单纯形法的代码实现

这篇博客详细介绍了如何用C#实现线性规划问题的单纯形算法。作者参照了《运筹学》和《算法导论》来编写代码,并提到了实现过程中涉及的关键步骤,包括确定基向量、计算cj-zj、选取主变元、进行高斯消元以及设置运行结束条件。需要注意的是,当前代码未处理无界解的情况。

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    刚学习了线性规划的部分,作业就是自行实现单纯形法,看起来麻烦,其实也不麻烦,详细单纯形内容参见《运筹学》,算法部分参照《算法导论》。

注:以下代码缺少判定是否无界的情况,只要在代码中加入验证即可。

1>确定基向量,即

 //取得基向量,遍历A,取得一列仅有一个1的列
    private List<int> al = new List<int>();//存储基变量的脚标
            for (int i = 0; i < A.GetLength(1); i++)
            {
                flag = 0;
                for (int j = 0; j < A.GetLength(0); j++)
                {
                       if(A[j, i]==1) flag += 1;
                       if(A[j, i]==0) flag += 0;
                       if((A[j, i]!=1)&&(A[j, i]!=0)) flag+=2; 
                    }
               if (flag == 1) this.al.Add(i);
            }

2>确定cj-zj

 private vo
### 单纯形法代码实现 单纯形法是一种广泛应用于解决线性规划问题的方法。下面是一个简单的Python实现,该实现在处理标准形式的线性规划问题时有效。 ```python import numpy as np def simplex(c, A, b): m, n = A.shape # 初始化基变量索引和非基变量索引 B = list(range(n, n+m)) # 基变量初始为空闲变量 N = list(range(n)) # 非基变量即原始决策变量 while True: # 计算检验数向量 c_B = c[B] inv_A_B = np.linalg.inv(A[:,B]) reduced_costs = c[N] - c_B.dot(inv_A_B).dot(A[:,N]) # 检查最优条件 if all(reduced_costs >= 0): break # 进入基中的非基变量的选择 (最小负检验数对应的变量) entering_var_idx = N[np.argmin(reduced_costs)] # 更新后的b值计算 updated_b = inv_A_B @ b # 如果所有更新后的b小于等于零,则无界 if all((A[:,entering_var_idx].T @ inv_A_B) <= 0): raise Exception('Linear program is unbounded.') # 离开基中的基变量选择(按比例原则选取) ratios = [(i, ub / (A[i,entering_var_idx]@inv_A_B[i])) for i, ub in enumerate(updated_b) if A[i,entering_var_idx]@inv_A_B[i]>0] leaving_var_idx, _ = min(ratios, key=lambda x: x[1]) + n leaving_var_pos = B.index(leaving_var_idx) # 更新基变量集合与非基变量集合 B[leaving_var_pos], N[N.index(entering_var_idx)] = \ entering_var_idx, leaving_var_pos+n return {'optimal_value':c[B].dot(np.linalg.inv(A[:,B]).dot(b)), 'basis_vars':B} # 示例数据集 c = [-3,-2] # 目标函数系数 A = [[2,1],[4,5]] # 不等式约束矩阵 b = [8,10] # 右端项 result = simplex(c=np.array(c), A=np.array(A), b=np.array(b)) print(f'Optimal value:{result["optimal_value"]}') for idx in result['basis_vars']: print(f'Basis variable index {idx} with value {(np.linalg.inv(A[:,result["basis_vars"]]).dot(b))[list(result["basis_vars"]).index(idx)]}') ``` 此段代码实现了基本的单纯形算法来求解给定的标准型线性规划问题[^1]。 ### 用户界面设计概述 对于用户界面的设计,在实际应用中通常会涉及到图形化界面(GUI),以便让用户更直观地输入参数并获取结果。虽然具体的窗体类代码未在此处展示,但一般而言,这类GUI应用程序可能包含如下组件: - 按钮:触发单纯形方法执行的操作按钮; - 输出区域:显示最终解决方案的信息,比如最优解的具体数值及对应的目标函数值; 为了简化交互过程,还可以考虑加入额外的功能特性,例如自动检测输入的有效性和提供错误提示信息等功能。
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