使用C语言实现单纯形法求解线性规划问题

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单纯形法C实现

单纯形法C实现

#include<stdio.h>#define M 5#define N 7float Max(float a[],int n);int k,l;void main(){ float a[M][N];//{{0,2,3,0,0,0,0},{12,2,2,1,0,0,0},{8,1,2,0,1,0,0},{16,4,0,0,0,1, 0},{12,0,4,0,0,0,1}};//初始化单纯形表float cb[M],X[N],z[N],cj[N];//z[M]为检验数准备,jj[M],cj[N]是检验数int jj[M],i,j;int s,p,t=0;float maxcj,Z=0.0;printf("请输入一个%d行%d列的初始单纯形表用于求解%d个约束条件%d个变量的线性规划的原问题!",M,N,M-1,N-1);printf("\n"); printf("请输入初始单纯形表的第1行元素即变量的价值系数(第一个元素应默认为0.0)!");printf("\n");for(j=0;j<N;j++)scanf("%f",&a[0][j]);for(i=1;i<M;i++){printf("请输入初始单纯形表的第%d行元素即限定条件与系数矩阵!",i+1);printf("\n");for(j=0;j<N;j++)scanf("%f",&a[i][j]);}//初始化单纯形表*/for(i=1;i<N;i++) //最优解矩阵的初始化X[i]=0.0;for(j=1;j<N;j++){ s=0;p=0;for(i=1;i<M;i++){if(a[i][j]==1){s++;p=i;}}if(s==1)jj[p]=j;} //确定初始基变量,并标识基变量位置//jj[1]=3;jj[2]=4;jj[3]=5;jj[4]=6;//确定初始基变量,并标识基变量位置for(i=1;i<M;i++) cb[i]=a[0][jj[i]]; //基变量的价值系数for(j=0;j<N;j++)X[j]=0.0;for(i=1;i<M;i++)X[jj[i]]=a[i][0];for(j=1;j<N;j++){ z[j]=0.0;for(i=1;i<M;i++)z[j]+=cb[i]*a[i][j]; }//为寻找出基变量的检验数做准备for(j=1;j<N;j++){ cj[j]=0.0;cj[j]=a[0][j]-z[j];}// 检验数maxcj=Max(cj,N);printf("*********************************\n"); printf("输入的单纯形表如下:\n");for(i=0;i<M;i++){ for(j=0;j<N;j++)printf("%6.2f",a[i][j]);printf("\n");} //输出初始化单纯形表//for(i=1;i<M;i++)//printf("%6.2f",cb[i]);printf("\n");//输出基变量的价值系数//for(i=1;i<N;i++)//printf("%6.2f",X[i]);printf("\n");//输出一个基本可行解矩阵//for(j=1;j<N;j++)//printf("%6.2f",cj[j]);printf("\n");// 输出检验数printf("*********************************\n");while(maxcj>0){float R,alk;R=1000.0;for(i=1;i<M;i++)if(a[i][k]>0){ if(R>a[i][0]/a[i][k]){ R=a[i][0]/a[i][k];l=i;}else if(R==a[i][0]/a[i][k])if(jj[l]<jj[i])l=i;else;}if(R==1000.0){ printf("此问题无解!");t=1;break;}jj[l]=k;alk=a[l][k];for(j=0;j<N;j++)a[l][j]=a[l][j]/alk;for(i=1;i<M;i++)if(i!=l)for(j=0;j<N;j++)if(j!=k)a[i][j]=a[i][j]-a[l][j]/a[l][k]*a[i][k]; for(i=1;i<M;i++)if(i!=l)a[i][k]=0.0;for(i=1;i<M;i++)cb[i]=a[0][jj[i]]; //基变量的价值系数for(j=0;j<N;j++)X[j]=0.0;for(i=1;i<M;i++)X[jj[i]]=a[i][0];for(j=1;j<N;j++){ z[j]=0.0;for(i=1;i<M;i++)z[j]+=cb[i]*a[i][j]; }//为寻找出基变量的检验数做准备for(j=1;j<N;j++){ cj[j]=0.0;cj[j]=a[0][j]-z[j];} // 检验数maxcj=Max(cj,N);}if(t!=1){for(j=0;j<N;j++)Z+=a[0][j]*X[j];for(i=0;i<M;i++){ for(j=0;j<N;j++)printf("%6.2f",a[i][j]);printf("\n");}//输出初始化单纯形表//for(i=1;i<M;i++)//printf("%6.2f",cb[i]);printf("\n");//输出基变量的价值系数printf("满足最优解时,X的取值如下:");printf("\n");for(i=1;i<N;i++)printf("X[%d]=%6.2f,",i,X[i]);printf("\n");//输出一个基本可行解矩阵//for(j=1;j<N;j++)//printf("%6.1f",z[j]);printf("\n");//for(j=1;j<N;j++)//printf("%6.2f",cj[j]);printf("\n");// 输出检验数printf("最优解为Z=%6.2f",Z);printf("\n");}}float Max(float a[],int n){int i,maxjj;float maxaj;maxaj=a[1];maxjj=1;for(i=2;i<n;i++)if(maxaj<a[i]){ maxaj=a[i]; maxjj=i;} k=maxjj;return (maxaj);}。

使用单纯形法解线性规划问题(参考模板)

使用单纯形法解线性规划问题(参考模板)

1 / 2使用单纯形法解线性规划问题要求:目标函数为:123min 3z x x x =--约束条件为:1231231312321142321,,0x x x x x x x x x x x -+≤⎧⎪-++≥⎪⎨-+=⎪⎪≥⎩ 用单纯形法列表求解,写出计算过程。

解:1) 将线性规划问题标准化如下:目标函数为:123max max()3f z x x x =-=-++s.t.: 123412356137123456721142321,,,,,,0x x x x x x x x x x x x x x x x x x x -++=⎧⎪-++-+=⎪⎨-++=⎪⎪≥⎩2) 找出初始基变量,为x 4、x 6、x 7,做出单纯形表如下:表一:最初的单纯形表3) 换入变量有两种取法,第一种取为x 2,相应的换出变量为x 6,进行第一次迭代。

迭代后新的单纯形表为:表二:第一种换入换出变量取法迭代后的单纯形表由于x1和x5对应的系数不是0就是负数,所以此时用单纯形法得不到最优解。

表一中也可以把换入变量取为x3,相应的换出变量为x7,进行一次迭代后的单纯形表为:表三:第二种换入换出变量取法迭代后的单纯形表4)表三中,取换入变量为x2,换出变量为x6,进行第二次迭代。

之后的单纯形表为:表四:第二次迭代后的单纯形表5)表四中,取换入变量为x7,换出变量为x3,进行第三次迭代。

之后的单纯形表为:表五:第三次迭代后的单纯形表可以看出,此时x1,x5对应的系数全部非零即负,故迭代结束,没有最优解。

结论:综上所述,本线性规划问题,使用单纯形法得不到最优解。

(注:文档可能无法思考全面,请浏览后下载,供参考。

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线性拟合C语言算法

线性拟合C语言算法

线性拟合C语言算法线性拟合是一种常见的统计方法,用于确定一组数据中的线性关系并据此预测未知数据点。

在C语言中,可以使用最小二乘法来进行线性拟合。

最小二乘法的基本原理是找到一条直线,使得该直线到所有数据点的距离之和最小。

以下是一个使用C语言实现线性拟合的算法示例:```c#include <stdio.h>#include <math.h>//定义数据点结构体typedef structdouble x;double y;} DataPoint;//计算线性回归的斜率和截距void linearRegression(DataPoint data[], int n, double* slope, double* intercept)double sumX = 0; // x的和double sumY = 0; // y的和double sumX2 = 0; // x的平方和double sumXY = 0; // x和y的乘积和//计算各项和for (int i = 0; i < n; i++)sumX += data[i].x;sumY += data[i].y;sumX2 += pow(data[i].x, 2);sumXY += data[i].x * data[i].y;}//计算斜率和截距*slope = (n * sumXY - sumX * sumY) / (n * sumX2 - pow(sumX, 2));*intercept = (sumY - (*slope) * sumX) / n;int maiDataPoint data[] = {{1, 2}, {2, 3}, {3, 4}, {4, 5}, {5, 6}}; // 样本数据int n = sizeof(data) / sizeof(data[0]); // 数据点个数double slope, intercept; // 斜率和截距linearRegression(data, n, &slope, &intercept);//打印结果printf("Linear regression equation: y = %.2fx + %.2f\n", slope, intercept);return 0;```在上述算法中,首先定义了一个数据点的结构体`DataPoint`,包含`x`和`y`两个属性,分别表示数据点的自变量和因变量。

用单纯形法求解目标规划

用单纯形法求解目标规划
P1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 σkj P2 -10 -1 -2 0 0 0 2 0 0 0
P3 -56 -8 -10 0 0 0 0 0 1 0
Cj
0
0
0 P1 P2 P2 P3 0 0
CB XB b x1
x2
d
1
d
1
d
2
d
2
d
3
d
3
x3
0
d
1
5 3/2 0
1 -1 1/2 -1/2 0
0 0 0 -2/5 2/5 1
0 1 0 -3/10 3/10 0
00 01 0 0
00 00 0 0
00 00 0 0
P2 P3 0
d
2
d
3
d
3
000
000
-1 0 0
0 1 -1
0 0 0单
1 0 0纯 0 0 1形 0 -1 1 表 0 1/10 -1/101
-1 -3/5 3/5
0 1/20 -1/20
cj
CB XB b
0 x3 60
0 x1 0
0
d
2
36
P3
d
3
48
P1 j c j z j P2
P3
0 x3 12
0 x1 24/5
0
d
2
36/5
0 x2
j cj zj
12/5
P1 P2 P
单纯形表1
00 x1 x2
0 P1 x3 d1
00
d1
d
2Байду номын сангаас
0 20 1 -5 5 0
1 -2 0 1 -1 0

单纯形法C++实现

单纯形法C++实现

单纯形法C++实现使⽤单纯型法来求解线性规划,输⼊单纯型法的松弛形式,是⼀个⼤矩阵,第⼀⾏为⽬标函数的系数,且最后⼀个数字为当前轴值下的 z 值。

下⾯每⼀⾏代表⼀个约束,数字代表系数每⾏最后⼀个数字代表 b 值。

算法和使⽤单纯性表求解线性规划相同。

对于线性规划问题:Max x1 + 14* x2 + 6*x3s . t . x1 + x2 + x3 <= 4 x1<= 2 x3 <= 3 3*x2 + x3 <= 6 x1,x2,x3 >= 0我们可以得到其松弛形式:Max x1 + 14*x2 + 6*x3s.t. x1 + x2 + x3 + x4 = 4 x1 + x5 = 2 x3 + x6 = 3 3*x2 + x3 + x7 = 6 x1 , x2 , x3 , x4 , x5 , x6 , x7 ≥ 0我们可以构造单纯性表,其中最后⼀⾏打星的列为轴值。

单纯性表x1x2x3x4x5x6x7bc1=1c2=14c3=6c4=0c5=0c6=0c7=0-z=011110004100010020010010303100016****在单纯性表中,我们发现⾮轴值的x上的系数⼤于零,因此可以通过增加这些个x的值,来使⽬标函数增加。

我们可以贪⼼的选择最⼤的c,再上⾯的例⼦中我们选择c2作为新的轴,加⼊轴集合中,那么谁该出轴呢?其实我们由于每个x都⼤于零,对于x2它的增加是有所限制的,如果x2过⼤,由于其他的限制条件,就会使得其他的x⼩于零,于是我们应该让x2⼀直增⼤,直到有⼀个其他的x刚好等于0为⽌,那么这个x就被换出轴。

我们可以发现,对于约束⽅程1,即第⼀⾏约束,x2最⼤可以为4(4/1),对于约束⽅程4,x2最⼤可以为3(6/3),因此x2最⼤只能为他们之间最⼩的那个,这样才能保证每个x都⼤于零。

因此使⽤第4⾏,来对各⾏进⾏⾼斯⾏变换,使得⼆列第四⾏中的每个x都变成零,也包括c2。

用c语言实现单纯形法的编程

用c语言实现单纯形法的编程

用c语言实现单纯形法的编程#include "stdio.h"#include "math.h"#include <iostream>int M,N;float c[100],a[100][100],b[100],CZ[100],Dn[100],th[100],x[100];int Fn[100];int K,L,ths;float zy;int shuru();void findmm();void chang();main(){float max_Z,sum=0,s=0;int i,j,r=0;if(!shuru()) { printf("ERROR!!!\n");return 0;}while(r<N){ r=0;for(j=0;j<N;j++){if(Dn[j]>0){findmm();if(ths==M) {goto loop;}else chang();}else r++;}}loop:if(ths==M){printf("\n此线性规划没有有限最优解!!!\n");printf("\n此线性规划最终迭代结果为:");printf("\n Cj ");for(j=0;j<N;j++)printf("%.3f ",c[j]);printf("\n");printf("Cb Xb b ");for(j=0;j<N;j++)printf(" x%d ",j+1);printf(" th ");for(i=0;i<M;i++){ printf("\n%.1f ",CZ[i]);printf("x%d ",Fn[i]+1);printf("%.3f ",b[i]);for(j=0;j<N;j++){ printf(" %.3f ",a[i][j]);}printf(" %.3f ",th[i]);printf("\n");}printf(" Dn ");for(j=0;j<N;j++)printf(" %.3f ",Dn[j]);printf("\n");printf("\n此时的解为:");sum=0;for(i=0;i<M;i++){ sum+=CZ[i]*b[i];printf("\nx%d=%.3f",Fn[i]+1,b[i]);}max_Z=sum;printf("\n此时目标函数的值为:Z= %.3f\n",max_Z);}else{printf("\n此线性规划最终迭代结果为:");printf("\n Cj ");for(j=0;j<N;j++)printf("%.3f ",c[j]);printf("\n");printf("Cb Xb b ");for(j=0;j<N;j++)printf(" x%d ",j+1);printf(" th ");for(i=0;i<M;i++){ printf("\n%.1f ",CZ[i]);printf("x%d ",Fn[i]+1);printf("%.3f ",b[i]);for(j=0;j<N;j++){ printf(" %.3f ",a[i][j]);}printf(" %.3f ",th[i]);printf("\n");}printf(" Dn ");for(j=0;j<N;j++)printf(" %.3f ",Dn[j]);printf("\n");printf("\n故,目标函数的基解为:");sum=0;for(i=0;i<M;i++){ sum+=CZ[i]*b[i];printf("\nx%d=%.3f",Fn[i]+1,b[i]);}max_Z=sum;printf("\n目标函数的值为:max_Z= %.3f\n",max_Z);}system("pause");return 1;}int shuru(){ int i,j;float sum=0;printf("请输入线性规划问题的约束条件个数M:");scanf("%d",&M);printf("请输入线性规划问题的决策变量个数N:");scanf("%d",&N);printf("请输入目标函数的系数:");for(i=0;i<N;i++)scanf("%f",&c[i]);printf("请输入线性规划问题的约束矩阵:\n");for(i=0;i<M;i++){ for(j=0;j<N;j++)scanf("%f",&a[i][j]);scanf("%f",&b[i]);}printf("请输入线性规划问题的初始基:\n");for(j=0;j<N;j++)scanf("%f",&x[j]);for(i=j=0;j<N;j++){if(x[j]!=0){ Fn[i]=j;CZ[i]=c[j];i++;}}for(j=0;j<N;j++){ sum=0;for(i=0;i<M;i++)sum+=CZ[i]*a[i][j];Dn[j]=c[j]-sum;}return 1;}void findmm(){ int i;int max,min;max=0;K=max;for(i=1;i<N;i++)if(Dn[i]>Dn[K]) max=i;K=max;for(i=0;i<M;i++){if(a[i][K]!=0) {th[i]=b[i]/a[i][K];min=i;} else th[i]=-1;}ths=0;for(i=0;i<M;i++)if(th[i]<0) ths=ths+1;for(i=0;i<M;i++)if((th[i]>0)&&(th[i]<th[min])) min=i;L=min;zy=a[L][K];Fn[L]=K;CZ[L]=c[K];}void chang(){ int i,j;float t;for(j=0;j<N;j++)a[L][j]=a[L][j]/zy;b[L]=b[L]/zy;for(i=0;i<M;i++){if(i==L) continue;t=a[i][K];b[i]=b[L]*(-t)+b[i];for(j=0;j<N;j++)a[i][j]=a[L][j]*(-t)+a[i][j];}t=Dn[K];for(j=0;j<N;j++)Dn[j]=(-t)*a[L][j]+Dn[j];K=0;for(i=1;i<N;i++)if(Dn[i]>Dn[K]) K=i;for(i=0;i<M;i++){if(a[i][K]!=0) {th[i]=b[i]/a[i][K];}else th[i]=-1;}}#include "stdio.h"#include "math.h"#include <iostream>int M,N;float c[100],a[100][100],b[100],CZ[100],Dn[100],th[100],x[100]; int Fn[100];int K,L,ths;float zy;int shuru();void findmm();void chang();main(){float max_Z,sum=0,s=0;int i,j,r=0;if(!shuru()) { printf("ERROR!!!\n");return 0;}while(r<N){ r=0;for(j=0;j<N;j++){if(Dn[j]>0){findmm();if(ths==M) {goto loop;} else chang();}else r++;}}loop:if(ths==M){printf("\n此线性规划没有有限最优解!!!\n");printf("\n此线性规划最终迭代结果为:");printf("\n Cj ");for(j=0;j<N;j++)printf("%.3f ",c[j]);printf("\n");printf("Cb Xb b ");for(j=0;j<N;j++)printf(" x%d ",j+1);printf(" th ");for(i=0;i<M;i++){ printf("\n%.1f ",CZ[i]);printf("x%d ",Fn[i]+1);printf("%.3f ",b[i]);for(j=0;j<N;j++){ printf(" %.3f ",a[i][j]);}printf(" %.3f ",th[i]);printf("\n");}printf(" Dn ");for(j=0;j<N;j++)printf(" %.3f ",Dn[j]);printf("\n");printf("\n此时的解为:");sum=0;for(i=0;i<M;i++){ sum+=CZ[i]*b[i];printf("\nx%d=%.3f",Fn[i]+1,b[i]);}max_Z=sum;printf("\n此时目标函数的值为:Z= %.3f\n",max_Z); }else{printf("\n此线性规划最终迭代结果为:");printf("\n Cj ");for(j=0;j<N;j++)printf("%.3f ",c[j]);printf("\n");printf("Cb Xb b ");for(j=0;j<N;j++)printf(" x%d ",j+1);printf(" th ");for(i=0;i<M;i++){ printf("\n%.1f ",CZ[i]);printf("x%d ",Fn[i]+1);printf("%.3f ",b[i]);for(j=0;j<N;j++){ printf(" %.3f ",a[i][j]);}printf(" %.3f ",th[i]);printf("\n");}printf(" Dn ");for(j=0;j<N;j++)printf(" %.3f ",Dn[j]);printf("\n");printf("\n故,目标函数的基解为:");sum=0;for(i=0;i<M;i++){ sum+=CZ[i]*b[i];printf("\nx%d=%.3f",Fn[i]+1,b[i]);}max_Z=sum;printf("\n目标函数的值为:max_Z= %.3f\n",max_Z);}system("pause");return 1;}int shuru(){ int i,j;float sum=0;printf("请输入线性规划问题的约束条件个数M:"); scanf("%d",&M);printf("请输入线性规划问题的决策变量个数N:"); scanf("%d",&N);printf("请输入目标函数的系数:");for(i=0;i<N;i++)scanf("%f",&c[i]);printf("请输入线性规划问题的约束矩阵:\n");for(i=0;i<M;i++){ for(j=0;j<N;j++)scanf("%f",&a[i][j]);scanf("%f",&b[i]);}printf("请输入线性规划问题的初始基:\n");for(j=0;j<N;j++)scanf("%f",&x[j]);for(i=j=0;j<N;j++){if(x[j]!=0){ Fn[i]=j;CZ[i]=c[j];i++;}}for(j=0;j<N;j++){ sum=0;for(i=0;i<M;i++)sum+=CZ[i]*a[i][j];Dn[j]=c[j]-sum;}return 1;}void findmm(){ int i;int max,min;max=0;K=max;for(i=1;i<N;i++)if(Dn[i]>Dn[K]) max=i;K=max;for(i=0;i<M;i++){if(a[i][K]!=0) {th[i]=b[i]/a[i][K];min=i;} else th[i]=-1;}ths=0;for(i=0;i<M;i++)if(th[i]<0) ths=ths+1;for(i=0;i<M;i++)if((th[i]>0)&&(th[i]<th[min])) min=i; L=min;zy=a[L][K];Fn[L]=K;CZ[L]=c[K];}void chang(){ int i,j;float t;for(j=0;j<N;j++)a[L][j]=a[L][j]/zy;b[L]=b[L]/zy;for(i=0;i<M;i++){if(i==L) continue;t=a[i][K];b[i]=b[L]*(-t)+b[i];for(j=0;j<N;j++)a[i][j]=a[L][j]*(-t)+a[i][j];}t=Dn[K];for(j=0;j<N;j++)Dn[j]=(-t)*a[L][j]+Dn[j];K=0;for(i=1;i<N;i++)if(Dn[i]>Dn[K]) K=i;for(i=0;i<M;i++){if(a[i][K]!=0) {th[i]=b[i]/a[i][K];} else th[i]=-1;}}/view/579bf98b79563c1ec5da71a4.html /view/560260a8647d27284a73510c.html /view/da495b9b76eeaeaad1f330f9.html//在Visual C++控制台程序中编译执行#include<iostream.h>#include<math.h>#define M 10000//全局变量float kernel[11][31];//核心矩阵表int m=0,n=0,t=0;//m:结构向量的个数//n:约束不等式个数//t:目标函数类型:-1代表求求最小值,1代表求最大值//输入接口函数void input(){//读入所求问题的基本条件cout<<"----------参数输入-----------"<<endl;cout<<"请按提示输入下列参数:"<<endl<<endl;cout<<" 结构向量数m: "<<" m= ";cin>>m;cout<<endl<<" 约束不等式数n:"<<" n= ";cin>>n;int i,j;//初始化核心向量for (i=0;i<=n+1;i++)for (j=0;j<=m+n+n;j++)kernel [i][j]=0;//读入约束条件cout<<endl<<" 约束方程矩阵的系数及不等式方向(1代表<=,-1代表>=):"<<endl<<endl<<" ";for (i=1;i<=m;i++)cout<<" x"<<i;cout<<" 不等式方向 "<<" 常数项"<<endl;for (i=1;i<=n;i++){cout<<" 不等式"<<i<<" ";for (j=1;j<=m+2;j++)cin>>kernel [i][j];}for (i=1;i<=n;i++){kernel [i][0]=kernel [i][m+2];kernel [i][m+2]=0;}//读入目标条件cout<<endl<<endl<<" 目标函数的系数及类型(求最小值:1;求最大值:-1):"<<endl<<endl<<" ";for(i=1;i<=m;i++)cout<<"x"<<i<<" ";cout<<"类型"<<endl<<" ";cout<<" 目标函数: ";for (i=1;i<=m;i++)cin>>kernel [0][i];cin>>t;//矩阵调整if(t==-1)for(i=1;i<=m;i++)kernel [0][i]=(-1)*kernel [0][i];for(i=1;i<=n;i++){kernel [i][m+i]=kernel [i][m+1];if(i!=1)kernel [i][m+1]=0;}}//算法函数void comput(){int i,j,flag,temp1,temp2,h,k=0,temp3[10];float a,b[11],temp,temp4[11],temp5[11],f=0,aa,d,c; //初始化for(i=1;i<=n;i++)temp3[i]=0;for(i=0;i<11;i++){ temp4[i]=0;temp5[i]=0;}for(i=1;i<=n;i++){if(kernel [i][m+i]==-1){kernel [i][m+n+i]=1;kernel [0][m+n+i]=M;temp3[i]=m+n+i;}elsetemp3[i]=m+i;}for(i=1;i<=n;i++)temp4[i]=kernel [0][temp3[i]];//循环求解do{for(i=1;i<=m+n+n;i++){a=0;for(j=1;j<=n;j++)a+=kernel [j][i]*temp4[j];kernel [n+1][i]=kernel [0][i]-a; }for(i=1;i<=m+n+n;i++){if(kernel [n+1][i]>=0) flag=1; else{flag=-1;break;}}if(flag==1){ for(i=1;i<=n;i++){if(temp3[i]<=m+n) temp1=1; else{temp1=-1; break;}}//输出结果cout<<endl<<endl;cout<<"----------结果输出-----------"<<endl<<endl;if(temp1==1){cout<<" 此线性规划的最优解存在!"<<endl<<endl<<" 最优解为:"<<endl<<endl<<" ";for(i=1;i<=n;i++)temp5[temp3[i]]=kernel [i][0];for(i=1;i<=m;i++)f+=t*kernel [0][i]*temp5[i];for(i=1;i<=m;i++){cout<<"x"<<i<<" = "<<temp5[i];if(i!=m)cout<<", ";}cout<<" ;"<<endl<<endl<<" 最优目标函数值f= "<<f<<endl<<endl;return ;}else{cout<<" 此线性规划无解"<<endl<<endl; return ;}}if(flag==-1){temp=100000;for(i=1;i<=m+n+n;i++)if(kernel [n+1][i]<temp){temp=kernel [n+1][i];h=i;}for(i=1;i<=n;i++){if(kernel [i][h]<=0) temp2=1;else {temp2=-1;break;}}}if(temp2==1){cout<<"此线性规划无约束";return ;}if(temp2==-1){c=100000;for(i=1;i<=n;i++){if(kernel [i][h]!=0) b[i]=kernel [i][0]/kernel [i][h]; if(kernel [i][h]==0) b[i]=100000;if(b[i]<0) b[i]=100000;if(b[i]<c){c=b[i];k=i;}}temp3[k]=h;temp4[k]=kernel [0][h];d=kernel [k][h];for(i=0;i<=m+n+n;i++)kernel [k][i]=kernel [k][i]/d;for(i=1;i<=n;i++){ if(i==k)continue;aa=kernel [i][h];for(j=0;j<=m+n+n;j++)kernel [i][j]=kernel [i][j]-aa*kernel [k][j];}}}while(1);return ;}//主函数void main(){ cout<<"-------------------单纯形算法程序----------------------"<<endl<<endl; input();comput();}#include<stdio.h>#include<math.h>#define m 3 /*定义约束条件方程组的个数*/#define n 5 /*定义未知量的个数*/float M=1000000.0;float A[m][n]; /*用于记录方程组的数目和系数;*/float C[n]; /*用于存储目标函数中各个变量的系数*/ float b[m]; /*用于存储常约束条件中的常数*/float CB[m]; /*用于存储基变量的系数*/float seta[m]; /*存放出基与入基的变化情况*/float delta[n]; /*存储检验数矩阵*/float x[n];int num[m]; /*用于存放出基与进基变量的情况*/ float ZB=0; /*记录目标函数值*/void input();void print();int danchunxing1();int danchunxing2(int a);void danchunxing3(int a,int b);int danchunxing1(){int i,k=0;int flag=0;float min=0;for(i=0;i<n;i++)if(delta[i]>=0)flag=1;else {flag=0;break;}if(flag==1)return -1;for(i=0;i<n;i++){if(min>delta[i]){min=delta[i];k=i;}return k;}int danchunxing2(int a){int i,k,j;int flag=0;float min;k=a;for(i=0;i<m;i++)if(A[i][k]<=0)flag=1;else {flag=0;break;}if(flag==1){printf("\n该线性规划无最优解!\n"); return -1;} for(i=0;i<m;i++){if(A[i][k]>0)seta[i]=b[i]/A[i][k];else seta[i]=M;}min=M;for(i=0;i<m;i++){if(min>=seta[i]){min=seta[i];j=i;}}num[j]=k+1;CB[j]=C[k];return j;}void danchunxing3(int p,int q){int i,j,c,l;float temp1,temp2,temp3;c=p;/*行号*/l=q;/*列号*/ temp1=A[c][l];b[c]=b[c]/temp1;for(j=0;j<n;j++)A[c][j]=A[c][j]/temp1;for(i=0;i<m;i++){if(i!=c)if(A[i][l]!=0){temp2=A[i][l];b[i]=b[i]-b[c]*temp2;for(j=0;j<n;j++)A[i][j]=A[i][j]-A[c][j]*temp2;}}temp3=delta[l];for(i=0;i<n;i++)delta[i]=delta[i]-A[c][i]*temp3;}void print(){int i,j=0;printf("\n--------------------------------------------------------------------------\n"); for(i=0;i<m;i++){printf("%8.2f\tX(%d) %8.2f ",CB[i],num[i],b[i]);for(j=0;j<n;j++)printf("%8.2f ",A[i][j]);printf("\n");}printf("\n--------------------------------------------------------------------------\n"); printf("\t\t\t");for(i=0;i<n;i++)printf(" %8.2f",delta[i]);printf("\n--------------------------------------------------------------------------\n"); }void input(){int i,j; /*循环变量*/int k;printf("请输入方程组的系数矩阵A(%d行%d列):\n",m,n);for(i=0;i<m;i++)for(j=0;j<n;j++)scanf("%f",&A[i][j]);printf("\n请输入初始基变量的数字代码num矩阵:\n");for(i=0;i<m;i++)scanf("%d",&num[i]);printf("\n请输入方程组右边的值矩阵b:\n");for(i=0;i<m;i++)scanf("%f",&b[i]);printf("\n请输入目标函数各个变量的系数所构成的系数阵C:\n");for(i=0;i<n;i++)scanf("%f",&C[i]);for(i=0;i<n;i++)delta[i]=C[i];for(i=0;i<m;i++){k=num[i]-1;CB[i]=C[k];}}void main(){int i,j=0;int p,q,temp;input();printf("\n--------------------------------------------------------------------------\n"); printf(" \tCB\tXB\tb\t");for(i=0;i<n;i++)printf(" X(%d)\t",i+1);for(i=0;i<n;i++)x[i]=0;printf("\n");while(1){q=danchunxing1();if(q==-1){print();printf("\n所得解已经是最优解!\n");printf("\n最优解为:\n");for(j=0;j<m;j++){temp=num[j]-1;x[temp]=b[j];}for(i=0;i<n;i++){printf("x%d=%.2f ",i+1,x[i]);ZB=ZB-x[i]*C[i];}printf("ZB=%.2f",ZB);break;}print();p=danchunxing2(q);printf("\np=%d,q=%d",p,q);if(q==-1) break;danchunxing3(p,q);}}。

管理运筹学,用单纯形法求解以下线性规划问题

管理运筹学,用单纯形法求解以下线性规划问题

管理运筹学,用单纯形法求解以下线性规划问题管理运筹学是处理决策问题的重要科学,不仅根据不同目标和条件制定策略,而且可以更有效地识别和解决问题。

有些决策问题往往是非线性复杂性,涉及多个因素和变量之间的复杂关系,因此,以线性规划模型的形式来处理这些问题被认为是最有效的方法之一。

但是,线性规划模型的求解可能会非常困难,尤其是规模较大的问题。

而单纯形法作为其中一种有效的求解方法,其有效性和灵活性,使其在管理运筹学的研究中具有重要的意义。

单纯形法是指将原始线性规划问题转换为单纯形问题,然后利用相应的单纯形算法求解该问题,以求解线性规划问题。

单纯形法最早由威廉伯恩斯特(William B.Von Neumann)提出,它是利用单纯形理论把原始线性规划问题转化为单纯形问题,然后求解单纯形问题,得到原始线性规划问题的最优解。

单纯形算法的基本步骤包括:首先,根据原始线性规划问题的约束条件,构造单纯形方程组;其次,可以以此单纯形方程组为基础,进行单纯形法的迭代;最后,根据迭代的结果来求解原始的线性规划问题。

单纯形法在管理运筹学中的应用非常广泛,它不仅可以用来求解比较复杂的线性规划问题,而且可以用来解决某些约束条件下的非线性规划问题,从而解决管理运筹学中的相关问题。

另外,单纯形法还可以在企业资源规划(ERP)等管理运筹学领域的应用中发挥重要作用。

在实际应用中,单纯形法有其优缺点。

优点主要有以下几点:首先,它是一种有效的求解线性规划问题的方法,可以用来解决比较复杂的问题;其次,求解步骤简单,可以在较短的时间里求得最优解;最后,它适用性强,也可以用来解决某些约束条件下的非线性规划问题。

然而,单纯形法也有一些缺点,比如具有结构性特征,可能不能求解一些复杂的问题;另外,在求解比较大的问题时,运算负荷较大,效率较低。

总之,单纯形法是一种求解线性规划问题的有效方法,在管理运筹学中,它具有重要的意义和应用价值,它可以有效地解决复杂的线性规划问题,也能够解决某些特定条件下的非线性规划问题。

单纯形法c语言

单纯形法c语言

单纯形法c语言单纯形法(Simplex Algorithm)是一种用于线性规划问题的常用算法。

它的目标是找到线性规划问题的最优解,即满足约束条件下的最大或最小目标函数值。

单纯形法的思想相对简单,但是在实现时需要注意一些细节。

单纯形法的基本原理是通过不断地在可行解空间中移动,逐步逼近最优解。

它通过迭代的方式,每次找到一个更优的可行解,直到找到最优解为止。

这个过程是通过转动问题的一个角点,使其向邻近的角点移动,直到达到最优解。

单纯形法的核心是构造单纯形表(Simplex Tableau)。

单纯形表是一个矩阵,由目标函数和约束条件组成。

表中的每一行代表一个约束条件,而列则代表决策变量。

单纯形表中的元素表示某个变量在约束条件下的系数。

单纯形法的步骤如下:1.将线性规划问题转化为标准形式。

标准形式要求目标函数为最小化形式,约束条件为等式形式,并且决策变量为非负数。

2.构造初始单纯形表。

将约束条件和目标函数转化为单纯形表的形式,并填写初始值。

3.检查单纯形表是否为最优解。

如果表中的目标函数系数均为负数,则可以确定该解为最优解,算法结束。

否则,找到目标函数系数中的最小值所在的列。

4.选择合适的基变量。

在所选列中,找到使约束条件保持满足的最优值所在的行,并将其称为主元行。

将主元行与所选列进行交换,使得目标函数系数中的最小值所在的位置变为主元。

5.进行主元行的消元操作。

通过将主元行除以主元元素,使主元元素变为1,并将其他行的元素都变为0,同时更新单纯形表的其他值。

6.重复第3步到第5步,直到找到最优解或者确定无界问题或者无可行解。

在实现单纯形法的过程中,需要注意以下几点:1.单纯形表的数据结构。

单纯形表可以使用矩阵或数组表示,同时需要记录变量的基变量和非基变量,以及目标函数的最优值。

2.主元行的选取。

可以使用不同的策略选择主元行,例如选取最小比值法或者随机选择法。

3.主元行的消元操作。

消元操作时,需要将主元行的其他元素变为0。

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上机实验报告一、实验目的和要求1、目的:●掌握单纯形算法的计算步骤,并能熟练使用该方法求解线性规划问题。

●了解算法→程序实现的过程和方法。

2、要求:●使用熟悉的编程语言编制单纯形算法的程序。

●独立编程,完成实验,撰写实验报告并总结。

二、实验内容和结果1、单纯形算法的步骤及程序流程图。

(1)、算法步骤(2)、程序图各段代码功能描述:(1)、定义程序中使用的变量#include<stdio.h>#include<math.h>#define m 3 /*定义约束条件方程组的个数*/#define n 5 /*定义未知量的个数*/float M=1000000.0;float A[m][n]; /*用于记录方程组的数目和系数;*/float C[n]; /*用于存储目标函数中各个变量的系数*/float b[m]; /*用于存储常约束条件中的常数*/float CB[m]; /*用于存储基变量的系数*/float seta[m]; /*存放出基与入基的变化情况*/float delta[n]; /*存储检验数矩阵*/float x[n]; /*存储决策变量*/int num[m]; /*用于存放出基与进基变量的情况*/float ZB=0; /*记录目标函数值*/(2)、定义程序中使用的函数void input();void print();int danchunxing1();int danchunxing2(int a);void danchunxing3(int a,int b);(3)、确定入基变量,对于所有校验数均小于等于0,则当前解为最优解。

int danchunxing1(){int i,k=0;int flag=0;float max=0;for(i=0;i<n;i++)if(delta[i]<=0)flag=1;else {flag=0;break;}if(flag==1)return -1;for(i=0;i<n;i++){if(max <delta[i]){ max =delta[i];k=i;}}return k;}(4)、确定出基变量,如果某个大于0的校验数,对应的列向量中所有元素小于等于0,则线性规划问题无解。

int danchunxing2(int a){int i,k,j;int flag=0;float min;k=a;for(i=0;i<m;i++)if(A[i][k]<=0)flag=1;else {flag=0;break;}if(flag==1){printf("\n该线性规划无最优解!\n"); return -1;} for(i=0;i<m;i++){if(A[i][k]>0)seta[i]=b[i]/A[i][k];else seta[i]=M;}min=M;for(i=0;i<m;i++){if(min>=seta[i]){min=seta[i];j=i;}}num[j]=k+1;CB[j]=C[k];return j;}(5)、迭代运算,计算新的单纯形表。

void danchunxing3(int p,int q){int i,j,c,l;float temp1,temp2,temp3;c=p;/*行号*/l=q;/*列号*/temp1=A[c][l];b[c]=b[c]/temp1;for(j=0;j<n;j++)A[c][j]=A[c][j]/temp1;for(i=0;i<m;i++){if(i!=c)if(A[i][l]!=0){temp2=A[i][l];b[i]=b[i]-b[c]*temp2;for(j=0;j<n;j++)A[i][j]=A[i][j]-A[c][j]*temp2;}}temp3=delta[l];for(i=0;i<n;i++)delta[i]=delta[i]-A[c][i]*temp3;}(6)、输入函数,输入方程组的系数矩阵、初始基变量的数字代码、方程组右边的值矩阵、目标函数各个变量的系数所构成的系数阵。

void print(){int i,j=0;printf("\n--------------------------------------------------------------------------\n");for(i=0;i<m;i++){printf("%8.2f\tX(%d) %8.2f ",CB[i],num[i],b[i]);for(j=0;j<n;j++)printf("%8.2f ",A[i][j]);printf("\n");}printf("\n--------------------------------------------------------------------------\n");printf("\t\t\t");for(i=0;i<n;i++)printf(" %8.2f",delta[i]);printf("\n--------------------------------------------------------------------------\n");}void input(){int i,j; /*循环变量*/int k;printf("请输入方程组的系数矩阵A(%d行%d列):\n",m,n);for(i=0;i<m;i++)for(j=0;j<n;j++)scanf("%f",&A[i][j]);printf("\n请输入初始基变量的数字代码num矩阵:\n");for(i=0;i<m;i++)scanf("%d",&num[i]);printf("\n请输入方程组右边的值矩阵b:\n");for(i=0;i<m;i++)scanf("%f",&b[i]);printf("\n请输入目标函数各个变量的系数所构成的系数阵C:\n");for(i=0;i<n;i++)scanf("%f",&C[i]);for(i=0;i<n;i++)delta[i]=C[i];for(i=0;i<m;i++){k=num[i]-1;CB[i]=C[k];}}(7)、主函数,调用前面定义的函数。

{int i,j=0;int p,q,temp;input();printf("\n--------------------------------------------------------------------------\n"); printf(" \tCB\tXB\tb\t");for(i=0;i<n;i++)printf(" X(%d)\t",i+1);for(i=0;i<n;i++)x[i]=0;printf("\n");while(1){q=danchunxing1();if(q==-1){print();printf("\n所得解已经是最优解!\n");printf("\n最优解为:\n");for(j=0;j<m;j++){temp=num[j]-1;x[temp]=b[j];}for(i=0;i<n;i++){printf("x%d=%.2f ",i+1,x[i]);ZB=ZB+x[i]*C[i];}printf("ZB=%.2f",ZB);break;}print();p=danchunxing2(q);printf("\np=%d,q=%d",p,q);if(q==-1) break;danchunxing3(p,q);}}输入:(1)、输入方程组的系数矩阵A(3行5列)(2)、输入初始基变量的数字代码num矩阵(3)、输入方程组右边的值矩阵b(4)、输入目标函数各个变量的系数所构成的系数阵C(1)、输出是否为最优解(2)、输出最优解为多少3、使用所编程序求解如下LP问题并给出结果。

P26 例5 程序运行结果输出:P33 例7程序运行结果输出:P34例8程序运行结果输出:P35 例9 程序运行结果自动化系上机实验报告(课程名称:运筹学)学生姓名:学号:输出:三、实验总结通过使用C语言实现单纯形法求解线性规划问题和用matlab优化工具箱求解LP问题,使得问题的求解更加简单和容易,而且也更加快速的求解问题,我们也对这两种方法有了更深刻的了解。

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