初始可行基的判定

用高等数学的理论和方法,对无初始可行基的线性规划问题解的存在性及求解方法进行研究,得出关于无初始可行基的线性规划问题解的存在性的六个定理,回答了无初始可行基的线性规划问题解的存在条件和该问题的初始可行基的确定方法.     

双层线性规划的一个全局优化方法

用线性规划对偶理论分析了双层线性规划的最优解与下层问题的对偶问题可行域上极点之间的关系，通过求得下层问题的对偶问题可行域上的极点，将双层线性规划转化为有限个线性规划问题，从而用线性规划方法求得问题的全局最优解．由于下层对偶问题可行域上只有有限个极点，所以方法具有全局收敛性．     

线性规划的支撑方法（二）

线性规划的支撑方法（二）高学东，武森，李宗元（北京科技大学管理学院，北京１０００８３）６初始支撑可行解的构造６．１初始可行解的构造在研制或设计一种新产品的时候，初始设计往往可以用来帮助构造数学模型，相应的设计向量天虽不一定完全可行，但在某些方面有可能...     

线性规划的基解算法

提出了求解线性规划问题的一种新方法-基解算法,它是一个不需引入人工变量,不必预先求出一个可行基的直接求解算法。     

直接求线性规划可行基的一种方法

本文给出直接求线性规划问题基可行解的一种简易方法,该方法既避免了引入人工变量,减少存储,一般又能较快地得到一个较好的基可行解.     

关于<用初等行变换解一类线性规划问题>一文的注记

本指出，在献[1]提出的求解线性规划的方法中，对于初始可行基、最优解和零解的存在性问题所得出的某些结论是错误的，特殊是如果含n个变量的约束条件的增广矩阵经初等行变换后，其中某行的前n个分量非正，而最后一个分量为0时，应认为该线性规划问题可能有非零解，且不一定存在零解，而非[1]所述的结论。     

单纯形法的旋转迭代算法及影子价格

本文对线性规划问题提出一种寻找初始可行基和判定可行解的统一方法，它在运用单纯形法时，在若干情况下不必引入人工变量而可在一种表格之下直接应用旋转运算而获得，之后就在同一张表格下完全和常规单纯形法一样求最优解，此法我们称之为“单纯形法的旋转迭代算法”，应用此法，我们容易求出影子价格。     

求标准线性规划问题的一种截解法

本提出了求解线性规划问题的一种新思路，就是通过平行移动目标函数等值面，即改变目标函数作为参数的取值来截取基本可行解，甚至最优解。值得注意的是，本算法可能会克服由退化引起的迭代循环。     

求基可行解一种概率意义下的多项式算法

本文对求线性规划问题的基可行解，给出一种改型算法，证明它对m个约束、n个变量的问题，当n≥2m时，为使求得一个基可行解的概率大于0．98，对m>24，所需迭代次数不超过（m＋3），而对m≥76，迭代次数已不超过（m＋1）．     

关于求线性规划初始可行基的生成算法

本文用反例证明了文「１」提出的求线性规划寝可行基的生成算法有错误,并给出了修正的生成算法。     

求线性规划问题可行基的一种方法

文章给出了一般情形下从线性规划问题的标准型求可行基的一种方法，并通过与大Ｍ法、两阶段法及文［１］方法进行对比分析，说明这是一种有效可行且有可能较简便的方法     

利用整点折线边界解一类线性规划问题

线性规划问题中的最优解的常用求法是图象法,如没有特殊要求,最优解一般会在可行域的边界点处取得.但是,对于最优解必须是整数的线性规划问题,有时在原边界处取不到最优解.对于这种情况,现行课本及资料提供的方法,一是以取得非整数最优解的线     

线性规划问题退化最优基可行解的性质

本通过分析两用阶段法求解线性规划初始可行解的一个例子,归纳了线性规划问题退化的最优基可行解的性质,包括同一退化最优基可行解不同表示,有无穷多最优解的表示。     

一类线性规划问题的快速解法

研究了在组合投资和多属性决策指标权重确定中有着重要应用的一类线性规划问题,得到了该类线性规划问题有可行解的充要条件,以及在有可行解的情况下寻求最优解的快速解法.     

变量有广义界线性规划的直接对偶单纯形法

本文讨论变量有广义界线性规划问题借助标准形线性规划同单纯形法技术，建立问题的一个直接对偶单纯形法。分析了方法的性质，给出了初始对偶可行基的计算方法，并用实例说明方法的具体操作。     

线性规划最优解集的表现

文献［１］讨论了有无穷多最优解的线性规划问题，并利用最优单纯形表格的检验数给出线性规划有无穷多最优解的判别法，本文利用最优基可行解的凸组合及最优极向的非负线性组合给出线性规划最优解集的表现，从而把线性规划最优解集的几何特征阐释清楚．     

含直觉模糊弹性约束的多目标模糊线性规划求解

基于模糊结构元方法构建并讨论了一类含有直觉模糊弹性约束的多目标模糊线性规划问题.通过引入模糊数的加权特征数,定义了一种序关系并拓展了Verdegay的模糊线性规划方法,将上述多目标模糊线性规划问题转化成两个等价含参数约束条件的清晰多目标线性规划模型,并应用一种线性加权函数法给出了此类线性规划模型的对比最优可行解.最后通过一个数值实例来说明此类问题的一般求解方法.     

线性规划中最优整解的一种寻找方法

在线性规划问题中，最令学生、教师头疼的莫过于如何寻找最优整解．通常作法是用网格法，即把可行域中的整点标出，再通过代点检验来完成最优整解寻找；不过这种方法要经过大量繁复的运算才能保证结果的正确性．在实际应用中常出现：可行域中的整点找不全找不准、最优解不正确或最优解个数不全等问题．笔者在教学中，发现用平行线分割法，虽然也有一定的运算量，但克服了网格法的大部分缺点，可以在教学中一试．     

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.     

避免引入人工变量求线性规划可行基的一个新方法

讨论了线性规划的单纯形解法,给出了不须加人工变量就可得到一个可行基的算法.通过大量的算例表明此法比传统的单纯形方法具有算法结构简单,计算量小的优点.