基于最陡边规则的亏基对偶Ⅰ阶段算法

将摄动算法和亏基原始单纯形算法相结合,采用最陡边的列主元规则,以充分发挥这两种算法的优势,从而为亏基对偶单纯形算法提供一个新的I阶段算法,以使其进一步克服了退化所带来的困扰.初步的数值试验表明,所提出的算法能有效地减少总迭代次数,其效率不仅远远优于传统的原始两阶段单纯形算法,且优于原有的亏基原始单纯形算法,是一个非常吸引人而充满希望的新尝试.     

无比值检验的亏基原始Ⅰ阶段算法

首次将亏基和无比值检验列主元规则相结合,执行亏基对偶单纯形算法得到一个原始可行基,以充分发挥这两种算法的优势,从而为亏基原始单纯形算法提供一个新的I阶段算法,以使其进一步克服退化所带来的困扰.数值试验表明,亏基和无比值主元规则的结合,能有效地减少总迭代次数和运行时间,其效率远远优于传统两阶段单纯形算法.     

基于LU分解的亏基摄动对偶Ⅰ阶段算法

将摄动算法和亏基单纯形算法相结合,以充分发挥这两种算法的优势,从而为亏基对偶单纯形算法提供一个新的Ⅰ阶段算法,以使其进一步克服退化所带来的困扰.数值试验结果表明,新算法能够降低退化带来的不良影响,减少总迭代次数和运算时间,其效率不仅远远优于传统的单纯形算法,且优于原有的亏基单纯形算法,是一个非常吸引人且充满希望的新尝试.     

基于最钝角规则的亏基对偶单纯形Ⅰ阶段算法

对偶单纯形算法或原始对偶单纯形算法都需要一个初始对偶可行基．就此目的而言，基于最钝角行主元规则的对偶Ⅰ阶段算法非常有效[15].本文将其思想应用于亏基情形，建立一个不含比值检验的新的亏基对偶Ⅰ价段算法．初步的数值实验表明，该算法可在总体上减少运行时间和迭代次数，极具竞争性．     

有界变量亏基单纯形算法

为克服单纯形算法中退化现象带来的困扰,本文在文[1]的基础上进一步提出亏基有界变量单纯形算法,并证明了算法的收敛性.     

单纯形算法的两种部分定价策略

根据Hu和Johnson的原始一对偶单纯形算法原理,提出了两种部分定价策略.给定一组原始一对偶可行解,首先,选择与原始问题简约价值系数为负且对偶松弛变量取零值相应的非基变量作为部分定价变量,再用Dantzig准则的单纯形算法求解该原始子问题.其次,针对原始退化问题,选择相应于原始问题简约价值系数小于某个适当小正数的非基变量进行部分定价,然后应用Bland准则的单纯形算法求解原始子问题,以克服退化可能引起的循环现象.最后,对来自NETLIB和MIPLIB的一些典型算例执行初步数值试验,结果表明,与经典单纯形算法相比,提出的算法具有更好的计算表现.     

一种原始——对偶单纯形算法的枢轴准则选择

Curet曾提出了一种有趣的原始一对偶技术,在优化对偶问题的同时单调减少原始不可行约束的数量,当原始可行性产生时也就产生了原问题的最优解.然而该算法需要一个初始对偶可行解来启动,目标行的选择也是灵活、不确定的.根据Curet的原始一对偶算法原理,提出了两种目标行选择准则,并通过数值试验进行比较和选择.对不存在初始对偶可行解的情形,通过适当改变目标函数的系数来构造一个对偶可行解,以求得一个原始可行解,再应用原始单纯形算法求得原问题的最优解.数值试验对这种算法的计算性能进行验证,通过与经典两阶段单纯形算法比较,结果表明,提出的算法在大部分问题上具有更高的计算效率.     

第一阶段原有单纯形和对偶单纯形算法的计算比较

线性最优化广泛应用于经济与管理的各个领域.在线性规划问题的求解中,如果一个初始基本可行解没有直接给出,则常采用经典的两阶段法求解.对含有"≥"不等式约束的线性规划问题,讨论了第一阶段原有单纯形法和对偶单纯形法两种算法形式,并根据第一阶段问题的特点提出了改进的对偶单纯形枢轴准则.最后,通过大规模数值试验对两种算法进行计算比较,结果表明,改进后的对偶单纯形算法在计算效率上明显优于原有单纯形算法.     

基于最钝角主元标规则的亏基算法北大核心

在最钝角原理基础上建立了新的主元标规则,它按最钝角原理赋予一组非基本变量较高优先权,先在其中选择进基变量,直到其相应的检验数均满足符号条件;如果此时剩下的检验数均已满足条件,则已达到最优.在亏基架构中引入新的主元规则,能有效地减少每次迭代可选的非基变量的个数.数值试验表明,新算法的效率优于亏基原始单纯形算法,表明了最钝角原理的可行性和有效性.     

基于最钝角主元标规则的亏基算法

在最钝角原理基础上建立了新的主元标规则,它按最钝角原理赋予一组非基本变量较高优先权,先在其中选择进基变量,直到其相应的检验数均满足符号条件;如果此时剩下的检验数均已满足条件,则已达到最优.在亏基架构中引入新的主元规则,能有效地减少每次迭代可选的非基变量的个数.数值试验表明,新算法的效率优于亏基原始单纯形算法,表明了最钝角原理的可行性和有效性.