具有模糊变量的线性规划问题的求解方法

针对含模糊变量的线性规划问题,研究了其求解方法。将单纯形法应用于模糊线性规划问题中,从而无需转化为经典线性规划问题就能得到满意的模糊最优解,算例表明此方法是有效的。     

线性规划最优解的判别准则

单纯形方法是解线性规划问题的一种有效方法,用这种方法解线性规划问题首先要找出初始可行解,然后通过迭化得出最优解。由于退化,迭代时往往会出现循环,为了避免循环的发生,A. Charnes在1952年提出了摄动法, G. B. Dantring等人在1954年提出了字典序方法,1977年R. G. Bland给出了用组合方法解决退化的索性规划问题的迭代方法。这些方法在解退化的线性规划问题时都是通过迭代代得出最优解。我们将用对偶模型给出线性规划问题的又一解法及其最优判别准则。这种解法其实是一次性择优而不需迭代,在某种意义下,可使线性规划问题的解决变得简洁明了,显示出此方法较其它解线性规划的方法优越。     

约束条件中含有三角模糊数的线性规划求解方法

采用一种新的模糊数排序方法,将约束条件中含有三角模糊数的模糊线性规划转化为经典的线性规划,进而求得原模糊线性规划的最优解.实际应用实例显示,该求解方法是有效可行的,可以为解决模糊线性规划问题提供一种新的途径.     

数据垂直分布的线性规划的隐私保护算法

Mangasarian在数据垂直分布的线性规划的隐私保护算法中,采用一个随机矩阵将原始的线性规划问题转化成了一个安全的线性规划问题.但是,当这个随机矩阵不可逆的时候,原始线性规划问题和安全线性规划问题是不等价的.针对这种情况,采用一个可逆随机矩阵,将原始线性规划问题转化成了一个等价的安全的线性规划问题.实验结果表明,用本文算法求得的结果与用原始线性规划求得的结果比较接近,并且随着λ的增大,求得的结果的准确率也随着提高.     

一类模糊线性规划模型及应用

针对以模糊数为目标函数的模糊线性规划问题,建立了一种模糊数值目标函数的模糊线性规划新模型。该模型通过定义新的辅助函数将其转化为经典线性规划问题,再通过经典线性规划问题求解方法进行求解。与已有模型相比,该模型更具一般性,且计算简单。选用投资问题对该模型进行验证,数值算例说明了该模型在实际应用中的有效性。     

模糊线性规划在供水管网优化中的应用

供水管网优化设计时,目标函数中某些参数往往是变化的、不确定的,即这些参数具有模糊性。针对这一特点,利用模糊理论建立了管网系统优化设计的模糊线性规划数学模型,在求解模型时,可通过适当的变换,将模糊线性规划问题转化成一般线性规划问题,采用单纯形法求解。与普通线性规划问题相比,这一方法可使设计结果更为符合实际情况。     

具有模糊约束的二层线性规划

本文针对具有模糊约束的二层线性规划问题,引入隶属函数和隶属度的概念,应用隶属度最大原则提出了一种将原问题转化为普通的二层线性规划问题的方法。本方法思路清晰,简单且实用。     

利用对偶理论求解线性规划问题的策略探讨

利用对偶理论求解线性规划问题是教学中的重点及难点之一.本研究将从例子出发,分析互补松弛条件的使用方法,探讨求解线性规划问题的多种解题思路.     

基于结构元理论的模糊非线性规划求解方法

针对目标函数与约束函数含有多个模糊数参数的非线性规划问题,应用模糊结构元理论优化求解.利用结构元理论研究模糊值函数问题,得到了多参数函数转换成单参数函数的方法,将多模糊数参数非线性规划问题化简为仅含有一个模糊数参数(即结构元)的非线性规划问题.通过结构元方法构造的自然序,将该规划问题转换成经典的非线性规划问题,并且二者同解.实例分析验证了方法的有效性.     

约束条件中含有梯形模糊数的线性规划的求解方法

利用一种新的模糊数排序准则,将约束条件中含有梯形模糊数的模糊线性规划转化为经典的线性规划,进而求得了原模糊线性规划的最优解.与现有方法相比,该方法运算简便,得到的经典线性规划约束条件个数少,降低了计算量,但最优解的质量没有降低.最后给出了此种方法在实际问题中的应用.     

允许卖空条件下证券投资组合的区间数线性规划问题

针对市场上允许卖空的情况下,提出了证券投资组合的区间数线性规划模型,通过区间数线性规划问题中的目标函数优化水平α和约束水平η,给出了证券投资组合的区间线性优化的数学转化模型,从而将目标函数和约束条件均为区间数的不确定线性规划问题转化为确定性的线性规划问题并求解.最后通过实例说明了此方法的可行性.     

带交易费的证券组合选择模型的一种化简求解方法

带交易费的最优证券组合选择问题可以表示为一类不可微非线性规划模型。为了求解这类模型,一些学者通过引进大量的辅助变量经过多次变换将其转换为一个线性规划问题。本文提出一种新的化简方法,一次变换即可将该类不可微非线性规划模型转化为一个线性规划模型,不仅简化了求解过程,而且还减少了最终的线性规划问题的变量个数。     

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。     

用初等变换的方法求线性规划问题第一个可行基

本文提出了一种用初等变换的方法，将线性规划问题化成简单形式后，再求出线性规划问题的第一个可行基或对偶可行基。以尽量避免引入人工变量，使问题大大简单化，并在理论上证明了这种方法的可行性。     

利用矩阵方法求解线性规划问题

在线性规划问题中,通过线性规划的数学模型构造矩阵,利用矩阵的方法来解决线性规划的最优解问题。     

非线性规划的一种基于极大熵函数的单调化方法

对约束函数单调而目标函数非单调的非线性规划问题,给出了目标函数的一种积的形式的单调化变换公式,首先引入极大熵函数,将多个约束的非线性规划问题,转化为只含一个约束的非线性规划问题,再将转化后的只有一个约束的非线性规划问题转化为一个单调规划问题,最后证明了等价性.     

弱线性双层规划问题的罚分解方法

主要研究弱线性双层规划问题的求解方法.首先利用线性规划的对偶理论和罚函数方法思想,将弱线性双层规划问题转化为一个单层非线性规划问题.进一步把该单层优化问题分解为两个含有罚参数的线性规划问题,设计了一个罚分解方法,并用一个简单算例说明了所提出方法的可行性.     

变量模糊的广义模糊线性规划问题

根据判断有界闭模糊数大小的偏序方法，将一类含模糊变量的广义模糊线性规划等价成一个普通多目标线性规划问题，然后分两步求解单目标规划问题，从而得到原问题的模糊最优解．     

2维二阶锥规划的对偶单纯形法

详细介绍了将2维二阶锥规划问题转换成线性规划问题的过程并得到了两问题间的一些重要关系. 通过用对偶单纯形法求解线性规划问题来最终解决原2维二阶锥规划问题,最后做了部分的灵敏度分析.这些将为研究低维的二阶锥规划问题提供多一类便捷的计算方法.     

最小费用最大流在线性规划上的推广

最小费用最大流问题是运筹学中的一类典型问题,亦是许多实际问题的本质抽象。此外,最小费用最大流本身可以视为线性规划的一种特殊情况。由于其模型的特殊性和解决方法的特殊性,能够接受的数据规模远比一般线性规划大。对于某些线性规划问题,如果将其转化为最小费用流可以解决的模型,则可大大提高效率。文中针对一现有案例,探讨了用矩阵变化的方法,将一个本不能用最小费用最大流解决的问题巧妙转化为最小费用最大流问题,并从约束矩阵结构和实际问题两个方面给出了该算法的适用范围。