为什么在第二个约束条件加两个变量?大M法设变量的思路能详细说下么?

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/08 21:29:34

为什么在第二个约束条件加两个变量?大M法设变量的思路能详细说下么?
为什么在第二个约束条件加两个变量?
大M法设变量的思路能详细说下么?

为什么在第二个约束条件加两个变量?大M法设变量的思路能详细说下么?
对于求极大值问题,M目标函数中需要-M乘以人工变量xi(有几个人工变量,就要减去几个Mxi):首先跟单纯形法一样,约束条件=的减去一个剩余变量,因为我们在列单纯形表时,需要找出一组基,一般是系数为1的,也就是构成一个单位矩阵,这个不用我说吧.第二个约束条件是-x5,x5是剩余变量,前面系数是-1,凑不成单位矩阵,所以我们为了凑成一个单位矩阵,需要自己加一个变量,即人工变量x6,系数是1,而第三个约束条件也需要加一个人工变量x7,可以凑成基.初始单纯形表中就可以直观地找出基了.即p4,p6,p7 ,也就是基变量x4,x6,x7所在的那一列,三列构成了一个单位矩阵.迭代过程也差不多,对于求极大值问题,将M看出无穷大,也就是一个数了.一样的做.最优解判式也一样.只不过,如果迭代到最后,发现人工变量是基变量,且不为0,那么无解,若基变量中没有含有人工变量或者人工变量为0,则按照判别式来判断具体是哪一种解.这是求极大值的,极小值问题,另当别论.至于其他的一样.
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7
1 -2 1 1 0 0 0
-4 1 2 0 -1 1 0
-2 0 1 0 0 0 1
对于极大值问题,换入基时,判别是:检验数为正且绝对值最大的那一列,不如M-2与M-3比较,M是无穷大,M-2较大,选择检验数大的那一列,在换出基时,则选比值最小的且不为负数的,相交的那个变量入基,作为主元素,也就是打【】的那个,这个你应该清楚,因为我们求的是极大值,要尽快让目标值趋向于最大,所以选择检验数较大的作为入基变量考虑,直到所有的检验数都,

x5是松弛变量,将不等式约束变成等式约束,而x6是人工变量,目的是得到的初始可行基是单位矩阵。人工变量是多余的,如果问题有可行解则意味着人工变量一定等于零。大M法,即令人工变量的系数为M{求最小问题},或者-M{求最大问题},目的就是尽快将人工变量从可行基中换出。...

全部展开

x5是松弛变量,将不等式约束变成等式约束,而x6是人工变量,目的是得到的初始可行基是单位矩阵。人工变量是多余的,如果问题有可行解则意味着人工变量一定等于零。大M法,即令人工变量的系数为M{求最小问题},或者-M{求最大问题},目的就是尽快将人工变量从可行基中换出。

收起

对于求极大值问题,M目标函数中需要-M乘以人工变量xi(有几个人工变量,就要减去几个Mxi):首先跟单纯形法一样,约束条件<=的,加松弛变量,这道题约束条件1 加x4,这个不用我说吧。其他两个约束条件也一样,>=的减去一个剩余变量,因为我们在列单纯形表时,需要找出一组基,一般是系数为1的,也就是构成一个单位矩阵,这个不用我说吧。第二个约束条件是-x5,x5是剩余变量,前面系数是-1,凑不成单位矩阵...

全部展开

对于求极大值问题,M目标函数中需要-M乘以人工变量xi(有几个人工变量,就要减去几个Mxi):首先跟单纯形法一样,约束条件<=的,加松弛变量,这道题约束条件1 加x4,这个不用我说吧。其他两个约束条件也一样,>=的减去一个剩余变量,因为我们在列单纯形表时,需要找出一组基,一般是系数为1的,也就是构成一个单位矩阵,这个不用我说吧。第二个约束条件是-x5,x5是剩余变量,前面系数是-1,凑不成单位矩阵,所以我们为了凑成一个单位矩阵,需要自己加一个变量,即人工变量x6,系数是1,而第三个约束条件也需要加一个人工变量x7,可以凑成基。 初始单纯形表中就可以直观地找出基了。即p4,p6,p7 ,也就是基变量x4,x6,x7所在的那一列,三列构成了一个单位矩阵。 迭代过程也差不多,对于求极大值问题, 将M看出无穷大,也就是一个数了。一样的做。最优解判式也一样。 只不过,如果迭代到最后,发现人工变量是基变量,且不为0,那么无解,若基变量中没有含有人工变量或者人工变量为0,则按照判别式来判断具体是哪一种解。这是求极大值的,极小值问题,另当别论。至于其他的一样。
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7
1 -2 1 1 0 0 0
-4 1 2 0 -1 1 0
-2 0 1 0 0 0 1
对于极大值问题,换入基时,判别是:检验数为正且绝对值最大的那一列,不如M-2与M-3比较,M是无穷大,M-2较大,选择检验数大的那一列,在换出基时,则选比值最小的且不为负数的,相交的那个变量入基,作为主元素,也就是打【】的那个,这个你应该清楚,因为我们求的是极大值,要尽快让目标值趋向于最大,所以选择检验数较大的作为入基变量考虑,直到所有的检验数都,<=0时,才得到最优解。极小值问题,目标函数中+Mxi(有几个人工变量,就加几个),判别是否最优解,换入基时,选择检验数最小的且为负的,要尽快趋向最小值,出基时则一样,选择比值小的,然后相交的那个变量就是了。希望能帮助你。

收起

为什么在第二个约束条件加两个变量?大M法设变量的思路能详细说下么? 运筹学大M法解决最大值问题时候,应该如何构造目标函数?是在人工变量前面加-M吗?M为无穷大数 最优化算法中比如单纯形法,大M法以及对偶单纯形法能否可以对其中的某一个约束条件乘以-1以便该约束条件中的某一个变量的系数由负的变为正的,从而就少添加一个人工变量, 运筹学-大M法用大M法计算求最大时,为什么设人工变量系数为-M?求最小的时候人工变量系数是M? c语言 printf(%d,%d ,a,b);其中 为什么要加在第二个整形变量后面?引号里面和引号后面的要一一对应吗? 单纯形法 约束条件数小于变量数比如min z=2x1+3x2+x3x1+4x2+2x3>=83x1+2x2>=6这时用单纯型表就只有两行,但是目标函数是3个变量,怎么求都只能求出两个的值,这时改怎么处理. 单纯形法 约束条件数小于变量数比如min z=2x1+3x2+x3x1+4x2+2x3>=83x1+2x2>=6这时用单纯型表就只有两行,但是目标函数是3个变量,怎么求都只能求出两个的值,这时改怎么处理. 大M单纯形法求解线性规划问题其中有个步骤max(λ2,λ3)=(M+2,2M-1)=2M-1=λ3,可是M是正数,明明M+2大于2M-1才对啊,这是为什么?x3为什么是换入变量?而不是x2 运筹学单纯形法的原理是什么?就是为什么要将约束条件构成单位矩阵,然后基变量等于b,非基变量等于0就是一组可行解?他怎么就构成可行解了?这个不懂. 偏微分方程第二类边界条件问题这里偏n的n是什么变量,本来是只包含t,x,y三个变量的,怎么跑出个n,为什么属于第二类边界条件,好像说是法向什么的,不懂, 约束条件和线性约束条件的区别?是不是约束条件就是单独的不等式,而线性约束条件就变成了一次不等式组.我的疑问就是在于,为什么约束条件是一个式子,而加上线性两个字就变成了不等式 运筹学中的灵敏度分析用单纯形法解决约束条件中有变量的问题 设m>1,在约束条件y>=X,y 设m>1,在约束条件{y>=x,y 已知变量x,y满足约束条件1 在变量前面加个~RT 我看到有人在变量前面加上了个 这个符号 比如 int a; a 为什么,第二个答案最后为什么要加+002, 运筹学人工变量大M法参加的是自考,上的课不多,不要说复杂了.我看书上大M法例题的时候遇到了个问题,观察矩阵A=1 0 1 0 中没有现成的单位矩阵,所以需要引入人工变量.观察A中已有一0 1 0 -1 个