线性规划中两阶段法的简便计算法

在线性规划问题中引入人工变量,把问题变为约束方程组的系数矩阵中含有单位矩阵,用以作为人造基,然后按单纯形方法进行换基迭代,求得最优解或判定无最优解.本文给出了线性规划问题两阶段法的简便计算方法,即根据所给问题尽可能少的引入人工变量,以使线性规划问题的计算变得更加简单.     

线性规划中两阶段法的简便计算法

在线性规划问题中引入人工变量,把问题变为约束方程组的系数矩阵中含有单位矩阵,用以作为人造基,然后按单纯形方法进行换基迭代,求得最优解或判定无最优解。本文给出了线性规划问题两阶段法的简便计算方法,即根据所给问题尽可能少的引入人工变量,以使线性规划问题的计算变得更加简单。     

单纯形法计算步骤谈

为了使学生对单纯形解法的计算步骤有一全面的认识，教师应对教科书中的不足之处作出适当补充。     

两阶段单纯形方法的改进

从两阶段单纯形方法出发 ,利用改进单纯形方法得到改进的两阶段单纯形方法     

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.     

无穷多最优解的另一种形式

线性规划只存在一个最优基本可行解时,推导出无穷多最优解的结构形式。     

线性规划的单位矩阵算法

将单纯形方法的换基迭代过程代之以矩阵的初等变换，从而使得线性规划最优解的求解过程大大简化。     

线性规划问题求初始可行基一种新的解法

根据线性代数的理论，通过寻找主元末初始可行基．比引进人工变量的方法要简明实用，减少了计算量．     

一类生产安排优化问题的检验数及最优解的确定

本文是《一类生产安排优化问题的基的特征与基可行解的求法》的续篇。对线性规则问题: 给出了相对应的检验数计算公式: 其中c_i,d_j是议程组(u_1…,u_m,V_1,…,V_n)B=C_B的解。并给出了调整负检验数的方法,从而使这一类线性规划问题得到较简单的单纯形解法。     

0─1规划的单纯形算法

在线性规划单纯形基础上，介绍0─1规划的单纯形算法。通过本文作者实践，证明行之有效并给出了算例，说明该方法的具体使用。     

单纯形法解决LP问题的研究

借助线性代数知识中的线性方程、矩阵理论及矩阵初等变换等知识分析学习单纯形法时的几个过程和步骤。通过实例分析几个过程和步骤疑难所在,指出单纯形法在解决线性规划问题时一般形式、最简单单纯形表的结构、换基迭代过程中"进基"和"出基"的最大值规则和最小比值规则、判定有无最优解的3种情况和有最优解时求最优解的方法等。分析按最大值规则进行换基迭代时,检验行中决策变量对应的最大数有2个以上相同值时的解决方法,按最小比值来确定换出基变量时,当出现2个以上相同的最小比值会出现退化解,对退化解出现的原因为模型中存在多余的约束及出现退化解的解决方法进行了研究。     

线性规划两阶段法的简易算法

文章针对线性规划引入人工变量的问题，借助于文献[1]的思想提出了一种新的简易算法．结合单纯形法，不必引入人工变量且可在一种表格下直接应用旋转运算求得线性规划问题的最优解．该算法简单直观，操作方便，且能有效节约计算机的存储量和计算量．     

对单纯形表中确定主元素方法的新尝试

对线性规划单纯形表格确定主元素的方法进行改进，减少换基迭代的次数，以提高运算速度．     

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.     

线性规划中避免人工变量的一种方法

本文讨论了线性规划中人工变量的问题，且给出了一种避免人工变量有效的有可能较简便的方法。     

一种改进的无人工变量单纯形算法

对Arsham的算法作了重要改进以便使其运行得更好,目标使所有基人工变量之和最小。首先,对非基变量按其简约价值系数从大到小逐列向前搜寻,将满足条件的变量带入基变量集,当简约价值系数为非正时终止。然后,以目标当前值与最优值的均值作为临界值,应用经典单纯形算法求解,当目标值超过临界值时,重复上述过程,直至基变量集处于完全状态。在计算机上对24个标准测试问题进行初步数值试验,计算结果表明,本文提出的改进算法比经典单纯形算法所用的总迭代次数要少得多,在22个问题上耗费更少的计算时间,大大改进了Arsham算法的计算效率,比Gao的一种改进算法的计算性能更稳定,因而是有价值的。     

一种改进的单纯形直接寻优法

在现有的Ｎ－Ｍ单纯形法的基础上提出了一种溶反射、延伸和收缩为一体的单纯形直接寻优法．经过实际例子计算比较，表明该方法的收敛速度快于Ｎ－Ｍ法，具有一定的实用价值     

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。     

一种求线性规划问题初始基可行解的方法

提出了一种无需引入人工变量,求取线性规划问题初始基可行解的直接算法,并给出了该方法的实算例子.     

求解非线性特征值问题的两种迭代投影法

研究求解大型非线性特征值问题的两种迭代投影法:非线性有理Krylov子空间法和非线性Arnoldi方法.通过引入精化策略和不精确求解线性系统的思想,给出了精化有理Krylov方法和不精确非线性Arnoldi方法的实用算法,通过数值算例验证了改进后的方法可以提高计算的效率.