关于线性规划单纯形法中初始基选法的改进

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探讨单纯形法的改进

探讨单纯形法的改进

探讨单纯形法的改进单纯形法是一种常见的线性规划求解算法,其基本思路是通过构建初始可行解和不断进行单纯形变换来逐步优化目标函数值。

尽管单纯形法具有一定的优越性和适用性,但在实际问题中,其存在一些问题,如对初始可行解的依赖性、极端点模糊等。

因此,对单纯形法进行改进是非常必要的。

一、基于初始点优化的单纯形法改进传统的单纯形法在构建初始可行解时通常采用随机选取变量赋初值,但这种方法存在依赖性和不确定性,容易导致求解结果出现错误。

因此,提出了一种基于初始点优化的改进方法,即将常用的预处理算法与单纯形法相结合,利用已知的问题结构和性质,从而能够更准确地构建初始可行解,并快速找到最优解。

二、非正则化单纯形法改进传统的单纯形法在处理极端点问题时存在一定的缺陷,其主要原因除了初始可行解的问题之外,还与算法本身的局限性有关。

为了克服这些问题,可以通过非正则化单纯形法来进行改进。

这种方法不仅可以克服传统单纯形法无法处理的极端点问题,还可以有效减少目标函数下降的步骤,从而提高算法的效率和可靠性。

三、随机游走单纯形法改进在应用单纯形法解决实际问题时,如果问题本身具有复杂性和难以预测性,传统的单纯形法可能会出现效率低下和求解结果不稳定等问题。

针对这些问题,可以采用随机游走单纯形法进行改进。

该方法通过随机游走和概率转移等操作,将求解过程从搜索解空间的确定性过程转变为概率性的过程,从而能够更有效地避免局部最优解,并提高算法的稳定性和可靠性。

双端单纯形法是一种新颖的基于单纯形法的优化算法,其基本思路是同时从两个端点开始进行求解,分别向另一个端点移动,直到找到最优解为止。

相较于传统的单端单纯形法,双端单纯形法具有更强的适应性和搜索能力,能够更好地应对复杂性和非线性性问题,从而提高算法的求解效率和质量。

综上所述,单纯形法的改进是一个不断完善和发展的过程,不同的改进方法可以针对不同的问题和应用场景,有效提高算法的效率和可靠性,并在实际问题中得到广泛应用。

改进的单纯形法迭代计算方法

改进的单纯形法迭代计算方法

改进的单纯形法迭代计算方法吴庆丰【摘要】对传统大M法进行改进,若计算检验数的表达式中含有M则只计算含有M的部分,从而简化计算,迭代过程中当人工变量由基变量变为非基变量时,直接去掉人工变量部分的表格然后继续计算,从而再一次降低计算量。

借鉴两阶段法的优点进一步给出了无需给出大M的迭代算法,此法不会破坏目标函数的一致性,而且可以避免传统大M法在利用计算机求解时由于M值的选取不当所导致的计算错误。

%Improved big-M method is presented. If expressions of the calculated test number contain M, the only portion containing M is calculated, and thereby the calculation is simplified. And when artificial variables become nonbasic variables by basic variables in the iterative calculation process, the artificial variables parts of the table can be directly removed and then the calculation is continued. Thus, the amount of computation is again reduced. Taking advantages of two-phase method, an iteration algorithm without giving the big M is further given. This method does not undermine the consistency of the objective function, and the calculation error can be avoided when using traditional big-M method combined with computer to solve, due to the improper selection of the value of M.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2014(000)018【总页数】5页(P59-62,69)【关键词】线性规划;单纯形法;大M法;两阶段法【作者】吴庆丰【作者单位】淮北师范大学数学科学学院,安徽淮北 235000【正文语种】中文【中图分类】O22单纯形法是求解线性规划的基本方法,许多文献对其不断改进。

线性规划单纯形法迭代法则的改进

线性规划单纯形法迭代法则的改进

Ab t a t Ae o d n o te p n i l f smp e t o n h o lx t f smp e to tr t g,t e a t o s r c : c r i g t h r cp e o i lx meh d a d t e c mp e iy o i lx meh d i a n h u h r i e i
工作量就不一样 , 有时相差很大。30 作者 简 介 : 秀英 (9 2 )女 , 教 授 , 士 生 导 师 . 郭 16 一 , 副 硕
第 3期
郭秀英 : 线性 规划单纯形法迭代法则 的改进
熟的一个分支 , 它是解决 经营管理 中如何有效利用现
有人力 、 物力 、 财力完成 更多的任务 , 或在预定 的任务
目标下 , 如何使 耗用 的人力 、 物力 、 力最少 , 财 以实 现
目标 的问题【】 l。线性规 划有统一 的数学模型 , _ 3 其求解 有成熟的通用的算法一 单纯形法。 纯形法是一种 单
∑嘴,



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以, 单纯形法求解线性规划 非常繁琐 , 计算工作量 大 , 特别是迭代计算过 程中 , 进基变量或 出基 变量 有 2个 及 以上时 , 进基变量 、 出基变量确定处理不一样 , 算 计
关 键 词 : 性规 划 ; 纯形 法 ; 化 ;基 变量 线 单 优
中 图 分 类 号 : 2 . O2 1 1 文献 标志码 : A
S u y n h i e rp o r m i g sm p e t o t d i g t e l a r g a n i lx me h d n

《改进单纯形法》课件

《改进单纯形法》课件

寻找更优解。
3
终止
判断终止条件,结束迭代,得到最优解 或无界解。
案例分析
生产调度问题
通过实际案例分析,我们将展示 改进单纯形法在生产调度问题中 的应用,解决效率和成本优化的 挑战。
供应链优化
我们将研究供应链优化问题,并 演示改进单纯形法如何帮助企业 实现最优的运输和仓储安排,提 高整体效益。
投资组合优化
单纯形法的原理
在这一节中,我们将深入了解单纯形法的数学原理,包括基本可行解、人工 变量、进入与离开的规则等。
改进单纯形法的引入
在这一节中,我们将介绍为什么需要对传统单纯形法进行改进,以及改进单 纯形法的出发点和目标。
算法流程
1
初始化
设置初始基本可行解,初始化单纯形表。
迭代
2
根据单纯形表的状态,进行迭代操作,
《改进单纯形法》PPT课 件
欢迎来到本次《改进单纯形法》PPT课件!在这个演示中,我将与大家分享单 纯形法及其改进算法,帮助大家更好地理解并应用于实际问题中。
导言
在这一节中,我们将介绍线性规划的基本概念,为了更好地理解单纯形法的 原理和改进算法的必要性。
什么是单纯形法
在这一节中,我们将详细介绍单纯形法作为线性规划中求解最优解的方法,探讨其优点形法在金融 领域中的应用,帮助投资者实现 最大化的收益。
总结和展望
在这一节中,我们将对单纯形法及其改进算法进行总结,并展望未来的发展 方向和应用领域。

线性规划的解法

线性规划的解法

线性规划的解法线性规划是现代数学中的一种重要分支,它是研究如何在一定约束条件下优化某种目标函数的一种数学方法。

在现实生活中,许多问题都可以用线性规划求解。

如在生产中,如何安排产品的产量才能最大化利润;在运输中,如何安排不同的运输方式最大程度降低成本等等。

线性规划的解法有多种,下面我们就来对其进行详细的介绍。

1. 单纯形法单纯形法是线性规划中最重要的求解方法之一,它是由Dantzig于1947年提出的。

单纯形法的基本思路是从某一个初始解出发,通过挑选非基变量,使得目标函数值逐步减少,直到得到一个最优解。

单纯形法的求解过程需要确定初始解和逐步迭代优化的过程,所以其求解复杂度较高,但是在实际中仍有广泛应用。

2. 对偶线性规划法对偶线性规划法是一种将线性规划问题转化为另一个线性规划问题来求解的方法。

这种方法的主要优势是,它可以用于求解某些无法用单纯形法求解的问题,如某些非线性规划问题。

对偶线性规划法的基本思路是将原问题通过拉格朗日对偶性转化为对偶问题,然后求解对偶问题,最终得到原问题的最优解。

3. 内点法内点法是一种由Nesterov和Nemirovsky于1984年提出的方法,它是一种不需要寻找可行起点的高效的线性规划求解方法。

内点法的基本思路是通过不断向可行域的内部靠近的方式来求解线性规划问题。

内点法的求解过程需要实现某些特殊的算法技术,其求解效率高,可以解决一些规模较大、约束条件复杂的线性规划问题。

4. 分枝定界法分枝定界法是一种通过逐步将线性规划问题分解成子问题来求解的方法。

这种方法的基本思路是,在求解一个较大的线性规划问题时,将其分解成若干个较小的子问题,并在每个子问题中求解线性规划问题,在不断逐步求解的过程中不断缩小问题的规模,最终得到问题的最优解。

总之,不同的线性规划解法各有千秋,根据实际问题的需要来选择合适的求解方法是非常重要的。

希望本文能够对您有所帮助。

线性规划模型的单纯形法初始可行基选择研究

线性规划模型的单纯形法初始可行基选择研究

ga r mmig mo e . e ho s Th l me tr o ta somai n o t x i s d t ee i a e t e i ii e sb e n d1M t d e ee na y r w r n f r to fma r s u e o d t r n t h n ta fa il i m l ba i. s ls Th g rt m sg v n frdee mi a i g t e i i a e sb e b ss b W lme tr r n fr ai n ss Re u t e a o h i ie o tr n tn h n t lf a i l a i y r ee n ay ta so l i i o m t o o o sr i t t x o d 1 Co l s o T e Ex e i n s s w a h lo t m sc n iey ef in n fc n tan s mar fLP mo e . ncu i n h p rme t ho t tt e ag r h i o c s l fi e ta d i h i c t r c si g t sg e t a e he p o e sn i me i r al s v d. y
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线性规划中的单纯形法研究

线性规划中的单纯形法研究

线性规划中的单纯形法研究线性规划是一种常见的优化问题求解方法,而单纯形法则是其中最重要且被广泛应用的算法之一。

本文将对线性规划中的单纯形法进行研究,并探讨其应用和优化。

一、线性规划简介线性规划是一种以线性约束条件和线性目标函数为特征的优化问题,其目标是在满足一系列约束条件的前提下,找到使目标函数值最大或最小的决策变量取值。

线性规划广泛应用于生产、运输、资源分配等实际问题中,具有重要的理论和实践价值。

二、单纯形法原理单纯形法是由乔治·丹齐格于1947年提出的,是一种通过逐步优化目标函数值的方法。

其基本原理是通过在可行域内不断移动,以找到目标函数值的最大或最小值。

单纯形法的核心步骤包括:1. 构建初始单纯形表:将线性规划标准形式转化为单纯形表,其中包括目标函数、约束条件以及决策变量等。

2. 选择主元素:在单纯形表中选择一个入基变量和一个出基变量,并进行主元素系数比对,以确定如何更新单纯形表。

3. 更新单纯形表:通过主元素系数比对的结果,对单纯形表进行更新,并计算新的基变量取值。

4. 判断是否达到最优解:通过判断单纯形表中的目标函数系数是否满足最优性条件,决定是否达到最优解。

若满足最优性条件,则停止迭代,得到最优解;否则,返回步骤2,继续迭代。

三、单纯形法的优化尽管单纯形法在解决线性规划问题中非常有效,但也存在一些优化方法可以提高其求解效率。

以下是一些常见的单纯形法优化技巧:1. 人工变量技巧:将含有不等式约束的线性规划问题转化为标准形式时,引入了人工变量。

而通过合理选择人工变量的初始值,可以减少单纯形法的迭代次数,提高求解效率。

2. 大M法:在单纯形法中,人工变量的引入会导致初始基可行解的搜索空间很大,从而增加迭代的次数。

大M法通过引入一个大的M值来改变迭代的方向,将大M法用于单纯形法求解可以减少迭代次数,提高计算效率。

3. 双目标法:当线性规划问题存在多个优化目标时,可以利用双目标法将多个目标合并为一个目标,从而改进单纯形法的求解效果。

探讨单纯形法的改进

探讨单纯形法的改进

探讨单纯形法的改进单纯形法是一种广泛用于解决线性规划问题的方法,其在解决一些复杂问题时可能会遇到一些问题。

对单纯形法进行改进是一个非常重要的课题。

在本文中,我将探讨一些对单纯形法的改进方法,并分析其优缺点和适用范围。

我们先简要介绍一下单纯形法的基本原理。

单纯形法是通过不断在可行解空间中进行移动找到最优解的一种方法。

其基本思想是从一个初始可行解开始,通过找到一个更好的可行解不断地移动,直到找到最优解为止。

其主要步骤包括确定初始可行解、选择进入基变量、选择离开基变量、计算新的可行解等。

在每一步都有一些规则和条件来指导如何进行移动,以确保在有限步骤内找到最优解。

单纯形法也存在一些问题。

其中最主要的问题是在处理某些特殊情况下会出现退化现象,即算法会陷入循环无法终止。

算法的复杂度也较高,在解决大规模问题时性能可能会受到限制。

对单纯形法进行改进是非常有必要的。

一种可能的改进方法是使用内点法和外点法结合的方法。

内点法通过在可行解空间的内部寻找可行解,从而避免了单纯形法中需要在顶点上移动的过程。

这样可以避免出现退化现象,并且对大规模问题的解决具有一定的优势。

外点法可以通过在可行解空间的外部寻找可行解,来进一步提高算法的收敛速度。

这种方法的优点是能够避免陷入循环,从而提高算法的稳定性和可靠性。

这种方法也存在一些问题,比如在寻找内点和外点的过程中可能需要耗费较多的计算资源。

还有一些其他的改进方法,比如使用分解法和组合法来对问题进行分解和组合,从而提高算法的收敛速度和稳定性。

还可以通过改进算法的数学模型和规则来提高算法的效率和性能。

这些方法都有其独特的优点和局限性,需要根据具体的问题来进行选择和应用。

对单纯形法进行改进是一个非常重要的课题,其可以有效地提高算法的性能和效率。

在实际应用中,我们可以根据具体的问题来选择不同的改进方法,并结合实际情况来进行调整和优化。

希望通过对单纯形法的改进,能够更好地解决实际的工程和管理问题。

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用 极 大 的 惩 罚 逼 使 人 工变 量
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之 .0 二 全
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