MAST20018 – Discrete Mathematics and Operations Research 4

Java Python MAST20018 – Discrete Mathematics and Operations Research

Assignment 4

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Question 1

Consider the following linear programming model:

max z = x1 + 2x2 + 3x3

subject to

x1 + 2x2 + 3x3 ≤ 10

x1 + x2            ≤ 5

x1                    ≤ 1

x1, x2, x3 ≥ 0

a) Find an optimal solution to the problem using the simplex algorithm with Bland’s rule. After you obtain the final tableau, write down the value of all variables and objective function.

b) Looking at the final tableau, how do you conclude that the solution is not unique?

c) Doing pivot operations, find an alternative optimal solution and write down the value of all variables and objective function. If there are many possible entering variables that would lead to an alternative optimal solution, choose the one with the smallest index.

Question 2

Consider the linear program

Maximize 4x1 + 3x2 − x3

subject to

x1 + 2x2 − x3 ≥ 4

x1 + x2 ≤ 8

2x1 − x2 ≤ 10

x1, x2, x3 ≥ 0

and solve it using the two-phase simplex algorithm with Bland’s rule.

Question 3

The B MAST20018 – Discrete Mathematics and Operations Research Assignment 4 ig-M method is an adaptation of the Simplex Algorithm which is used as an alternative to the Two-Phase Simplex method. A pseudo-code for the Big-M method is as follows:

ALGORITHM Big-M

Require: An LP in canonical form. with objective max z = f(x) and artificial variables y1 , ...,yp

Ensure: An optimal solution to the LP or a statement that the LP is infeasible or unbounded

1:  Let M be a very large constant

2:  Modify the objective of the LP to max z′ = f(x) − Mεi(p)=1 yi

3:  Employ  the  standard Simplex Algorithm to solve the LP with the modified objective.   The Optimality Criterion is satisfied when there are no more negative reduced costs in the columns

of the non-artificial variables

Consider the following Linear Program:

max z = x1 + x2

s.t.

x1 + x2 ≥ 1

2x1 + 3x2 ≤ 12

3x1 + 2x2 ≤ 12

x1, x2 ≥ 0

a)  Express the problem in canonical form. and solve using the Big-M simplex method with Bland’s rule.  When solving the problem, you should not substitute  M by a big number, but rather explicitly use the symbol M in your computations.

b)  Sketch the feasible region and identify the extreme point associated to each tableau you obtained in (a).

Hint: remember that you can only proceed with tableau operations once your tableau is in canonical form         

内容概要:本文档介绍了基于3D FDTD(时域有限差分)方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行仿真分析的技术方案,重点在于模拟超MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播,以计算微带结构的回波损耗参数]宽带脉冲信号通过天线结构的传播过程,并计算微带结构的回波损耗参数(S11),以评估天线的匹配性能和辐射特性。该方法通过建立三维电磁场模型,精确求解麦克斯韦方程组,适用于高频电磁仿真,能够有效分析天线在宽频带内的响应特性。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的综合性MATLAB仿真资源包,涉及通信、信号处理、电力系统、机器学习等多个领域。; 适合人群:具备电磁场与微波技术基础知识,熟悉MATLAB编程及数值仿真的高校研究生、科研人员及通信工程领域技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握3D FDTD方法在天线仿真中的具体实现流程;② 分析微带天线的回波损耗特性,优化天线设计参数以提升宽带匹配性能;③ 学习复杂电磁问题的数值建模与仿真技巧,拓展在射频与无线通信领域的研究能力。; 阅读建议:建议读者结合电磁理论基础,仔细理解FDTD算法的离散化过程和边界条件设置,运行并调试提供的MATLAB代码,通过调整天线几何尺寸和材料参数观察回波损耗曲线的变化,从而深入掌握仿真原理与工程应用方法。
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