@sum(T(j): c(i,j)) = d(i)); @for( T(j): @sum(S(i): c(i,j)) <= e(j) ); 知识点一: 不用将规划改成标准形式 知识点二:求和 @ sum(T(j):c(i,j))表示j从1到2对c求和 知识点三:for循环 @for( S(i) : @sum(T(j): c(i,j)) = d(i));表示某个约束对i从1到6...
其中,＄x_1, x_2,\cdots, x_n$是决策变量,＄c_1, c_2,\cdots, c_n$是目标函数的系数,＄a_{ij}＄是约束条件的系数,＄b_1, b_2,\cdots, b_m$是约束条件的右端项。 二、线性规划问题的求解方法 常见的求解线性规划问题的方法有图解法和单纯形法。 1、图解法 适用于只有两个决策变量的线性...
把如下形式的线性规划称为标准形式 min∑j=1ncjxj;s.t.∑j=1naijxj=bi,i=1,2,⋯,m,xj⩾0,j=1,2,⋯,n,} 其中,各ci为价格系数,各bi称为右端项。 采用向量-矩阵表示法,那么标准形式也可以写成: 其中 其中,mincTx;s.t.Ax=b,x⩾0,}其中,x=[x1,x2,⋯,xn]T,c=[c1,c2,⋯,cn]...
$begin{array}{|c|c|c|c|c|c|c|} hline & y_1 & y_2 & S_1 & S_2 & f & b hline 1 & 1 & 1& 1 & 0 & 3 & 200 hline 2 & 0 & 1 & 0 & 1 & 4/3 & 150 hline end{array}$ 其中,$y_1$和$y_2$是基本变量,$S_1$和$S_2$是可行解系数,$f$是目标函数系数,...
注意事项.在例题中说明.例求解线性规划解引入变量,将其化为标准形(**这里所说线性规划的标准形是指,求___问题、___)第一阶段增加人工变量,解辅助LP问题第一阶段结束,得到辅助问题的最优值为0,最优解,从而得到与原问题等价的标准线性规划的一个基本可行解.(**___.)(**___...
其中A一个m×n矩阵,且秩为m,b总可以被调整为一个m维非负 列向量,C为n维行向量,X为n维列向量。 根据线性规划基本定理: 如果可行域D={ X∈Rn / AX=b,X≥0}非空有界, 则D上的最优目标函数值Z=CX一定可以在D的一个顶点上达到。 这个重要的定理启发了Dantzig的单纯形法, 即将寻优的目标集中在D的各个...