广义的变量有上界的对偶单纯形法

本文研究了广义的变量有上界的线性规划问题的对偶单纯形法,给出了比较简单的计算公式。     

变量有上界的线性规划的对偶单纯形方法

给出变量有上界的线性规划问题的对偶单纯形算法, 该算法包含了一般线性规划问题的对偶单纯形算法, 为解变量有上界的线性规划问题提供了又一种方法.     

广义对偶单纯形方法

在已经得到的线性规划问题的基本解既不是原始问题的可行解，也不是对偶问题的可行解的情形下，介绍求解线性规划问题的广义对偶单纯形法，它是对偶单纯形法的推广，用此法迭代一次就可得到一个对偶可行解。     

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。     

自由变量线性规划的对偶解法

针对自由变量的线性规划问题，提出不需增设人工变量，而直接采用单纯形法解其对偶规划，得原线性规划的解。此方法是对偶规划的一个应用，并且不会增加额外的计算量。     

对偶单纯形法的一个注记

针对运筹学教学难点--对偶单纯形法,通过讨论证明了单纯形表中的列可以视为对偶问题的非基变量的检验数,并讨论了在对偶单纯形法迭代过程中的进基变量与出基变量的确定原则亦如同在单纯形法迭代过程中进基变量与出基变量的确定原则,得出结论是对偶单纯形法本质上就是单纯形法,只是在运用对偶单纯形法解线性规划时需要将单纯形表旋转90°.     

对偶单纯形法的一点补充

管梅谷，郑汉鼎在《线性规划》中指出：如果初始基本解不是正则解，那么可以增加一个约束（含一个大数Ｍ）．这个增加了约束的新问题叫做扩充问题．可以用对偶单纯形法解此扩充问题．作者指出：如果扩充问题的最优目标值不含Ｍ，则原问题有最优解．本文进一步指出并证明：如果扩充问题的最优目标值含有Ｍ，则原问题无有限最优解     

达成对偶可行性的新非单调性方法

本文给出两个达到成偶可行性的新的非调性方法，其主要思想是把达到对偶可行性与达到原始可行性的工作尽可能地结合起来。新过程被用来为对偶单了形算法提供初始点。对１２０多个线性规划问题进行了试验，所得到的数值结果十分令鼓舞。     

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.     

同时考虑换入变量对目标函数影响的单纯形法

基于基本单纯形法原理,从考虑检验数和换入变量取值两方面对目标函数改善的影响出发,通过修改换入换出变量确定规则,给出了一种基本单纯形法的改善算法。     

目标超平面上的一种对偶单纯形算法

提出求解第一阶段线性规划问题的对偶单纯形算法.首先,将具有最优值的辅助目标函数作为新约束加入第一阶段问题中;然后,以该约束所在行为枢轴行进行旋转变换产生辅助超平面上的一个极顶点,如果这个点可行,第一阶段对偶单纯形算法结束,否则,迭代固定在辅超平面上极行;接下来,以右手项取负值的所有约束之和为目标(约束),通过对偶迭代使右手边的值单调增加,同时保持右手项为非负的约束仍然可行,一旦右手边取负值的约束变为可行,就将其从目标约束中删除,直至获得一个可行解或者得到原问题无可行解的结论;最后,从NETLIB和MIPLIB测试数据库中选取一些标准的中大规模算例,通过MATLAB编程在计算机上实现数值试验,初步计算结果表明与经典单纯形算法相比,提出的算法在大部分问题上使用更少的迭代次数和执行时间,因而具有更高的计算效率.     

寻找第一个对偶可行基的一般方法

文章给出了线性规划问题标准形式的一种较弱形式——准标准形并给出了相应的单纯形方法,然后以此为工具给出了寻找第一个对偶可行基的一般方法,从而为求解常量含参数的线性规划问题提供了一般解法.这一方法使对偶单纯性方法这一理论体系得以完善.     

修正单纯形法的有效而稳定的执行方法

解线性规划问题的修正单纯形法一般具有数值稳定性差和不能利用约束矩阵稀疏性的不足。本文利用Fletcher与MatthewsLU分解式的修正变换,根据修正单纯形方法的特点给出了三个有效而稳定的执行方案,对其中计算工作量最省的第三个方案进行误差分析,从理论上说明了方法的稳定性,并给出了其中两个方案的执行程序。     

变量有上界的线性规划的对偶算法

线性规划中对偶理论的一系列定理是针对变量无上界的线性规划的。本文将有上界的线性规划及对偶规划化为无上界的线性规划及对偶规划,从而得到几个相应的定理。根据这些定理推出变量有上界的线性规划对偶单纯形算法,并证明了它的收敛性。本文还给出了第一个正则解的一个求法,并讨论了退化情况。     

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。     

对偶单纯形算法的改进

考虑问题(LP) (?)定义1设(?)(1)是(LP)的一组基,对应的基阵是B,对应的基解为(?),如果(LP)的检验数全部非正,即C_BB~-A-C≤0则称(1)式是问题(LP)的正则基,称X~0是(LP)的正则解。定义2如果线性规划问题(LP)的任意一个正则基所对应的非基变量的检验数都严格小于零,则称它的对偶问题是非退化。     

单纯形法的产生与发展探析

目的回顾与探析求解线性规划问题的单纯形法的产生及其发展,帮助理解单纯形法在数学规划问题发展过程中的重要性。方法文献研读与历史分析。结果单纯形法的创建标志着线性规划问题的诞生,单纯形法的发展代表线性规划问题的发展。研究单纯形法的产生与发展对研究数学规划问题有重要意义。结论探究单纯形法的产生与发展有助于认识数学规划思想在应用数学的重要地位。     

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。     

一种改进的单纯形法

改进的单纯形方法可以避免求解线性规划问题出现循环,数值试验表明该方法比单纯形法效率更高。