改进的辅助线性规划问题

本文改进了线性规划问题中求初始可行基的方法，使得任一个辅助线性规划问题只需引入一个辅助变量即可达到目的，简化了运算。     

神经网络方法求解线性规划问题研究

线性规划的求解是约束最优化问题的重要研究内容,常采用迭代算法,计算量大,耗时昂贵。利用神经网络的本质并行性和高度非线性映射逼近能力,提出了一类求解线性规划问题的前馈神经网络方法,网络构建简单,求解精度高,计算量小,实验结果表明其高效性。     

线性规划问题的最优解

在标准型线性规划问题的最优单纯形表的基础上,得到规划问题的所有最优解的表达通式和从表上判定规划问题有唯一最优解还是有无穷多最优解的几个判定定理。可为用线性规划解决实际问题提供理论依据．     

关于推广的线性规划问题的BP网络求解

推广的线性规划问题比常规线性规划问题有更广泛的实际应用背景．而求解线性规划问题的许多有效方法如单纯形法,Ｋａｒｍａｒｋａｒ’ｓ方法等却无法直接用于推广的线性规划问题的求解,注意到推广的线性规划问题等价于一个非线性映射,利用ＢＰ神经网络的本质并行性和高度非线性处理能力,该文提出了一类求解推广的线性规划问题的ＢＰ神经网络方法,它具有网络构建简单,求解精度高,计算量小等优点,实验结果表明其高效性．     

模糊线性规划的一个简单算法

模糊线性规划的一般解法归结为解三个普通线性规划问题,或用迭代法进行,计算都比较复杂,本文指出,在一定的条件下,只要解了第一个普通线性规划,便可较容易地获得模糊线性规划的最佳点,从而简化了计算过程。     

线性规划基线算法的数值报告

介绍了基线算法的构思原理,用Netlib数据和随机生成的数据对几种具体的实现形式进行了测试,并与单纯形法进行了比较．理论和数值结果表明基线算法是一种可靠、有效的算法．此外,还给出了关于其它算法(包括内点算法)的若干评述．     

线性规划的保硬算法

保硬主元法是线性规划基线算法的一种很好的实现形式,它形式上类似于对偶单纯形态,因而很容易操作．但实质不同于对偶单纯形法,对偶单纯形法只能保持对偶可行性,而保硬主元法同时保持原始可行性和对偶可行性,这使保硬主元法的解题效率高于单纯形法或对偶单纯形法,本文讨论了保硬主元法的基本原理和算法收敛性,并对保硬主元法的算法复杂性作了初步分析．     

随机环境下生产和运输成本问题的线性规划方法

研究了厂家的生产能力和商家的需求量为随机变量条件下的产品生产和运输成本问题,建立了生产和运输成本问题的随机优化模型.在一定的置信水平和其他相关约束条件下,证实了此时与原问题对应的确定型等价式是一个含0-1变量的线性规划问题.把所建立的模型和求解方法应用于解决一个实际问题,结果证实了该模型及其求解方法的有效性.     

利用一种新的同伦摄动方法对一类偏微分方程求解

利用一种同伦摄动方法求解了一类偏微分方程初值问题,得到解的近似展开式.利用这种同伦摄动法,对对流方程及一维Schrdinger方程进行求解,分别得到了它们的精确解.     

关于Kallio—Porteus的一类线性规划算法的推广

将Kallio和Porteus提出的求解线性规划的一类算法加以推广,进一步将其假设条件减弱,在非退化的情形下证明了算法的有限收敛性．     

关于线性规划最优解唯一的几点注释

文章改进了线性规划问题最优解唯一存在的充分必要条件，同时也修正和弥补一些教材或专著在此问题上的错误和不足．     

线性二级规划的一种单纯形解法

本文讨论用单纯形表实现求解线性二级规划的高点法，给出了在单纯形表中检验当前极点的可行性的原理和方法．     

求线性规划问题的快速迭代法

根据目标函数最速上升原理 ,给出了一种不加人工变量求线性规划问题的快速迭代法     

对偶单纯形两阶段法

在用对偶单纯形法解线性规划问题时,必须找到初始正则解.为避免人工约束的引入,利用变量代换,给出不增加变量个数的对偶单纯形两阶段法.     

保硬主元算法的数值报告

保硬主元算法是线性规划基线算法的一种很好的实现形式.在一张基线表格中可以同时实现原始可行和对偶可行.大量的数值实验表明保硬主元算法有稳健的收敛过程,与原始单纯形法相比,问题的规模越大,保硬主元算法的相对迭代次数越少,相对解题时间越短     

单纯形法求解目标规划问题教学中的一个注记

建立目标规划的数学模型时,对于偏差变量dk-,dk+,总是要求dk-×dk+=0.这个约束条件是非线性的,但是并没有对单纯形法的求解造成影响.在课程教学中,学生很容易对此产生疑惑,而大部分教材中并没有对这个问题进行阐述.从单纯形法的基本求解过程出发,对此进行了分析,得出在单纯形法迭代时dk-*dk+=0总是成立的结论.     

线性规划模型在经济管理中的应用

通过线性规划在经济管理中应用的两个例子：投资模型和生产计划模型,对线性规划问题的解决作了简单的分析。