单纯形法求最小值的检验数_线性规划的单纯形法总结

本文详细介绍了如何使用单纯形法解决线性规划问题,以一个具体的例子展示了化简标准型、建立单纯形表、迭代求解直至找到最优解的过程。此外,还提及了《大数据和人工智能交流》的宗旨,旨在让专业数学和算法变得通俗易懂,并关注相关领域的最新技术动态和基础知识教学。

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使用单纯形法求解下列规划问题:

线性

Max z = 2x1 + x2

5x2 <= 15

6x1 + 2x2 <= 24

x1 + x2 <= 5

x1, x2 >= 0

一、将上述问题化为标准型

20e3b2d113f0bb4b3d319c302f7e3464.png

其约束条件系数的增广矩阵为:

e0959ca0f16c24823db7b7ebaeefa625.png

P3 、p4、p5是单位矩阵,构成一个基,对应变量x3 , x4 , x5是基变量,令非基变量x1,x2等于0,即找到一个初始基可行解:

aa293fab6ffe50add656958269d835ad.png

二、 单纯形表法

初始单存性表:

984cecdade6c3a6b074c328e8b0c8fc1.png

检验数2 = 2 – ( 0x 0 + 0 x6 + 0x 1 ) = 2

检验数1 = 1 – ( 0x 5 + 0 x5 + 0x 1 ) = 1

。。。

因为表中有大于0的检验数,所以表中的基可行解不是最优解,因为“检验数2>检验数1”,所以确定x1为换入变量。

将b列除以P1同行的数字得:

093651a8463fe9bd5792e01d86a51b63.png

因为6为主元素,作为标志对6加上[ ] ,主元素所在行基变量x4为换出变量。用换入变量x1替换出变量x4,得到个新的基p3、p1、p5,将主元素变成1,该列其它元素变成0,经过线性变换,得到如下表:

0903a09c1baa07b8f66002bd4bdac3e4.png

检验数2 = 2 – ( 0 x 0 + 2 x 1 + 0 x 0 ) = 0

检验数1 = 1 – ( 0 x 5 + 2 x 2/6 + 0 x 4/6 ) = 1/3

。。。

上述还存在检验数大于0 的数,反复迭代,得到下表:

6a856107e3000f59e8573c1b51053823.png

至此,所有检验数都<=0,得到最优解 X =(7/2, 3/2 , 15/2 , 0 , 0),带入目标函数z = 2 x 7/2 + 3/2 = 17/2

《大数据和人工智能交流》的宗旨

1、将大数据和人工智能的专业数学:概率数理统计、线性代数、决策论、优化论、博弈论等数学模型变得通俗易懂。

2、将大数据和人工智能的专业涉及到的数据结构和算法:分类、聚类 、回归算法、概率等算法变得通俗易懂。

3、最新的高科技动态:数据采集方面的智能传感器技术;医疗大数据智能决策分析;物联网智慧城市等等。

根据初学者需要会有C语言、Java语言、Python语言、Scala函数式等目前主流计算机语言。

根据读者的需要有和人工智能相关的计算机科学与技术、电子技术、芯片技术等基础学科通俗易懂的文章。

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