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南开大学管理科学与工程考研经验?

2023-07-06 14:04:37
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clc1

前言

我总分400分,英语82,政治72,数学106,运筹学140。

回想起去年这个时候,自己还在犹豫是不是要遵从自己的梦想,为了考研奋斗一次。当初考虑犹豫了很久,想象过所有的可能性,但是最后还是决定放手一搏。

为什么呢?

有一个重要的考量,那就是对知识的渴望,这话听来可能过于空洞吧,但事实却是如此。大家也都可以看到,当今社会的局势,浮躁,变动,不稳定,所以我经常会陷入一种对未来的恐慌中,那如何消除这种恐慌,个人认为便是充实自己的内在,才不至于被一股股混乱的潮流倾翻。而考研是一条相对比较便捷且回报明显的路,所以最终选择考研。所幸的是结局很好,也算是没有白费自己将近一年的努力,没有让自己浑浑噩噩的度过大学。

在准备备考的时候,我根据自己的学习习惯,做了一份复习时间规划。并且要求自己严格按照计划进行复习。给大家一个小的建议,大家复习的时候一定要踏踏实实的打好我们的基础,复习比较晚的同学也不要觉得时间不够,因为最后的成绩不在于你复习了多少遍,而是在于你复习的效率有多高,所以在复习的时候一定要坚持,调整好心态,保证自己每天都能够有一个好的学习状态,不要让任何事情影响到你,做好自己!

一年的备考着实很辛苦,盛夏里藏在汗滴里的孤独,三九严寒里一个人的呐喊,这是一个磨练人意志,使自己不断成长的过程,每当回想起来都值得骄傲的一段岁月。请相信脚踏实地、苦尽甘来,至少是越努力,越幸运。考研复习中时间安排非常重要,备考前资料的搜集也是关键性的一步,考研文库涵盖全国各大高校相关专业的考研经验及真题等等,推荐给学弟学妹们!

在此提醒大家,本文篇幅较长,因为想讲的话实在蛮多的,全部是我这一年奋战过程中的想法、经验以及走过的弯路,希望大家看完可以有所帮助。

学科实力

南开大学的管理科学与工程学科实力评估为B,还算不错,总体来说招生人数每年都不多,参考书不多,适合本科学工程造价,工程管理,项目管理,物流工程,供应链管理,管理信息系统等且基础扎实的同学可以报考,因为南开大学的报录比和复试比都有点高,不利于基础能力一般的同学前来撞南墙。

招生人数

参考书

《管理信息系统》黄梯云主编高等教育出版社第四版

《信息系统分析与设计》陈禹主编高等教育出版社2005年

《运筹学基础及应用》胡运权主编哈尔滨工业大学出版社(第四版)

罗宾斯管理学第九版

南大的管理学原理第二版

金圣才的管理学考研真题。

首先是关于南开大学管科专业课复习经验。

关于专业课的考研真题其实还是有必要强调一下的,南开大学管理学的期中期末试题大家可以仔细研究研究,每年再真题中重复出现的都有那么一两道,2020年和2021年的真题中都有之前期中期末试题的影子。

下面是我结合我自己的学习经历给出的关于如何备考运筹学的建议,请你根据自己的实际情况进行参考。

先说一下研究生的运筹学比较难,有什么支持向量机、DEA什么的大家要有心理准备。

运筹学的常见题型

1.基本概念、基本理论:选择、填空、简答。

2.基本理论和方法的应用:计算题、证明题、综合应用题(包括常用计算软件,如Excel、 Lindo 的使用)。

复习方法

1

第一步,看视频课,最好看之前上岸的高分学长学姐的视频课,每章课看完之后做一下课后题,这里注意除建模题以外只做学姐学长在视频课里面讲到的题型,所有的建模题都要做。

在这一步学习的过程中,务必要弄懂每一个视频课(不是书)里面的知识点,听懂每一道视频课里面的例题,在学习后面的内容的时候前面的可能会忘,不用焦虑,这是正常的。这一步暑假结束之前必须完成,同时要做好笔记。

跟大家分享一些我总结的重点知识。

线性规划相关逻辑

⁃ 一般、变化

⁃ 加要求:整数、多目标、多阶段

内容大纲

一、线性规划

1. 线性规划单纯形法和对偶单纯形法

2. 灵敏度分析

3. 运输问题:表上作业法

4. 整数规划:分枝定界、割平面、隐枚举、匈牙利

5. 目标规划:单纯形法和灵敏度分析

6. 动态规划:6个模型建模

二、存储论

7个模型(需求确定、需求随机)

三、排队论

六个基础模型和优化问题(相关公式mm1、mms、mg1、mmsr)

(二、三主要【理解+背】:判断类型、记和运用公式)

线性规划单纯形法

• 入基-最大正检验数

• 出基-最小正比值

对偶单纯形法

• 出基-最小负数bi

• 入基-最小比值(检验数行/负bi行对应的负系数)

解的情况

• 无可行解:人工变量非0

• 无界解:检验数大于0、对应列系数非正

• 无穷多最优解:非基变量检验数=0

• 退化问题:存在两个及以上相同最小比值

2

第二步,做完上面这一步了之后,就可以开始真题了。把真题打印出来,还有其他的期末之类的,只做有答案的,没有答案的就算了。近几年的真题大部分都是回忆版,而且回忆版的真题是没有答案的,回忆版真题主要是让你知道当年考试的题型,掌握命题的趋势,然后自己在课后题或者习题册里面找相同类型的题去练习。真题做多少年的看你自己,真题的话,我推荐你做三遍。在这三遍里面同时也穿插着其他的工作。

(1)

第一遍真题,按年份顺序做不按专题做。你可以计算一下你要做的真题总共有多少道,然后每天给自己定个小目标,比如每天的任务就是弄懂四道大题。在这个过程中,你会发现第一遍明明已经弄懂的知识现在做怎么又不那么清晰了,没关系,这一遍继续弄懂他;你在做题过程中也可能会产生新的困惑,这个时候你就可以看看其他的资料比如笔记啊ppt啊还有别的老师的网课啥的,当然你也可以重温高分学姐学长的视频课,甚至你还可以百度(我当时真的用百度解决了我不少的困惑),这个都看你自己。当你弄完这一遍的时候,你就对整个真题试卷结构有了了解,也知道那些是每年都考的基础题,并且对这种题应该已经可以快速上手了。

(2)

第二遍真题,按章节的顺序分专题做。这里建议把前几章(线性规划到灵敏度分析)合并之后分为建模和其他两个专题,动态规划拆分成多个专题,其余专题和章节一致。时间安排和第一步差不多,就是计算总共有几道题然后给自己每天布置任务。

在这一步你需要:

a.对于出现频率比较高的题型,比如运输规划、指派问题等,你要总结出一个做题的模式,或者说流程,这一步是简单的,因为书上基本都有。

b.在第一次刷真题的时候出现的对于一些基础题的疑问,在这个阶段把它解决掉。

c.与a相对应,你要精简你的答题语言,哪些步骤可以写在草稿纸上节约时间,哪些步骤是关键的地方,需要体现在试卷上,这一条可以参照目标院校考纲公布的那三本参考书。

d.你在分专题刷真题的时候,每个专题结束要找出一道或两道具有代表性的题型,这个“题代表”应该在计算量上适中甚至简单,在步骤上复杂,尽可能包含那个专题的大部分做题流程。

(3)

第三遍的真题,说是刷真题其实也不局限于真题了。在第二遍真题结束之后,你肯定有一些题型掌握得不是很熟练。时间安排上,你可以结合攻克不擅长的题型和巩固擅长的题型,这里面你不擅长的题多做几道自己找的同类型的题,擅长的题型只做第二遍真题归纳出来的“题代表”。比如,假如你有6种题型做得很熟练,3种题型有点手生,你就可以今天做两种已经熟练的“题代表”(两种不一定是两道题),明天做一种生疏的题型(生疏的要多做);你也可以一天之类做两种熟练的和一种生疏的。上述只是一个例子,并不是说必须要在6天之内结束这第三遍真题,具体花费多少天,还需结合实际。在掌握你之前比较生疏的题型的过程中,你也要针对这些题型挑选出“题代表”,方便大后期的巩固。

3

第三步,这一步主要是解决“新题”的问题,这一步我是没有做的,因为在我的备考过程中数学占用了太多时间,导致没有多余的时间来进行这一步;我把它放在第二步的后面,只是因为我认为真题里面的基础题要先掌握,并不是说这一步一定要按我给的顺序进行。运筹学和数学关系非常大,所以刷题这一方法同样适合运筹学的备考,如果你已经完成“旧题”的复习,并且你善于刷题,注意是“善于”而不是“喜欢”,关键在于刷题对于你的分数提升有无帮助;你可以把胡运权的那本《运筹学习题集》刷他个两遍,当所有的题型对你来说都不是“新题”,那自然而然就没有“新题”了。

到这里你可能要问,如果我没时间刷题或者不擅长刷题那“新题”就没办法了吗?就放弃了吗?当然不是,除了刷题的另一个方法,就是掌握和巩固基础知识,锻炼你的思维,通过前面几步矫正你的思考方向,抓住未知的脉络,用已知来化解;以不变应万变。如果你的基础知识和原理没有掌握牢靠,这个方法就需要一定的临场应变能力。时间安排上,如果你决定要刷《运筹学习题集》,这方面因为我没刷过所以给不了什么建设性的意见,不过一般来讲还是越早越好吧。

第二部分关于考研数学的学习。

南开管科专业对应的公共课是数学三,数学的学习可以分为几个阶段,如果准备时间充分的话,可以分为基础阶段、强化阶段和冲刺阶段三部分。

数学用到的主要资料有:汤家凤基础班+强化班视频、汤家凤《1800题》,

李永乐数学全书、李永乐线性代数辅导讲义以及后面的数学真题卷还有各个机构的数学模拟试卷。

基础阶段要做的难度较大的任务不算很多,主要是打好基础,尤其需要注意的是视频的复习一定不能断,这是帮助我们重新熟悉掌握高数线代。另外这一阶段对于所学的内容很容易遗忘,因此在看视频的同时题目一定要跟进,看完一章节的视频就可以去做对应的习题。数学全书由于整体难度高,因此里面的题在基础阶段可以先放一放,等强化和冲刺阶段再做。同时李永乐的线性代数辅导讲义也是有难度的,但是等到后期强化阶段结束之后,再做这本书的时候就会感到得心应手。强化阶段巩固学习的内容,配套习题加强练习,可以做1800相应的强化部分内容。这个阶段可以好好利用复习全书作为参考。冲刺阶段的主要任务就是刷试卷,同时做好错题的纠正。

第三部分关于考研英语的学习。

英语最重要的就是背好单词,只有熟练掌握考研大纲的词汇才能对于英语阅读做到游刃有余。背单词推荐使用恋恋有词这本书

和墨墨背单词app,

如果对阅读中长难句的理解有困难的也可以看一下讲解长难句的视频。英语其实没有多少题目里可以训练,所以一定要利用好真题,让每一张试卷都发挥出它的价值。阅读是一个需要反复理解思考的题目,所以可以做两到三遍加强自己对阅读的做题感。在阅读中碰到的一些高频词汇也需要记录下来,反复记忆。另外阅读有困难的,推荐看唐迟老师的阅读精讲视频,会有非常大的收获。唐迟老师的视频中总结了很多非常有效的方法提高我们的阅读正确率,在做题的过程中可以调整自己的思路更好地理解出题人的目的。

以近20年真题为重点,我建议进行三轮复习。

第一轮(6—9月):第一轮做题+听课+整理笔记。我用的是张剑的黄皮书,

以2000—2021年的真题为例,从六月份开始,每天掐表做两篇阅读,一定要模拟考场做题状态,掐时间做题!一开始可以规定20min一篇,先熟悉几年真题,到后期慢慢缩短到10—15min一篇。做完之后自己先订正答案,之后可以跟着唐迟老师的阅读视频课学习他分析文章的思路和技巧,阅读部分题型的技巧性很强。

下一步我会对文章中的长难句进行逐句翻译、分析语法,分析错题和错误的原因以及各类题型的技巧总结。这一系列的工作做完之后,才是结束了这一篇阅读的第一遍复习。结束了一年的四篇阅读之后,在做下一年之前先复习上一年的四篇笔记和总结。用这个方法在6—9月做完2018年之前的阅读真题,留下三套当作考前模拟。

第二轮(10—11月):第二遍做阅读真题、复习阅读中的长难句、单词、技巧。第二轮做真题阅读我建议四篇一起做,在一小时之内完成。同时完型和新题型在9月份可以同步进行,新题型的技巧性很强,这方面我建议大家选择一个老师的网课,跟着一个老师的技巧走就可以,当时我选择的是唐迟老师的网课,新题型一定要总结技巧和规律,不要盲目做题。完型填空主要考察的是固定搭配,相近单词的含义以及英语语法,这个题型一定要多注重总结一些常用的固定搭配和语法,真题会重复考。还有可以找一些老师总结的红花绿叶词,也有一定的作用。

第三轮(11—12月):这一轮复习视个人情况而定,基础好的可以增加英语外刊训练,一天15—30min做一到两篇外刊阅读,有余力的可以做一做张剑的模拟五套卷,只做阅读就可以,其它题型参考意义不大。基础一般的同学把真题吃透就可以了

第四部分关于政治的学习。

政治建议八月下旬或者九月初开始。我先从徐涛老师的视频开始学习,

配合肖秀荣的精讲精练,对政治先进行一个整体内容的把握。后续就是背诵了,建议大家都要把肖秀荣的所有考研政治书籍买全,里面会有关于选择题背诵册子,重难点要记忆的部分,以及政治大题的押题。

肖四肖八以及涛哥在十二月份

的押题班都有很多关于考点的总结和预测,大家可以利用好这些资料。政治其实没有什么特定的学习方法,主要内容都是背诵记忆,所以如果觉得自己记忆力不太好的需要提前开始记忆,不要让临考前的自己太慌乱,稳住心态,才能发挥出好的成绩。

寄语

风雨无阻,希望大家的结果对的起自己的付出,祝各位学弟学妹们在初复试上所向披靡,一战成硕!

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运筹学 怎么决定什么时候用对偶单纯形法和单纯形法

在求解常数项小于零的线性规划问题时,使用对偶单纯形法,可以把原始问题的常数项视为对偶问题的检验数,原始问题的检验数视为对偶问题的常数项。使用对偶单纯形法,在计算过程中每一步都保证了检验系数一定大于零。所以不需要再使用单纯形法计算。因为在对偶问题的约束方程里添加的是松弛变量,松弛变量的系数矩阵都是负数,不能构成单位矩阵。如果用人工变量法是可以解决这个问题的,但是太麻烦。两端乘以-1,可以化为单位阵,很简单。扩展资料:对偶单纯形法的优点: 不需要人工变量;当变量多于约束时,用对偶单纯形法可减少迭代次数;在灵敏度分析中,有时需要用对偶单纯形法处理简化。对偶单纯形法缺点: 在初始单纯形表中对偶问题是基可行解,这点对多数线性规划问题很难做到。 因此,对偶单纯形法一般不单独使用。所谓满足对偶可行性,即指其检验数满足最优性条件。只要保持检验数满足最优性条件前提下,一旦基解成为可行解时,对偶问题和原问题均可行,由强对偶性证明,二者均有最优解。参考资料来源:百度百科-对偶单纯形法
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对偶单纯形法检验数小于零怎么办

1、对偶单纯形法检验数大于0就找到检验数大于0的,且最大的。2、单纯形法在整个迭代过程中,始终保持原问题的可行性,即常数列大于等于0。3、对偶单纯形法则是在整个迭代过程中,始终保持对偶问题的可行性,即全部检验数大于等于0。
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对偶单纯形法和单纯形法的区别

单纯形法是求解线性规划问题的主要方法,而对偶单纯形方法是将单纯形方法应用于对偶问题的计算,对偶单纯性方法则提高了对求解线性规划问题的效率。初始基解可以是非可行解,当检验数都为负值时,就可以进行基的变换,不需加入人工变量,从而简化计算。对于变量多于约束条件的线性规划问题,用对偶单纯形法可以减少计算量,在灵敏度分析及求解整数规划的割平面法中,有时适宜用对偶规划单纯形法。
2023-07-06 11:19:241

对偶单纯形法检验数小于零怎么办

对偶单纯形法检验数小于零接着计算。对偶单纯形使用条件:要求b那一列至少有一个数小于0,检验数Ci-Zi都小于0,即对偶单纯形法检验数小于零是符合使用条件的。对偶单纯形法是指从对偶可行性逐步搜索出原始问题最优解的方法。
2023-07-06 11:19:311

什么是单纯形法?

在目标函数中用非基变量代替基变量,所得系数即是检验数。在目标规划中,p1p2p3不是具体算出来的值,而是按照原先的方法在草纸上写出计算校验数的式子,系数有p1p2p3就带着,整理会得到一个关于p1p2p3的式子,那一列填的就是这个式子中p1p2p3的系数,就这样一列一列就可以填好。单纯形法具体步骤为从线性方程组找出一个个的单纯形,每一个单纯形可以求得一组解,然后再判断该解使目标函数值是增大还是变小了,决定下一步选择的单纯形。通过优化迭代,直到目标函数实现最大或最小值。扩展资料:目标规划中其他的单纯形法:1、对偶单纯形法。1954年美国数学家C.莱姆基提出对偶单纯形法(Dual Simplex Method)。对偶单纯形法则是从满足对偶可行性条件出发通过迭代逐步搜索原始问题的最优解。在迭代过程中始终保持基解的对偶可行性,而使不可行性逐步消失。2、下山单纯形法。数学优化中,由George Dantzig发明的单纯形法是线性规划问题的数值求解的流行技术。有一个算法与此无关,但名称类似,它是Nelder-Mead法或称下山单纯形法,由Nelder和Mead发现,这是用于优化多维无约束问题的一种数值方法,属于更一般的搜索算法的类别。3、改进单纯形法。其基本步骤和单纯形法大致相同,主要区别是在逐次迭代中不再以高斯消去法为基础,而是由旧基阵的逆去直接计算新基阵的逆,再由此确定检验数。参考资料来源:百度百科-单纯形法
2023-07-06 11:19:371

运筹学对偶单纯形法出基和进基变量的确定

出基bai变量是运筹学中单纯形法的一个概念。是通过计算最小比值找出随着入基变量的增加首先减少到0的基变量。这个基变量变为0意味着下一个可行解中它就变成了非基变量。因此,这个变量被称为专当前迭代的出基变量。所以出基变量是通属过最小比值法确定的。基变量是运筹学中的一个术语。在线性规划问题约束条件方程组中,系数矩阵中的基向量对应的变量称为基变量。非基变量是运筹学中的一个术语。它的定义是线性规划中除基变量以外的变量称为非基变量。扩展资料:(1)变量名必须以字母或下划线打头,名字中间只能由字母、数字和下划线“_”组成;最后一个字符可以是类型说明符;(2)变量名的长度不得超过255个字符;(3)变量名在有效的范围内必须是唯一的。有效的范围就是引用变量可以被程序识别、使用的作用范围——例如一个过程、一个窗体等等。有关引用变量作用范围的内容,将在以后介绍。(4)变量名不能是VB中的保留字(关键字),也不能是末尾带类型说明符的保留字,但可以把保留字嵌入变量名, 关键字是指VB6语言中的属性、事件、方法、过程、函数等系统内部的标识符。如已经定义的词(if、endif、while、loop等)、函数名(len、format、msgbox等)。像Print、Print$是非法的,而Myprint是合法的。 例如: strName1,intMax_Length,intLesson,strNo3等是合法的变量名,而A&B,all right,3M,_Number等是非法的变量名。
2023-07-06 11:20:031

简述单纯形法和对偶单纯形算法的基本思想

单纯形法是是保证b>=0,通过转轴,使得检验数r>=0来求得最优解,而使用对偶单纯形法的前提是r<=0,通过转轴,使得达到b>=0。
2023-07-06 11:20:182

对偶单纯形法的迭代是从()开始的。

对偶单纯形法的迭代是从()开始的。 A.对偶问题的可行解 B.最优解 C.原问题的可行解 D.原问题的基本解 正确答案:A
2023-07-06 11:20:241

用对偶单纯形法求对偶问题的最优解

您给的线性规划问题好像没有可行解哦。比如第二个约束可知:x1≥4,从第三个约束可知x2≥3所以x1+x2≥7和你的第一个约束矛盾。。。对偶问题在图片里。。。。无决策条件无真相--若都≥0则结果为(最后一行你写错)max(-z)=-2x1-x2+5x3+x43x1+x4+x5=25x1+x2+x3+x4=204x1+6x3-x6=5
2023-07-06 11:20:331

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根据互补松弛性很易得出对偶问题的最优解,将原问题的最优解依次代入原问题的约束条件,如容果约束条件为严格不等式则说明对偶问题的该变量非零,如果为不等式则说明对偶问题中该变量为0,把对偶问题写出来,将为0的变量代入可以求出其余的变量。对偶问题的最优解就是原问题松弛变量的检验数的相反数。可以直接读出,根据互补松弛。或者你可以根据原问题写出对偶问题,然后用单纯形法求最优解。扩展资料:对偶问题的最优解:对偶问题的最优解可以直接从原问题的最终单纯形表(最优单纯形算子)中得到。原问题中松弛变量的检验次数对应对偶问题的解(符号相反)。使用单纯形法时,迭代的每一步都可以得到原问题的可行解x0和对偶问题的补充解y0,且cx0=y0b。如果X0不是原问题的最优解,那么y0也不是对偶问题的可行解。在最后一次迭代中,得到原问题的最优解x*和对偶问题的互补最优解y*,且cx*=y*b。Y *是原问题的影子价格。利用拉格朗日函数将原约束问题转化为无约束问题。如果原问题难以求解,在满足KKT的条件下,改用对偶问题求解原问题,使问题求解更加容易。参考资料来源:百度百科-对偶理论
2023-07-06 11:21:073

对偶单纯形法

可以 不过要注意的是 两种方法都有好和不好 权你交替的时候注意 取舍
2023-07-06 11:21:201

运筹学。对偶单纯形法b都大于0,但检验数还是有正数怎么办

因为基本可行解的个数有限,故经有限次转换必能得出问题的最优解。从线性方程组找出一个个的单纯形,每一个单纯形可以求得一组解,然后再判断该解使目标函数值是增大还是变小了,决定下一步选择的单纯形。通过优化迭代,直到目标函数实现最大或最小值。如果线性问题存在最优解,一定有一个基可行解是有最优解。因此单纯形法迭代的基本思路是:先找出一个基可行解,判断其是否为最优解。如为否,则转换到相邻的基可行解,并使目标函数值不断增大,一直找到最优解为止。扩展资料:由于目标函数和约束条件内容和形式上的差别,线性规划问题可以有多种表达式。因此,为了便于讨论和制定统一的算法,在制定单纯形法时,规定使用单纯形法求解的线性规划问题需要有一个标准形式,它有下面三个特征:(1) 标准形式目标函数统一为求极大值或极小值,但单纯形法主要用来求解极大值;(2) 所有约束条件(除非负条件外)都是等式,约束条件右端常数项bi全为非负值;(3) 所有变量的取值全为非负值。
2023-07-06 11:21:294

运筹学基础对偶单纯形法求解线性规划模型

可以用两种方法第一个:用大M法,直接加入两个剩余变量和人工变量,然后运用单纯形表进行迭代不过目标函数是MIN,所以目标函数应该是MINf =x1+x2+Mx4+Mx6,或者转化为MAX的情况就可以了,加个负号而已。总之,转化为标准形式,然后按照标准形式用单纯形表迭代,我没算,估计迭代2-3次就可以了,计算量不大。第二个:用对偶理论,我用这个写的,快很多,就是将S.T.中的条件换个形式,如果你学过就知道,这样讲很麻烦,但是转换非常简单,用SOB方法,转化后的对偶问题就是标准形式了,然后再用单纯形表迭代,用互补基本解的特性就可以了,直接写答案。
2023-07-06 11:21:591

对偶单纯形法优势,劣势是什么??

单纯形法是是保证b>=0,通过转轴,使得检验数r>=0来求得最优解,而使用对偶单纯形法的前提是r>=0,通过转轴,使得达到b>=0。二者都是b>=0,r>=0同时满足时达到最优。在灵敏度分析时,对cj的灵敏度分析用单纯形法来考察,因为此时cj变动导致检验数变动。而bi的变动则是用到对偶单纯形法来求解检验。
2023-07-06 11:22:092

对偶单纯形法求最大值还是最小值

对偶单纯形法求最小值,直接解决b列为负数的变量,将其设置为换出变量,之后再选定换入变量。一般选择b列为负的、且最小的作为换出变量,再由换出变量确定换入变量。这里,x7的b列为-15,最小。
2023-07-06 11:22:161

对偶单纯形法和单纯形法可以对变量小于等于零也同样运用吗?

一般这两种方法施用的对象均为线性规划问题,而且针对是标准形式的线性规划。有很多不是标准形式的线性规划是可以化成标准形式的。你提到的决策变量非负的情形是很容易化成标准型的。只要利用变量代换的思想,取新的决策变量为原来的相反数,然后相应改变约束条件和目标函数中的决策变量即可。记住,只要能化成标准型的线性规划,都是可以利用单纯形和对偶单纯形法解的。希望对你有用,加油。
2023-07-06 11:22:231

请问对偶单纯形法和改进单纯形法是一回事吗?

不是,几乎没有联系。对偶单纯形法是对单纯形法的优化可以参照运筹学(哈工大出版社,胡运权主编)
2023-07-06 11:22:301

在运筹学的对偶单纯形法中,什么是基B的典则形式?每个约束条件必须都要乘上-1吗?

所谓典则形式是:(1)约束条件系数矩阵存在m个不相关的单位向量;(2)目标函数中不含有基变量。满足条件(1)时立即写出基本可行解,满足条件(2)时马上就可以得到检验数。
2023-07-06 11:22:391

对偶单纯形法检验数大于0怎么办

对偶单纯形法检验数大于0就找到检验数大于0的,且最大的。单纯形法在整个迭代过程中,始终保持原问题的可行性,即常数列大于等于0;对偶单纯形法则是在整个迭代过程中,始终保持对偶问题的可行性,即全部检验数大于等于0。在运用对偶单纯形法求解线性规划问题时,不需要引进人工变量,但必须先给定原问题的一个对偶可行的基本解。
2023-07-06 11:22:461

急,用对偶单纯形法求解线性规划问题

您给的线性规划问题好像没有可行解哦。比如第二个约束可知:x1≥4,从第三个约束可知x2≥3所以x1+x2≥7和你的第一个约束矛盾。。。对偶问题在图片里。。。。无决策条件无真相--若都≥0则结果为(最后一行你写错)max(-z)=-2x1 -x2 +5x3+x43x1 +x4 +x5=25x1 +x2 +x3 +x4=204x1 +6x3 -x6=5
2023-07-06 11:22:542

2.在对偶单纯形法中使用最小比值定理的作用是什么?

不改变对偶问题的可行性。在对偶单纯形法中,当求解进基变量是采用最小比值定理,是为了不改变对偶问题的可行性,目的是保证趋向最优解的速度最快。对偶单纯形法是一种用于优化问题求解的数学方法,它适用于线性规划问题的求解,特别是在约束条件较多的情况下使用。
2023-07-06 11:23:011

对偶单纯形法检验数大于0怎么办

对偶单纯形法检验数大于0时可以将所有松弛变量和剩余变量都用Xj表示,然后取下标j最小的作为出(入)基变量。
2023-07-06 11:23:301

运筹学里大m法、两阶段法、对偶理论,它们有什么区别?分别求解什么问题?

大m法和两阶段法的用法一样.在标准型里找不到单位矩阵的情况下使用~ 对偶单纯型法是在原问题不可行,而对偶问题可行的情况下使用,即求最大值时,所有检验数均小于0,但b不是全部大于零,求最小值是,所有检验数均大于0,但b不全大于零~
2023-07-06 11:23:361

对偶单纯形法和大m法能同时使用吗

能。对偶单纯形法和大m法是吉林大学软件学院《最优化算法》书本里的内容,两者同属于人工变量法,是能同时使用的。对偶单纯形法是指从对偶可行性逐步搜索出原始问题最优解的方法。
2023-07-06 11:23:431

急求:对偶单纯形法中有多重最优解时,在求第二个解时,上谁进基让谁出基

非基变量检验数为0时让那个非基变量入基,然后按普通单纯形法解。
2023-07-06 11:23:522

对偶单纯形法中,如果一个检验数为0,另一个为负数,则选择哪个作为进基变量?

应该是负数
2023-07-06 11:23:581

求这运筹题完整解答答案 谢谢= = 用对偶单纯形法求解下列线性规划问题

也即把前2个约束条件改写成等式:2x+2y+z=20x+3y+u=15然后列出初始单纯形表迭代更换基变量,直到得到最优解比如第二个约束可知:x1≥4,从第三个约束可知x2≥3所以x1+x2≥7和第一个约束矛盾。无决策条件无真相--若都≥0则结果为(最后一行你写错)max(-z)=-2x1-x2+5x3+x43x1+x4+x5=25x1+x2+x3+x4=204x1+6x3-x6=5扩展资料:几何上,线性约束条件的集合相当于一个凸包或凸集,叫做可行域。因为目标函数亦是线性的,所以其极值点会自动成为最值点。线性目标函数亦暗示其最优解只会在其可行域的边界点中出现。除了以上两种病态的情况以外(问题通常都会受到资源的限制,如上面的例子),最优解永远都能够在多面体的顶点中取得。但最优解未必只有一个:有可能出现一组最优解,覆盖多面体的一条边、一个面、甚至是整个多面体(最后一种情况会在目标函数只能等于0的情况下出现)。参考资料来源:百度百科-线性规划问题
2023-07-06 11:24:061

运筹学中用割平面法解纯整数规划时,添加了割平面方程后为什么用对偶单纯形法,而不用单纯形法做??

因为添加割平面后,b列出现负值,而单纯性法的迭代中是要求b向量非负的,因此不能继续用单纯性法求解。庆幸的是当前的单纯性表中,其对偶问题的解是可行,因此可以用对偶单纯形法接着求解。
2023-07-06 11:24:201

关于运筹学里对偶单纯形法中主元素的确定

对偶单纯形法出基入基时定主元素所在的列选择得到主元素是该列里比较
2023-07-06 11:24:442

求助:对偶单纯形法确定换入变量时,检验数与非基变量arj的比值相同时,选取换入变量的方法或者规则是什么

我们老师说这种情况选系数小的作为换入变量
2023-07-06 11:24:512

对偶单纯形法前提条件

始终保持对偶问题的解的可行性,并不断改善原问题解的可行性,直至满足原问题。所谓满足对偶可行性,即指其检验数满足最优性条件。只要保持检验数满足最优性条件前提下,一旦基解成为可行解时,对偶问题和原问题均可行,由强对偶性证明,二者均有最优解。对偶单纯形法的优点:1、不需要人工变量;2、当变量多于约束时,用对偶单纯形法可减少迭代次数;3、在灵敏度分析中,有时需要用对偶单纯形法处理简化。扩展资料为了用选代法求出线性规划的最优解,需要解决以下三个问题;1、最优解判别准则,即迭代终止的判别标准;2、换基运算,即从一个基可行解迭代出另一个基可行解的方法;3、进基列的选择,即选择合适的列以进行换基运算,可以使目标函数值有较大下降。参考资料来源:百度百科——单纯形法参考资料来源:百度百科——对偶单纯形法
2023-07-06 11:25:112

对偶单纯形法的计算步骤

单纯形法的一般解题步骤可归纳如下:①把线性规划问题的约束方程组表达成典范性方程组,找出基本可行解作为初始基本可行解。②若基本可行解不存在,即约束条件有矛盾,则问题无解。③若基本可行解存在,从初始基本可行解作为起点,根据最优性条件和可行性条件,引入非基变量取代某一基变量,找出目标函数值更优的另一基本可行解。④按步骤3进行迭代直到对应检验数满足最优性条件(这时目标函数值不能再改善),即得到问题的最优解。⑤若迭代过程中发现问题的目标函数值无界,则终止迭代。基本信息:单纯形法是从原始问题的一个可行解通过迭代转到另一个可行解,直到检验数满足最优性条件为止。对偶单纯形法则是从满足对偶可行性条件出发通过迭代逐步搜索原始问题的最优解。在迭代过程中始终保持基解的对偶可行性,而使不可行性逐步消失。设原始问题为min{cx|Ax=b,x≥0},则其对偶问题(Dual Problem)为max{yb|yA≤c}。当原始问题的一个基解满足最优性条件时,其检验数cBB-1A-c≤0。即知y=cBB-1(称为单纯形算子)为对偶问题的可行解。所谓满足对偶可行性,即指其检验数满足最优性条件。因此在保持对偶可行性的前提下,一当基解成为可行解时,便也就是最优解。
2023-07-06 11:25:471

对偶单纯形法的基本思想是什么?

始终保持对偶问题的解的可行性,并不断改善原问题解的可行性,直至满足原问题。所谓满足对偶可行性,即指其检验数满足最优性条件。只要保持检验数满足最优性条件前提下,一旦基解成为可行解时,对偶问题和原问题均可行,由强对偶性证明,二者均有最优解。对偶单纯形法的优点:1、不需要人工变量;2、当变量多于约束时,用对偶单纯形法可减少迭代次数;3、在灵敏度分析中,有时需要用对偶单纯形法处理简化。扩展资料为了用选代法求出线性规划的最优解,需要解决以下三个问题;1、最优解判别准则,即迭代终止的判别标准;2、换基运算,即从一个基可行解迭代出另一个基可行解的方法;3、进基列的选择,即选择合适的列以进行换基运算,可以使目标函数值有较大下降。参考资料来源:百度百科——单纯形法参考资料来源:百度百科——对偶单纯形法
2023-07-06 11:26:001

对偶单纯形法的基本思想是什么?

始终保持对偶问题的解的可行性,并不断改善原问题解的可行性,直至满足原问题。所谓满足对偶可行性,即指其检验数满足最优性条件。只要保持检验数满足最优性条件前提下,一旦基解成为可行解时,对偶问题和原问题均可行,由强对偶性证明,二者均有最优解。对偶单纯形法的优点:1、不需要人工变量;2、当变量多于约束时,用对偶单纯形法可减少迭代次数;3、在灵敏度分析中,有时需要用对偶单纯形法处理简化。扩展资料为了用选代法求出线性规划的最优解,需要解决以下三个问题;1、最优解判别准则,即迭代终止的判别标准;2、换基运算,即从一个基可行解迭代出另一个基可行解的方法;3、进基列的选择,即选择合适的列以进行换基运算,可以使目标函数值有较大下降。参考资料来源:百度百科——单纯形法参考资料来源:百度百科——对偶单纯形法
2023-07-06 11:26:131

单纯形法的对偶单纯形法

(Dual Simplex Method)1954年美国数学家C.莱姆基提出对偶单纯形法。单纯形法是从原始问题的一个可行解通过迭代转到另一个可行解,直到检验数满足最优性条件为止。对偶单纯形法则是从满足对偶可行性条件出发通过迭代逐步搜索原始问题的最优解。在迭代过程中始终保持基解的对偶可行性,而使不可行性逐步消失。设原始问题为min{cx|Ax=b,x≥0},则其对偶问题(Dual Problem)为 max{yb|yA≤c}。当原始问题的一个基解满足最优性条件时,其检验数cBB-1A-c≤0。即知y=cBB-1(称为单纯形算子)为对偶问题的可行解。所谓满足对偶可行性,即指其检验数满足最优性条件。因此在保持对偶可行性的前提下,一当基解成为可行解时,便也就是最优解。
2023-07-06 11:26:251

对偶单纯形法怎么回事啊?

对偶单纯形法  1954年美国数学家C.莱姆基提出对偶单纯形法。单纯形法是从原始问题的一个可行解通过迭代转到另一个可行解,直到检验数满足最优性条件为止。对偶单纯形法则是从满足对偶可行性条件出发通过迭代逐步搜索原始问题的最优解。在迭代过程中始终保持基解的对偶可行性,而使不可行性逐步消失。设原始问题为min{cx|Ax=b,x≥0},则其对偶问题为 max{yb|yA≤c}。当原始问题的一个基解满足最优性条件时,其检验数cBB-1A-c≤0。即知y=cBB-1(称为单纯形算子)为对偶问题的可行解。所谓满足对偶可行性,即指其检验数满足最优性条件。因此在保持对偶可行性的前提下,一当基解成为可行解时,便也就是最优解。
2023-07-06 11:26:381

运筹学。第(3)题,用单纯形法求解对偶问题怎么做?

1954年美国数学家C.莱姆基提出对偶单纯形法。单纯形法是从原始问题的一个可行解通过迭代转到另一个可行解,直到检验数满足最优性条件为止。对偶单纯形法则是从满足对偶可行性条件出发通过迭代逐步搜索原始问题的最优解。在迭代过程中始终保持基解的对偶可行性,而使不可行性逐步消失。设原始问题为min{cx|Ax=b,x≥0},则其对偶问题为 max{yb|yA≤c}。当原始问题的一个基解满足最优性条件时,其检验数cBB-1A-c≤0。即知y=cBB-1(称为单纯形算子)为对偶问题的可行解。所谓满足对偶可行性,即指其检验数满足最优性条件。因此在保持对偶可行性的前提下,一当基解成为可行解时,便也就是最优解。
2023-07-06 11:26:441

用对偶单纯形法求对偶问题的最优解

对偶单纯形法  1954年美国数学家C.莱姆基提出对偶单纯形法。单纯形法是从原始问题的一个可行解通过迭代转到另一个可行解,直到检验数满足最优性条件为止。对偶单纯形法则是从满足对偶可行性条件出发通过迭代逐步搜索原始问题的最优解。在迭代过程中始终保持基解的对偶可行性,而使不可行性逐步消失。设原始问题为min{cx|Ax=b,x≥0},则其对偶问题为 max{yb|yA≤c}。当原始问题的一个基解满足最优性条件时,其检验数cBB-1A-c≤0。即知y=cBB-1(称为单纯形算子)为对偶问题的可行解。所谓满足对偶可行性,即指其检验数满足最优性条件。因此在保持对偶可行性的前提下,一当基解成为可行解时,便也就是最优解。
2023-07-06 11:26:531

对偶单纯形法检验数大于0怎么办

1、对偶单纯形法检验数大于0就找到检验数大于0的,且最大的。2、单纯形法在整个迭代过程中,始终保持原问题的可行性,即常数列大于等于0。3、对偶单纯形法则是在整个迭代过程中,始终保持对偶问题的可行性,即全部检验数大于等于0。
2023-07-06 11:26:591

对偶单纯形法为什么会有两个最优解

两个常数项,所以两个最优解。对偶单纯形法对偶单纯形法是指从对偶可行性逐步搜索出原始问题最优解的方法。由线性规划问题的对偶理论,原始问题的检验数对应于对偶问题的一组基本可行解或最优解;原始问题的一组基本可行解或最优解对应于对偶问题的检验数;原始问题约束方程的系数矩阵的转置是对偶问题约束条件方程的系数矩阵。所以,在求解常数项小于零的线性规划问题时,可以把原始问题的常数项视为对偶问题的检验数,原始问题的检验数视为对偶问题的常数项。[1]
2023-07-06 11:27:171

单纯形法怎么做?

在目标函数中用非基变量代替基变量,所得系数即是检验数。在目标规划中,p1p2p3不是具体算出来的值,而是按照原先的方法在草纸上写出计算校验数的式子,系数有p1p2p3就带着,整理会得到一个关于p1p2p3的式子,那一列填的就是这个式子中p1p2p3的系数,就这样一列一列就可以填好。单纯形法具体步骤为从线性方程组找出一个个的单纯形,每一个单纯形可以求得一组解,然后再判断该解使目标函数值是增大还是变小了,决定下一步选择的单纯形。通过优化迭代,直到目标函数实现最大或最小值。扩展资料:目标规划中其他的单纯形法:1、对偶单纯形法。1954年美国数学家C.莱姆基提出对偶单纯形法(Dual Simplex Method)。对偶单纯形法则是从满足对偶可行性条件出发通过迭代逐步搜索原始问题的最优解。在迭代过程中始终保持基解的对偶可行性,而使不可行性逐步消失。2、下山单纯形法。数学优化中,由George Dantzig发明的单纯形法是线性规划问题的数值求解的流行技术。有一个算法与此无关,但名称类似,它是Nelder-Mead法或称下山单纯形法,由Nelder和Mead发现,这是用于优化多维无约束问题的一种数值方法,属于更一般的搜索算法的类别。3、改进单纯形法。其基本步骤和单纯形法大致相同,主要区别是在逐次迭代中不再以高斯消去法为基础,而是由旧基阵的逆去直接计算新基阵的逆,再由此确定检验数。参考资料来源:百度百科-单纯形法
2023-07-06 11:27:241

简述单纯形法和对偶单纯形算法的基本思想

单纯形法是是保证b>=0,通过转轴,使得检验数r>=0来求得最优解,而使用对偶单纯形法的前提是r<=0,通过转轴,使得达到b>=0。再看看别人怎么说的。
2023-07-06 11:27:371

单纯形法的基本求法和思想

单纯形法   simplex method   求解线性规划问题的通用方法。单纯形是美国数学家G.B.丹齐克于1947年首先提出来的。它的理论根据是:线性规划问题的可行域是 n维向量空间Rn中的多面凸集,其最优值如果存在必在该凸集的某顶点处达到。顶点所对应的可行解称为基本可行解。单纯形法的基本思想是:先找出一个基本可行解,对它进行鉴别,看是否是最优解;若不是,则按照一定法则转换到另一改进的基本可行解,再鉴别;若仍不是,则再转换,按此重复进行。因基本可行解的个数有限,故经有限次转换必能得出问题的最优解。如果问题无最优解也可用此法判别。  根据单纯形法的原理,在线性规划问题中,决策变量(控制变量)x1,x2,…x n的值称为一个解,满足所有的约束条件的解称为可行解。使目标函数达到最大值(或最小值)的可行解称为最优解。这样,一个最优解能在整个由约束条件所确定的可行区域内使目标函数达到最大值(或最小值)。求解线性规划问题的目的就是要找出最优解。   最优解可能出现下列情况之一:①存在着一个最优解;②存在着无穷多个最优解;③不存在最优解,这只在两种情况下发生,即没有可行解或各项约束条件不阻止目标函数的值无限增大(或向负的方向无限增大)。  单纯形法的一般解题步骤可归纳如下:①把线性规划问题的约束方程组表达成典范型方程组,找出基本可行解作为初始基本可行解。②若基本可行解不存在,即约束条件有矛盾,则问题无解。③若基本可行解存在,从初始基本可行解作为起点,根据最优性条件和可行性条件,引入非基变量取代某一基变量,找出目标函数值更优的另一基本可行解。④按步骤3进行迭代,直到对应检验数满足最优性条件(这时目标函数值不能再改善),即得到问题的最优解。⑤若迭代过程中发现问题的目标函数值无界,则终止迭代。   用单纯形法求解线性规划问题所需的迭代次数主要取决于约束条件的个数。现在一般的线性规划问题都是应用单纯形法标准软件在计算机上求解,对于具有106个决策变量和104个约束条件的线性规划问题已能在计算机上解得。   改进单纯形法   原单纯形法不是很经济的算法。1953年美国数学家G.B.丹齐克为了改进单纯形法每次迭代中积累起来的进位误差,提出改进单纯形法。其基本步骤和单纯形法大致相同,主要区别是在逐次迭代中不再以高斯消去法为基础,而是由旧基阵的逆去直接计算新基阵的逆,再由此确定检验数。这样做可以减少迭代中的累积误差,提高计算精度,同时也减少了在计算机上的存储量。   对偶单纯形法   1954年美国数学家C.莱姆基提出对偶单纯形法。单纯形法是从原始问题的一个可行解通过迭代转到另一个可行解,直到检验数满足最优性条件为止。对偶单纯形法则是从满足对偶可行性条件出发通过迭代逐步搜索原始问题的最优解。在迭代过程中始终保持基解的对偶可行性,而使不可行性逐步消失。设原始问题为min{cx|Ax=b,x≥0},则其对偶问题为 max{yb|yA≤c}。当原始问题的一个基解满足最优性条件时,其检验数cBB-1A-c≤0。即知y=cBB-1(称为单纯形算子)为对偶问题的可行解。所谓满足对偶可行性,即指其检验数满足最优性条件。因此在保持对偶可行性的前提下,一当基解成为可行解时,便也就是最优解。   数学优化中,由George Dantzig发明的单纯形法是线性规划问题的数值求解的流行技术。有一个算法与此无关,但名称类似,它是Nelder-Mead法或称下山单纯形法,由Nelder和Mead发现(1965年),这是用于优化多维无约束问题的一种数值方法,属于更一般的搜索算法的类别。   这二者都使用了单纯形的概念,它是N维中的N + 1个顶点的凸包,是一个多胞体:直线上的一个线段,平面上的一个三角形,三维空间中的一个四面体,等等。
2023-07-06 11:27:461

对偶单纯形法的核心思想是什么?

始终保持对偶问题的解的可行性,并不断改善原问题解的可行性,直至满足原问题。所谓满足对偶可行性,即指其检验数满足最优性条件。只要保持检验数满足最优性条件前提下,一旦基解成为可行解时,对偶问题和原问题均可行,由强对偶性证明,二者均有最优解。对偶单纯形法的优点:1、不需要人工变量;2、当变量多于约束时,用对偶单纯形法可减少迭代次数;3、在灵敏度分析中,有时需要用对偶单纯形法处理简化。扩展资料为了用选代法求出线性规划的最优解,需要解决以下三个问题;1、最优解判别准则,即迭代终止的判别标准;2、换基运算,即从一个基可行解迭代出另一个基可行解的方法;3、进基列的选择,即选择合适的列以进行换基运算,可以使目标函数值有较大下降。参考资料来源:百度百科——单纯形法参考资料来源:百度百科——对偶单纯形法
2023-07-06 11:27:531