线性规划的单纯形算法和线性代数的分块初等变换的教学结合(编辑修改稿)内容摘要：
检验数非正 二、 分块初等行变换观点看单纯形算法 3. 单纯形算法 检验数的自动计算 xB xN B xB B N b cB cN xB xN b xB E B1N B1b 检验数 λ 0 cN T cBTB－ 1N 标准型： max { cTx | Ax=b, x ≥0} 原始单纯形法的思路： step1：找一个自由变量等于零的非负解（初始基本可行解） step2：不断改善该基本可行解， 启发式的认为： （ 1） 为使目标函数上升最快 ， 进基变量应选择检验数最大的 ， （ 2） 出基变量的选择应使解可行 11jnBjjZ C B b x 基本可行解唯一取决于自由变量的选择， 故改善解的过程本质上是： “不断地调整自由变量组” 或“选择进基变量和离基变量” 二、 分块初等行变换观点看单纯形算法 4. 算例： 用单纯形法求最优解 12121212m ax 300 4002 403 / 2 30,0Z x xxxxxxx 【 解 】 step1：化为标准型 121 2 31 2 41 2 3 4m ax 300 4。阅读剩余 0%
本站所有文章资讯、展示的图片素材等内容均为注册用户上传(部分报媒/平媒内容转载自网络合作媒体)，仅供学习参考。
用户通过本站上传、发布的任何内容的知识产权归属用户或原始著作权人所有。如有侵犯您的版权，请联系我们反馈本站将在三个工作日内改正。