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本文改进了解线性规划问题的 Karmarkar 算法。根据一般的最速下降原理及有关广义逆矩阵的斜投影变换,得到一个新的搜索方向。这个方法不需要预先知道目标函数的最优值,且每步迭代的运算量为 O(n~2L),优于 Karmarkar算法每步迭代的运算量 O(n~2·~5L)。  相似文献   
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3.
基于线性规划问题的最优性条件 ,将一般线性规划逆问题转化为仅带有变量非负约束的凸二次规划问题 ,并利用具有二阶收敛性的预校正内点法求解 ,数值试验显示出算法的有效性 .  相似文献   
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