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单纯形法求最小值例题
单纯形法求最
大值
最小值
区别
答:
1、标准形式不同:
最小值
的标准形式若是最小化问题,如求z=3x+5y的最小值,可以在转化为求-z=-3x-5y的最大值。最大值的标准形式:必须是一个最大化问题。2、约束条件不同:最大值的约束条件:所有约束都用线性方程组的形式表示,即全用等号表示。最小值的约束条件所有变量非负。为了使不等...
对偶
单纯形法例题
详细步骤
答:
对偶
单纯形法例题
详细步骤如下:Maximize:z=-x1-3x2 Subject to:-x1+x2<;=6 x1-2x2<;=4 x1>;=0,x2>;=0 首先,我们将其转化为标准形式:Minimize:p=-z Subject to:-x1+x2=6 x1-2x2=4 x1>;=0,x2>;=0 接下来,使用对偶单纯形法进行
求解
。初始对偶问题为:Minimize:p=...
求极
小值
的
单纯形法
答:
单纯形法
的基本想法是从线性规划可行集的某一个顶点出发,沿着使目标函数值下降的方向寻求下一个顶点,面顶点个数是有限的,所以,只要这个线性规划有最优解,那么通过有限步选代后,必可求出最优解 。为了用选代
法求
出线性规划的最优解,需要解决以下三个问题 :(1)最优解判别...
单纯形法求最小值
最大值区别
答:
min(or max) f(x)=cx s.t.Ax=b x=0,b=0 以上形式称为线性规划标准型,使用
单纯型法
时,如果约束条件含有不等式时需新增变量(松弛变量、人工变量)转化为标准型,min. f(x)=cx指求函数
最小值
(也可以是
求最
大值),x是一个Rn维向量代表有n个变量,线性规划问题主要是面向实际问题,x...
对偶
单纯形法求最
大值还是
最小值
答:
对偶
单纯形法求最小值
,直接解决b列为负数的变量,将其设置为换出变量,之后再选定换入变量。一般选择b列为负的、且最小的作为换出变量,再由换出变量确定换入变量。这里,x7的b列为-15,最小。
2、将下面线性规划问题化为标准型,并
求解
(用
单纯形法
) minz=-x1+2x2...
答:
1、目标函数左右同乘(-1)将min转化为max,所以max = x1-2x2。2、令 :x' = -x1,引入松弛变量x3,剩余变量x4,s.t-x'-2x2+x3=5-8x'+3x2-x4=-2,x'>=0,x2,x3,x4>=0。线性规划标准型的特征:1、求目标函数的最大值(目标函数是
求最
大值,而不是
最小值
)。2、约束条件中...
单纯形法
答:
求解
有两种方法:
最小
化求解和最大化求解 它们有一定的区别,上述方法用于最大化求解。最小化问题求解: 进基选择判别数为负最小的那一个,在所有判别数大于等于0时达到最优解 最大化问题求解: 进基变量选取判别数为正的最大的那一个数,在所有判别数小于等于0达到最优解 共同点:离基变量均取...
单纯形法
来解决线性规划问题 目标函数maxZ=6x1+4x2 约束条件:2x1+3x2...
答:
max: z = 6 x1 + 4 x2 subject to: 2 x1 + 3 x2 + 1 x3 + 0 x4 = 100 4 x1 + 2 x2 + 0 x3 + 1 x4 = 120 x1,x2,x3,x4>=0 得到
单纯形
增广矩阵为:1,-6,-4,0,0,0 0, 2,3,1,0,100 0, 4,2,0,1,120 然后进行矩阵运算,化为: 1,0,0,1/...
什么是
单纯形法
?
答:
那一列填的就是这个式子中p1p2p3的系数,就这样一列一列就可以填好。
单纯形法
具体步骤为从线性方程组找出一个个的单纯形,每一个单纯形可以求得一组解,然后再判断该解使目标函数值是增大还是变小了,决定下一步选择的单纯形。通过优化迭代,直到目标函数实现最大或
最小值
。
单纯形法
中,若不按
最小
比值规则选取出基变量,则在下一个解中至少有一...
答:
对。因为最小比值规则是保证变换后的解仍旧是可行解的方法,依据此规则,决定入基变量能够取得的正的
最小值
,否则,入基变量取得其他正值(大于最小正值)都会导致出现负的变量值。
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