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线性规划之单纯形法【超详解+图解】目录1.作用 2.线性规划的一般形式 5.1几何意义 5.2如何判断最优 5.3如何选择新的基变量 5.4如何选择被替换的基变量 5.5终止条件 标准型: 转化为标准型: 松弛型: 转轴： 初始化：Return Top1.作用单纯形法是解决线性规划问题的一个有效的算法。线性规划就是在一组线性约束条件下，求解目标函数最优解的问题。Return Top2.线性规划的一般形式在约束条件下，寻找目标函数z的最大值。..

最优化问题-线性优化(LP)weixin_39195527 2017-07-01 19:10:11 14815 收藏 5分类专栏： 最优化问题版权这里最优化问题的讨论，主要指在给定某个确认的目标函数以及该函数的自变量的一些约束条件，求函数的最大或最小值的问题，通用的数学表达式:目标函数 :f(x)f(x)约束条件 :s.t.g(x)≤0,h(x)=0s.t.g(x)≤0,h(x)=0求解:minf(x)或maxf(x)minf(x)或maxf(x)根据约束条件以及目标函数..

单纯形法的来历　　在求解LP问题时，有人给出了图解法，但对多维变量时,却无能为力。　　于是，美国数学家G.B. Dantzig (丹捷格)发明了一种“单纯形法”的代数算法，尤其是方便于计算机运算。这是运筹学史上最辉煌的阶段。与单纯形法有关的三条定理：　　翻译一下就是： 若某个基本可行解对应的检验向量<0，那么这个基本可行解就是最优的。 若某个基本可行...