求解线性规划问题的一种新方法

本文介绍一种求解线性规划问题的新方法,该方法的特点是初始基不必是可行基。     

解线性规划问题的一种半单纯形法

本文提出解线性规划问题的一种方法，主要是对约束Ａｘ＝ｂ求初始基可行解时，不必引入人工变量而可直接用旋转运算获得，之后就完全和单纯形法一样求最优解，并提出了判定无可行解的方法和准则，对算法的理论问题也作了证明和解释。     

线性规划若干问题的实例说明

用实例对线性规划中诸如退化和循环问题、单纯形算法中的问题和对偶问题最优解在原问题最优单纯形表中的位置问题等若干问题进行了说明     

含有自由变量的LP问题的单纯形法

本文对含有自由变量（无非负性要求的变量）的ＬＰ问题进行了讨论，在自由变量不 做差的条件下，给出了基可行解的定义，并得到基可行解的存在定理及为最优解的条件。 最后给出直接求解相应ＬＰ问题的早纯形法。该法在求解过程中让自由变量首先进基，以 减少迭代步数。     

双线性规划的一种算法

本文针对双线性规划问题 ,提出一种有限步终止算法 ,该算法基于单纯形分解 ,通过解有限个线性规划得到最优解。     

一类可化为线性规划的非线性规划模型

介绍了１种解约束为线性，目标函数为若干性线函数的最大值或最小值函数的非线性规划问题的方法，使乐观准则，悲观准则，后悔值则等完全不确定性准则在无穷备选方案决策问题中的应用成为可能，拓展了线性规划的范围。     

双线性规划的一种算法

本针对双线性规划问题，提出一种有限步终止算法，该算法基于单纯形分解，通过解有限个线性规划得到最优解。     

一类摄动线性规划问题及其在生产决策中的应用

在产销平衡条件下，用单纯形方法研究了摄动线性规划问题Ｐ—（θ）及Ｐ—（λ），给出了当ｂ、ｃ中多个参数同时发生变化时使得线性规划问题（ＬＰ）的最优基不变的两个充分条件，并以实例加以说明。     

一类线性规划问题的最优解

讨论系数矩阵A为全单位模矩阵,c,x,b为整数向量的一类线规划问题，对于任给的原－对偶问题的可行解，得到了关于这类线性规划问题最优解的几个结论。     

一个求解线性规划初始可行解的新算法

给出了求解线性规划初始可行解的一个新算法。     

线性规划发展的几个时期

本文介绍了线性规划的几个发展时期及线性规划在各个领域中的应用。     

一类线性规划问题的图上作业法解法

本文给出一类线性规划问题AX=b { X≥O min sum from j=1 to ∞(c_1/x_1/),用图上作业法方法解这类问题,并且处理了退化情况。     

模糊线性规划及在生产管理中的应用

本文建立了一个模糊线性规划模型,并引进一个模糊隶属函数,将它转化成了常规的单一目标线性规划模型,进而将它作为一种模拟决策方法,应用于生产管理决策之中.     

线性互补问题的灵敏度分析

本文在Lemke互补转轴算法的基础上进一步研究线性互补问题的灵敏度分析。主要结果有二:1.线性互补问题的灵敏度分析;2.灵敏度分析在凸二次规划方面的应用。     

一类线性规划问题的强多项式算法

对一类线性规划问题提出了一个强多项式算法．此算法可进行双向搜索．可行解集、目标函数的两个目标值以及相应的最优解，全部可行基与最优基可以一步求得，无需迭代．算法的复杂性为Ｏ（ｎ３＋ｎ２＋ｎ），其中ｎ为线性规划问题变量的个数     

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．     

面向对象的人工神经网络模拟

面向对象程序设计已成为９０年代程序设计的主流，它采用全新的方法来求解问题，本文在概述面向对象程序设计的基础上，着重介绍了用面向对象程序设计语言Ｃ（＋＋）来表示神经网络结构和学习算法，介绍了实现ＢＰ和ＢＡＭ网络的软件模拟技术，并给出了一个应用实例。     

用不等式求解一类非线性规划问题

本文在 Bellman 提出的最优化原理的理论基础上,以几种常用的不等式为工具,解一类具有递归型式的非线性规划问题。此法回避了解析法中多维分析的复杂性,使问题得到简化。     

一类灰线性规划及其对偶理论研究

本文讨论了一类灰系数为区间的灰线性规划,定义了其第一和第二白化线性规划及其灰对偶规划,探讨了它们的解与原规划的解之间的关系,并得出了一些新的结论。