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...
首先,它不仅可以处理这种把矩阵分解成两块的情况,更多块也是可以的,也就是把原问题分解成 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...
分解算法 注意,最初的问题有m0+m1+m2m0+m1+m2个约束,而master问题仅有m0+2m0+2个约束。但是需要关注的是,master问题中的变量个数可能会非常大,因为极点和极射线的个数一般是变量和约束的指数倍。由于在master问题中变量个数可能会非常大,因此我们考虑使用修正的单纯形法(revised simplex method),因为在每一次的...
本研究首次提出了一种混合式Dantzig-Wolfe分解算法来解决MFLP问题。提出的解决方案分为两个步骤。在第一步中,应用数学公式将部门分配到不同楼层,使得物料流量较高的部门位于同一楼层或相邻楼层。在第二步中,考虑第一步的输出,将MFLP分解为一个主问题和一些子问题,形成Dantzig-Wolfe分解算法,分别找到每个楼层的最佳...
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()...
Dantzig-Wolfe分解算法用修正单纯形法求解转化后的新模型,每次迭代通过最小检验数选择入基变量的问题转化为一个规模更小的线性规划子问题,当所有子问题的目标值都大于等于当前各自的对偶变量时,则达到了最优。 答案:正确 手机看题 你可能感兴趣的试题 多项选择题 影响可比产品成本降低额的因素有( )。 A、产品产量...
基于Matlab工具箱YALMIP的Dantzig-Wolfe分解算法实现研究 度巍;张星宇 【期刊名称】《电脑知识与技术》 【年(卷),期】2024(20)3 【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...
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...
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,...