一、算法解释 Dantzig-Wolfe分解算法(简称DW分解)是一种用于求解大规模线性规划问题的有效方法。其核心思想是将一个复杂的线性规划问题(称为母规划)分解为若干个规模较小的子规划,通过解决这些子规划来逼近母规划的最优解。 具体来说,DW分解算法从母规划的一个基可行解开始,通过引入新的变量(称为乘数)将母规划分...
min∑iciTxis.t.{∑iDixi=b0Fixi=bixi≥0 另一方面,它不止能处理等式情况,实际上只要相应集合是可以写成多面体的形式,就可以使用此方法。 benders分解 DW分解是利用列生成的方式对问题进行分解,对偶的,benders分解利用行生成的方式解决问题。实际上,benders分解和DW分解某种程度上也存在一种对偶性。 考虑问题P \mi...
由于约束的个数为m0+2m0+2,因此pp的维数也为m0+2m0+2。记pp的前m0m0个元素为qq,它为约束(6.11)(6.11)所对应的对偶变量。另外两个元素记为r1r1和r2r2,分别为约束(6.12)(6.12)和(6.13)(6.13)所对应的对偶变量。综上,有p=(q,r1,r2)p=(q,r1,r2)。 为了确定目前的基本可行解是否是最优的,我们需要...
采用Dantzig-Wolfe分解对其实施场景解耦,将大规模问题分解为上层主问题和一系列低维度的下层子问题,通过迭代求解主、子问题得到原问题最优解。在迭代过程中,利用改进次梯度法改善了算法收敛性。运用 GAMS 平台的网格计算工具构建了快速求解误差场景子问题的并行计算框架。既降低了计算机内存需求,从而实现高维问题的求解,...
的线性规划模型的Dantzig-Wolfe分解算法和流程图 下载积分: 3500 内容提示: 运筹学 II第 一章 章划 线性规划 之大规模济南大学硕究生课程章 第章划 线性规划 之大规模 大规模线性规划 D-W原理 D-W经济解释常相全 文档格式:PPT | 页数:47 | 浏览次数:1000 | 上传日期:2017-07-01 08:27:...
Dantzig-Wolfe分解算法适用于变量可分离的线性规划问题,将该线性规划问题的每个变量描述为各自子问题的极点的凸组合,从而把该线性规划模型转化为变量为凸组合系数的线性规划模型,因此通过增加列数而减少行数,再利用修正单纯形法求解新模型。 答案:正确 手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 计算机软件可以分类为()...
运筹系列8:大规模线性规划的列生成和Dantzig-Wolfe分解 1. 应用场景 列生成算法是不断添加求解变量的算法,可参考论文。列生成算法常常用于如下的场景:使用set-covering构建的模型,变量非常多,约束相对较少。 具体来说,场景如下:有nn个0-1变量z1...znz1...zn,每个zizi带着很多中间变量xi,jxi,j用来进行约束,这...
【摘要】Dantzig-Wolfe分解算法(简称DW算法)是求解大规模具有分块结构线性规划的重要算法。该算法将问题分解成主子两级规划交替求解,计算过程烦琐,如何用计算机程序实现算法一直都是相关课程的重难点。文章采用Matlab语言,利用YALMIP工具箱的优化问题求解功能,尤其是通过YALMIP快捷获取主规划约束的对偶乘子,在考虑了子规划约...
的线性规划模型的Dantzig-Wolfe分解算法和流程图 运筹学 II 第一章 线性规划 之大规模 1 大规模线性规划 由于具有庞大组织体系的企业与行政机构不断涌现,而且要求管理科学用定量的方法来解决的全局性问题也日见增多,因此,需要求解的实际线性规划问题的规模也越来越大。现在,具有几百个或者上千个变量与约束的问题已...