计算量,本文首先对传统的解法——原始单纯形法和改进单纯形法进行粗略的分析,然后提出一种算法,并与传统方法加以比较。     

线性规划单纯形法一种新的解题途径

1 概述单纯形法就是求解线性规划问题的迭代方法.设有线性规划问题~~     

基于Matlab的非线性规划问题的求解

优化问题分为线性规划问题和非线性规划问题.对于线性规划问题,可以使用图解法或者单纯形法很方便地求解;对于非线性规划问题,用图解法只能解极为特殊的情况,对于一般的非线性规划问题,求解计算极其复杂.本文利用Matlab软件,通过实例,高效快捷地实现了非线性规划问题求解.     

大规模线性规划的数值解法在影子价格研究中的应用

从影子价格的数学模型出发,在单纯形法的经典结论的基础上,提出了用单纯形法求解大规模线性规划时使用数值技术的方法,给出了相应的算法,强化了单纯形法的实用性。     

利用非精确算法求解模糊规划问题

提出一种基于遗传算法求解模糊线性规划的非精确算法,它将遗传算法将做为算法的框架,在遗传算子之中运用了模糊控制思想,最终求解出一个模糊优解,取代了利用单纯形法求解模糊线性规划问题的一个最优解。实验结果表明,算法能使决策者更加满意,并有潜力解决实际的规划问题。     

约束条件含模糊数的线性规划的一种求解方法

讨论了约束条件中系数是模糊数的模糊线性规划的一种解法,利用Roubens的模糊数比较的概念,把系数是模糊数的线性规划问题转化为经典的线性规划问题,从而利用求解线性规划的单纯形法求解此类模糊线性规划．最后给出此种方法在实际中的应用．     

线性规划分解筛选法的几何证明和方法比较

采用几何方法论证了线性规划的分解筛选法，给出了实用的算法，并与单纯形法作了较为详细的比较，结果表明，分解筛选法足以克服单纯形法所存在的不足之处。     

运输问题的最小生成树算法

本文给出了一种求解运输问题的算法——最小生成树算法，采用树状数据结构存 储基本可行解．采甲二叉树遍历算法求位势．沿逆向指针找出闭回路，占用存储空间 少、运算速度快。文中对该算法与已有的一些求解运输问题的位势法作了分析比较。 文中还指出：若对此算法所采用的数据结构和实现的运算适当地加以修改便可应用于 求解一般的网络规划问题．     

生产网络流最小费用问题

生产网络流是一种广义的网络流模型,是基于复杂的生产过程,重新建立的一种新模型.本文主要讨论了生产网络流的最小费用问题,在研究该问题的基本结构及其对偶性质的基础上给出了该问题的网络单纯形法.     

求线性方程组极小l1范数解的一种算法

陈中文研究中关于求线性方程组极小l1范数解问题有着较为广泛的应用。本文研究了该问题的最优性条件，给出最优解的充分必要条件。进一步研究了该问题最优解的一种表现形式，提出一个单纯形方法的算法，该算法解决了退化问题，且收敛速度较快，同时给出确定初始基的方法。     

关于单纯形方法的一点注记

通过高斯－约当消元法,对极小化的标准形式的线性规划问题,求得某个单位矩阵的基B对应的基本解,但此基本解既不是原始问题的可行解,也不是对偶问题的可行解,在此情形下作者给出了直接求解某一类线性规划问题的扩充的单纯形法。     

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．     

基于割平面的随机规划分解方法

以两阶段随机规划为例,给出了基于割平面的三种分解方法：L型方法、多切割方法和自适应多切割聚合算法。三种方法都是以割平面为基础,将大规模问题分解为一系列小规模问题进行求解,从而降低了求解的规模。通过分析三种方法的优缺点,得到用自适应多切割聚合算法求解大规模问题时在计算时间方面的优越性,并给出了今后研究的方向。     

单纯形法的一种改进

为减少转换次数,节省计算时间及工作量,给出了线性规划问题单纯殂法的一种改进方法。     

时间最优控制的一种算法

本文提出了对于控制作用和状态均受约束的多入多出线性系统的求解时间最优控制问题的算法。在离散数学模型的基础上,首先应用求解线性规划问题的有界变量单纯形方法求出满足控制约束的控制序列,然后再利用割平面方法处理状态约束,以求得满足约束条件的最优控制。除时间最优外,本算法还允许提出线性形式的附加目标函数。在具有附加目标函数时为能有效地处理状态约束,推导出了有界变量对偶单纯形方法。本算法通过扩展状态或部分扩展状态,可应用于一类有状态滞后的系统。为提高计算效率和减少存储容量,采取改进了的跳步算法和压缩存储技术等措施。     

单纯形法的一种新的入基准则

单纯形法是求解线性规划问题的一种实用方法，入基准则对单纯形法的有效性起着决定性作用，该文提出一种新的入基准则（称其为最大加权检验数准则）并利用随机模拟方法将该入基准则与其它入基准则的进行比较，随机模拟的结果表明该准则优于最大检验数准则和最大上升准则，还求出平均转轴次数与问题规模的近似函数关系，并由此得到：当线性规划问题的规模很大时，最大加权检验数准则的预期转轴次数小于最大上升准则的1／3，小于最大检验数准则的1／10。