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编程问答

最优化——线性规划总结2(单纯形法问题总结,检验数为0和退化)

發(fā)布時間:2025/1/21 编程问答 67 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 最优化——线性规划总结2(单纯形法问题总结,检验数为0和退化) 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

求進(jìn)基之后的基本可行解

  • 在選擇保留進(jìn)基變量所在行的過程中不用考慮進(jìn)基變量的系數(shù)不是正數(shù)的行
  • 假定已知基本可行解 X^\hat{X}X^ 的表示式為
    XB+P^j(m+1)xj(m+1)+?+P^j(n)xj(n)=X^BX_{B}+\hat{P}_{j(m+1)} x_{j(m+1)}+\cdots+\hat{P}_{j(n)} x_{j(n)}=\hat{X}_{B} XB?+P^j(m+1)?xj(m+1)?+?+P^j(n)?xj(n)?=X^B?
    任取 m+1≤t≤n,m+1 \leq t \leq n \quad,m+1tn, 則有以下結(jié)論 :

  • 如果 P^j(t)≤0,\hat{P}_{j(t)} \leq 0,P^j(t)?0, 變量 xj(t)x_{j(t)}xj(t)? 在可行集可趨于無窮大
  • 只要 P^j(t)\hat{P}_{j(t)}P^j(t)? 有一個分量大于 0,0,0, 就可以通過行變換讓 xj(t)x_{j(t)}xj(t)? 進(jìn)基,形成一個新的基本可行解
  • 即:要進(jìn)基的變量的系數(shù)向量如果全都小于等于0,那么這個這個變量在可行集中會趨于無窮大,我們無法使得它進(jìn)基,因為進(jìn)基的變量都是限制在有限的常數(shù)內(nèi)。而且如果只有這一個變量進(jìn)基能夠優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),那么可以判定這個問題沒有有限的最優(yōu)目標(biāo)值,例如趨于無窮大。

  • 對于求max的線性規(guī)劃問題,如果所有檢驗數(shù)均滿足≤0,則說明已經(jīng)得到最優(yōu)解, 若此時某非基變
    量的檢驗數(shù) ,則說明該優(yōu)化問題有無窮多最優(yōu)解。

  • 退化是多個基陣對應(yīng)一個基本可行解;所有檢驗數(shù)≤0,非基變量檢驗數(shù)為0表示這個最優(yōu)目標(biāo)值對應(yīng)多個基本可行解。

  • 總結(jié)

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