线性规划分解筛选法的一个注记

[1][2]提出了求解线性规划问题的一种方法－分解筛选法,[3]证明了[2]的命题A是错误的,本进一步证明,用分解筛选法筛选出变量不一定是最优基变量。     

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。     

全方位搜索的亚基迭代算法

文章改进了单纯形算法中的进基规则和迭代方式,与原始单纯形算法相比,能够有效地减少迭代次数,提高计算速度     

线性规划可行解的一个性质

通过对线性规划问题可行解的性质的推广,导出推广后的可行解与对应的对偶线性规划的约束条件之间互为充分必要的关系。     

一个经典规划问题最优解的讨论

本文就一个经典规划问题"合理利用线材"展开讨论,分析不同文献上所给出的解及它们之间的关系,创造性地给出了该问题最优解的结构.     

利用遗传算法求一类非线性规划的最优解

针对一类非线性规则问题（Nonlinear Programming Problem)，采用遗传算法思想设计求解算法，实例表明，该遗传算法具有较高的计算效率。     

模糊线性规划的最优解

本文说明模糊线性规划的模糊优越集C_f,在一般情况下是去掉端点x~((0))的线段。在线段上有且只有一个模糊线性规划问题的最优解。最后提出了解模糊线性规划的一个比较简便的算法。根据本文的结论,可以证明Zimmermann算法的最优值因此,Zimmermann算法的最后一步可简单地用代替,从而节省了大量的计算工作量。[3]指出,当模糊判决用乘法或凸组合运算时,导出的规划往往是非线性的,求解比较困难。然而,用本文的结论,问题能容易地得到解决。     

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．     

关于线性规划基本定理的一点注记

本就线性规划基本定理的证明方法及过程提出一点修改意见。     

紧急输送策略的线性规划模型

以美国南弗洛里达州递避飓风袭击为例建立了紧急输送情况下的线性规划模型。其中具体建立了以SCEPD(美国南弗洛里达州紧急情况预防部门)提出的公路反向，地区分块撤离，使用小路等三个最受人们关注的策略的模型。模型的灵敏度分析能很好地解释建立更多的临时避难所、限制车辆等策略对撤离的影响。在相近的环境下，中模型解得的结果很接近官方预测的结果，并且本的模型能对更广泛的情况进行分析．可给SCEPD提供一定参考。     

交通灯数学模型

主要讨论在假定车流均匀的前提下如何安排路口的交通灯时间才能使路口的交通达到最大限度的畅通.这里交通最大限度通畅的定义是一个交通周期内积存车辆的最大可能长度达到最小.文章首先以最大限度通畅为目标,道路条件、行人通过马路等条件为约束,建立优化模型解决孤立丁字路口的交通灯安排问题,这个模型也适用于孤立十字路口的分析.随后文章建立了多个路口相连时路口交通灯的安排模型.最后,文章讨论了上述几个模型的稳定性以及改进方向.     

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。     

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。     

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。     

关于使用最大改进规则的对偶单纯形算法

本举例证明了[3]的定理10-1是错误的。