线性规划模型的应用与灵敏度分析(19)
发布时间:2021-06-08
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将上式代入目标函数,整理后得
2.3.3最优解判别定理:
'''
若 X(0) (b1,b2, bm,0, 0)T为对应于B的基本可行解,且对于一切
j m 1, ,n有 j 0,X(0)为最优解。
无有限最优解判别定理:
'''若X(0) (b1有一个 m k 0并且对,b2, bm,0, 0)T为对应于B的基本可行解,
于一切i=1,2,3, ,m有ai,m k 0那么该线性规划没有有限最优解。 a.换入变量的确定 max( j 0) k则对应的xk为换入变量
b.换出变量的确定R min
bt bc
xc为换入变量。 aik 0
aik ack
2.3.4单纯形法过程的两种方法
在单纯形迭代过程中,要求人工变量逐步从基变量被替换出,变为非基变量,这有两种方法:大M法和两阶段法[10]。
3. 对偶单纯形法
对偶规划是线性规划问题从另一个角度进行研究,是线性规划理论的进一步深化,也是线性规划理论的进一步深化,也是线性规划理论整体的一个不可分割. 3.1对偶问题的提出
每个线性规划都有另一个线性规划(对偶问题)与它密切相关,对偶理论揭示了原问题与对偶问题的内在联系[11]。考虑到对偶模型的约束与原问题模型的变量相对应,