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  • 简介:提出了求解线性规划(LP)问题的一种新方法-筛选迭代算法。它通过筛选n维LP问题的n个控制约束方程(不添加驰变量)的方法求得LP问题的最优解。

  • 标签: 线性规划 筛选法 迭代法
  • 简介: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.

  • 标签: 线性规划 基解算法 最优基可行解
  • 简介:利用线性规划单纯形表对线性规划原问题存在无穷多最优解和对偶问题存在无穷多最优解的情况进行了讨论,并分析了对偶问题存在无穷多最优解情况下的影子价格的方向性,最后以实例说明了各种情况,对初学者加深理解及决策者决策参考有一定帮助。

  • 标签: 线性规划 单纯形表 无穷多最优解 对偶问题 影子价格
  • 简介:本文构造了一些线性规划问题来探讨多重最优解的判别准则;补充了现行文献中关于多重最优解判别准则描述的不足,并指出多重最优解判别准则在出现退化解时可能失效的例外情况.

  • 标签: 线性规划 多重最优解 判别准则
  • 简介:区间数线性规划可用于处理含有离散区间数的不确定性优化问题。针对已有算法所求区间解可能包含非可行解的缺陷,基于可能度概念提出了区间数线性规划的有效解、弱有效解、最优解及其解域的定义,给出了改进解法,所得区间解为以上解域的子集。以一个数值模型为例求解,将运算结果与已有算法所得区间解作了对比,说明了改进解法的有效性。

  • 标签: 区间数线性规划 可能度 区间解 有效解 弱有效解
  • 简介:在文献[1]的基础上,讨论了线性规划中人工变量的作用问题。并针对文献[1]提出的避免人工变量的算法,提出了相应的改进意见。

  • 标签: 线性规划 人工变量 单纯形法
  • 简介:在对偶单纯形方法的基础上,提出了线性规划的目标函数最速递减算法.它避开求初始可行基或初始基,以目标函数全局快速递减作为选基准则,将选基过程与换基迭代合二为一,从而大大减少了迭代次数.数值算例显示了该算法的有效性和优越性.

  • 标签: 线性规划 单纯形方法 对偶单纯形方法 目标函数最速递减算法
  • 简介:本文在线性规划问题核心矩阵概念的基础之上,对单纯形算法的块转轴规则进行了深入的研究。在线性规划的Kuhn-Tucker条件基础之上,证明了单纯性算法块转轴规则的理论可行性,并在文章中给出了块转轴规则的理论算法,为转轴规则的研究提出了一个新的方向。

  • 标签: 线性规划 单纯形算法 块转轴 核心矩阵
  • 简介:本文讨论了关于合理下料问题线性规则模型的建立,给出了该问题正确的线性规划模型,用反例说明了某些模型的错误并进行了分析。

  • 标签: 下料问题 线性规划 数学模型
  • 简介:文[1][2]提出了求解线性规划问题的一种新方法--分解筛选法.文[3]证明了文[2]的命题A是错误的.本文进一步证明,用分解筛选法筛选出的变量不一定是最优基变量.

  • 标签: 线性规划 筛选法 最优基可行解
  • 简介:本文通过增加一个特殊约束,贯彻对偶单纯形法检验数全非正的思想,迭代求优;然后再去掉该约束,结果却可得到一个基可行解。上述过程经简化处理后,增减约束可以不必出现,它仅使单纯形表矩阵增加几次初等变换而已,足见其方法之简捷及有效性。

  • 标签: 运筹学 线性规划 单纯形法 对偶单纯形法 增减约束
  • 简介:本文分析了多目标线性规划中'min'算子的非补偿性和'算术平均'算子的不平衡性,并在此基础上论述了两阶段模糊算法与经典折衷算法之间的内在联系.

  • 标签: 多目标线性规划 模糊算法 折衷算法
  • 简介:本文在指出文献[2]缺点的基础上参考该法优点,对大M法引进人工变量的方式进行了改进,给出了至多引进一个人工变量的求线性规划问题的一种新算法.本文方法容易操作,计算量相对较小.

  • 标签: 线性规划 人工变量 大M法 初始可行基 单纯形法
  • 简介:在工农业产品评定级别中,专家组的水平是至关重要的。文中给出一个挑选专家组成负的数学模型,可以检验专家对参评产品的决策水平,为评价所评结论的可信度提供参考依据。

  • 标签: 数学模型 专家 产品定级
  • 简介:文[2]通过两个反例的计算,认为文[1]所提出的求LP可行基的方法有不妥之处,并对[1]的方法中主要步骤作了修正.本文对[1]的算法中轴心项的选取作进一步说明,对[2]中所提出的反例以[1]中算法进行计算与[2]对比分析,说明[2]中的反例并不成立.

  • 标签: 运筹学 可行基 旋转迭代 轴心项
  • 简介:本文将改进的灰色GM(1,1)模型用于某油田年综合含水率的近期发展趋势研究。在平均相对误差达到最小准则下,研究了模型中的背景值参数A和边值修正项£对模型预测精度的影响。在此基础上,采用线性规划方法估计模型中的参数,基于遗传算法求解最佳背景值参数A和最佳边值修正项ε,以确保在相应的模型检验准则下预测的误差达到最小。结果表明,用改进的灰色GM(1,1)模型预测近期注水油田的综合含水率,预测值与实际值相对误差很小,预测精度很高,可以得到非常满意的结果。进一步的研究发现,改进的灰色GM(1,1)模型虽然近期预测精度很高,但研究长期的发展趋势是行不通的,为此又研究探讨了长期发展趋势模型

  • 标签: 改进的灰色GM(1 1)模型 综合含水率 线性规划 遗传算法