提出背景:
对于一般线性规划, A A A中未必刚好有一个 m m m阶单位矩阵,因此没有现成的初始基可行解
两阶段方法
引入人工变量,构造辅助线性规划
在上述辅助线性规划执行单纯形法,知道找到辅助线性规划的最优解
g
∗
g^*
g∗
①若
g
∗
>
0
g^*>0
g∗>0,则原线性规划无解
②若
g
∗
=
0
g^*=0
g∗=0
- 基变量全在 x i x_i xi中,则基可行解就是原规划的初始基可行解
- 基变量不全在 x i x_i xi中,如 y k y_k yk仍是基变量,则检查单纯形表的第 k k k行,若对应原线性规划的半段系数全是0,则可以删掉第 k k k行,否则进行换基操作(无论正负,b值应该为0才对)
上述过程完成了第一阶段任务,第二阶段按照上述的初始基可行解,重新计算单纯形表格的判别数和函数值,然后执行单纯形法。
大M法
在约束中增加人工变量
X
a
=
(
y
1
,
…
,
y
m
)
T
X_a=(y_1,\dots,y_m)^T
Xa=(y1,…,ym)T,同时在目标函数中加上惩罚项
M
e
T
X
a
Me^TX_a
MeTXa,如下:
用单纯形法求解上述线性规划
- 上述线性规划有最优解,且 X a ∗ = 0 X_a^* = 0 Xa∗=0时,原线性规划有最优解为 X ∗ X^* X∗
- 上述线性规划有最优解,且 X a ∗ ≠ 0 X_a^* \neq 0 Xa∗=0时,原线性规划无最优解