三言两语讲清楚线性规划单纯形方法

本文深入浅出地解析了线性规划中的单纯形方法,介绍了如何通过顶点置换找到最优解,以及处理特殊情况的方法。

三言两语讲清楚线性规划单纯形方法

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单纯形方法思路

单纯性的思路很简单,如果最优解唯一的话,它一定是可行域的一个顶点。
  上面的例子中,可行域的顶点就是两条边界的交点。换句话讲,最优解的五个变量x1,…,x5x1,…,x5中,一定有两个变量为零,其余的大于等于零。我们先从最简单的情况开始研究。

小结

单纯形方法利用了可行域顶点就是非基变量为零的那些点,通过从第一个随机解,逐步进行入基/出基置换,得到第一个可行解,然后再继续入基/出基置换,得到最优解。
  从几何解释上看,就是从任意一个顶点,先找到可行域的一个顶点,再不断沿着相邻顶点,最终走到最优点。
  另外需要注意两个特殊情况:

  • [1]. 如果目标函数中某个变量的系数大于零,但是无法找到与其置换的入基变量,该规划问题最优解是正无穷大。
  • [2]. 如果目标函数中某个变量系数为零,则规划问题可能具有无数个解。
  • [3]. 如果无可行解,则规划问题无解。

到这里单纯形方法的最核心内容就讲完了。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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