单纯形法在线性规划中的实际应用
单纯形法的几种特殊情况
单纯形法的几种特殊情况单纯形法是一种线性规划的解法方法，用于寻找最优解。
在实际应用中，存在一些特殊情况，需要对单纯形法进行一些调整或者使用其他方法来解决。
下面将介绍几种特殊情况：1.无解情况（不可行解）：在一些情况下，约束条件可能是冲突的，导致不存在可行解。
例如，所有约束条件加在一起可能无法满足，或者一些约束条件是矛盾的，比如两个约束条件同时要求一些变量分别为正和负。
在这种情况下，单纯形法无法找到最优解，因为没有可行解。
解决方法：可以使用其他的线性规划求解方法，或者对约束条件进行调整，使其变为可行的。
例如，可以通过增加松弛变量或引入人工变量来处理不等式约束条件，在目标函数中增加人工变量的惩罚项，逐步通过单纯形法逼近可行解。
2.多个最优解：在一些情况下，线性规划问题可能存在多个最优解。
这种情况下，目标函数的值相同，但对应的解并不相同。
单纯形法只能找到一个最优解，无法得知是否存在其他最优解。
解决方法：需要使用其他算法或方法来找到额外的最优解。
例如，可以通过改变目标函数的系数或增加一些额外的约束条件，以影响单纯形法的方向，从而找到其他的最优解。
3.无界问题：在一些情况下，线性规划问题可能是无界的，即目标函数可以无限大地增加或无限小地减小。
这种情况下，单纯形法将无法找到有限的最优解。
解决方法：可以通过增加约束条件或调整目标函数的系数，使得问题变为有界的。
另外，也可以使用其他线性规划求解方法来处理无界问题。
4.退化情况：在单纯形法中，可能存在一些情况下的解陷入循环，无法继续优化。
这种情况下，称为退化。
解决方法：可以使用退化处理技术，例如人工变量法、卡工法、两阶段法等，来克服退化问题，并继续求解最优解。
5.基变量的选择：在单纯形法中，需要选择初始基变量，以便进行迭代求解。
但是，对于一些问题，选择合适的初始基变量可能非常困难，并且可能会影响最终的最优解。
解决方法：可以使用启发式的方法，例如字典法，以确定合适的初始基变量。
单纯形法与线性规划问题
单纯形法与线性规划问题线性规划是一种优化问题，其基本形式是在给定的约束条件下，使目标函数最大或最小。
这种问题在工业、商业、农业和社会等领域有着广泛的应用。
在解决线性规划问题时，单纯形法是一种经典和常用的算法。
本文将介绍单纯形法和其在线性规划问题中的应用。
一、单纯形法概述单纯形法是一种基于向量空间的方法，其基本思想是沿着可行解空间中的边缘逐步搜索找到最优解。
单纯形法的运算是建立在基向量的概念上，基向量是指满足线性不可约条件的可行解基组成的向量。
单纯形法的步骤如下：1. 构造首行，确定初始基向量。
2. 选择离目标函数最远并且为正的变量，称为入基变量。
3. 选择离约束最近的基变量，称为出基变量。
4. 通过 Gauss-Jordan 消元法计算新的基向量组，确定更新后的基向量。
5. 重复步骤 2-4 直至无法选择入基变量为止。
6. 找到目标函数的最优解。
二、线性规划问题线性规划问题的一般形式如下：$$\max_{x_1,x_2,\dots,x_n\ge0}f(x_1,x_2,\dots,x_n)$$$$\text{s.t.}\begin{cases}\sum_{j=1}^na_{1j}x_j\le b_1\\\sum_{j=1}^na_{2j}x_j\le b_2\\\dots\dots\\\end{cases}$$其中，$f(x_1,x_2,\dots,x_n)$ 为线性目标函数，$a_{ij}$ 和$b_i$ 均为常数。
三、单纯形法解决线性规划问题1. 转化为标准型单纯形法只能用于标准型的线性规划问题，因此需要将原始问题转化为标准型。
标准型的形式如下：$$\max_{x_1,x_2,\dots,x_n\ge0}\sum_{j=1}^nc_jx_j$$$$\text{s.t.}\begin{cases}\sum_{j=1}^na_{1j}x_j\le b_1\\\sum_{j=1}^na_{2j}x_j\le b_2\\\dots\dots\\\end{cases}$$2. 添加松弛变量将约束条件转化为等式形式时需要添加松弛变量，松弛变量是一种关于决策变量的人工变量，其值可以取负数。
对偶单纯形法的原理和应用
对偶单纯形法的原理和应用一、原理介绍对偶单纯形法是线性规划的一种求解方法，通过对原问题的对偶问题进行迭代求解，来达到求解原问题的目的。
下面详细介绍对偶单纯形法的原理。
1. 线性规划问题的对偶性在线性规划问题中，我们常常需要求解最小化或最大化线性目标函数的问题，同时满足一系列线性约束条件。
对于这样的问题，可以通过定义对偶问题来求解。
2. 对偶问题的定义对于原问题的最小化形式，可以定义对偶问题的最大化形式。
对于原问题的最大化形式，可以定义对偶问题的最小化形式。
对偶问题和原问题之间具有很强的对称性。
3. 对偶单纯形法的基本思想对偶单纯形法的基本思想是通过迭代求解对偶问题来达到求解原问题的目的。
在每一次迭代中，首先确定最优解是否已经找到，如果找到最优解，则结束算法；否则，确定要改进的变量，通过计算改变最变量之前对应的对偶变量的值，然后再进行下一次迭代。
二、应用场景对偶单纯形法在实际应用中有着广泛的应用场景。
下面列举几个典型的应用场景。
1. 生产计划问题在生产计划问题中，常常需要确定各个生产线的产量，以最小化总成本或最大化总利润。
对偶单纯形法可以应用于该问题的求解，通过定义对偶问题，并通过迭代求解对偶问题，来确定生产线的产量。
2. 项目调度问题在项目调度问题中，需要确定各个项目的开始时间和结束时间，以最小化总工期或最大化资源利用率。
对偶单纯形法可以应用于该问题的求解，通过定义对偶问题，并通过迭代求解对偶问题，来确定项目的调度方案。
3. 运输问题在运输问题中，需要确定各个供应商到各个销售点的运输量，以最小化总运输成本。
对偶单纯形法可以应用于该问题的求解，通过定义对偶问题，并通过迭代求解对偶问题，来确定每个供应商和销售点的运输量。
4. 资源分配问题在资源分配问题中，需要确定各个资源的分配比例，以最大化总效益或最小化总成本。
对偶单纯形法可以应用于该问题的求解，通过定义对偶问题，并通过迭代求解对偶问题，来确定资源的分配比例。
第1章 线性规划与单纯形法 第6节举例应用
产品计划问题 某厂生产I，II，III三种产品，都分别经A，B 两道工序加工。设A工序可分别在设备A1或A2上 完成， B工序可在B1，B2，B3三种设备上完成。 已知产品I可在A，B任何一种设备上加工；产品 II可在任何规格的A设备上加工，但完成B工序 时，只能在B1设备上加工，产品III只能在A2与 B2设备上加工。加工单位产品所需工序时间及 其他各项数据如表格所示，试安排最优生产计 划，使该厂获利最大。
max z [ Si yij C i xij C x ] H i ij
i 1 j 1 / i / ij i 1 j 1
5
6
5
5
连续投资问题
某部门在今后五年内考虑给下列项目投资，已知： 项目A，从第一年到第四年每年年初需要投资，并 于次年末回收本利115%； 项目B，第三年初需要投资，到第五年末能回收本 利125%，但规定最大投资额不超过4万元； 项目C，第二年初需要投资，到第五年末能回收本 利140%，但规定最大投资额不超过3万元； 项目D，五年内每年初可购买公债，于当年末归还， 并加利息6%。 该部门现有资金 10 万元，问它应如何确定给这些 项目每年的投资额，使到第五年末拥有的资金的 本利总额为最大?
第6节
应 用 举 例
一般讲，一个经济、管理问题凡满足以下条件 时，才能建立线性规划的模型。 (1) 要求解问题的目标函数能用数值指标来表示， 且Z=f(x)为线性函数； (2) 存在着多种方案； (3) 要求达到的目标是在一定约束条件下实现的； 这些约束条件可用线性等式或不等式来描述。
合理利用线材问题
解 设xij, xij/分别为该工厂第i种产品在 第j个月在正常时间和加班时间内的生产量； yij为第i种产品在第j月的销售量， ωij为第i种产品第j月末的库存量。
单纯形法解的四种情况
单纯形法解的四种情况
单纯形法是一种常用的线性规划求解方法，它通过不断地迭代来逐步逼近最优解。
在实际应用中，单纯形法可以分为四种情况，分别是无界解、有限最优解、无解和多解。
下面将分别进行介绍。
首先是无界解。
当线性规划问题的目标函数在可行域内没有最小值时，就称其为无界解。
这种情况下，单纯形法会一直迭代下去，直到出现某个变量的系数为负无穷大，或者出现某个约束条件的系数为正无穷大。
这时，我们就可以得出结论：该线性规划问题无界。
其次是有限最优解。
当线性规划问题的目标函数在可行域内存在最小值时，就称其为有限最优解。
这种情况下，单纯形法会不断地迭代，直到找到最优解为止。
在迭代过程中，我们需要注意一些细节，比如如何选择入基变量和离基变量，如何判断是否达到最优解等等。
第三种情况是无解。
当线性规划问题的可行域为空集时，就称其为无解。
这种情况下，单纯形法会一直迭代下去，直到出现某个变量的系数为负无穷大，或者出现某个约束条件的系数为正无穷大。
这时，我们就可以得出结论：该线性规划问题无解。
最后是多解。
当线性规划问题的可行域内存在多个最优解时，就称其为多解。
这种情况下，单纯形法会找到其中的一个最优解，但并不能保证找到所有的最优解。
如果我们想要找到所有的最优解，可以使用分支定界法等其他方法。
单纯形法是一种非常实用的线性规划求解方法，可以应用于各种实际问题中。
在使用单纯形法时，我们需要注意不同情况下的处理方法，以便得到正确的结果。
线性规划的应用与求解方法
线性规划的应用与求解方法线性规划是数学中一种重要的优化方法，被广泛应用于各个领域，如经济学、管理学、工程学等。
它可以帮助我们在给定的约束条件下，找到最优解，使得目标函数取得最大值或最小值。
本文将介绍线性规划的应用领域以及常用的求解方法。
一、线性规划的应用领域1. 生产与资源分配线性规划可以帮助企业合理安排生产资源，优化生产效率。
例如，一个工厂需要决定如何分配有限的人力、物力和财力，以满足最大产出或最小成本的要求。
线性规划可以帮助企业找到最佳的资源分配方案，提高生产效率。
2. 项目排程与调度线性规划可以用于项目排程与调度问题，帮助规划员安排项目的开始时间、结束时间和资源分配。
例如，在建设一个大型工程项目时，需要考虑多个任务的依赖关系、资源限制和时间限制，线性规划可以帮助规划员合理安排项目进度，最大程度地利用资源。
3. 物流与运输线性规划可以用于优化物流与运输问题。
例如，一个配送中心需要决定如何将货物从不同供应商配送到不同的客户，以最小化运输成本。
线性规划可以帮助物流公司找到最佳的配送路线和运输方案，提高运输效率。
4. 投资与资产配置线性规划可以用于优化投资与资产配置问题。
例如，一个投资者希望在多个资产中进行配置，以最大化收益或最小化风险。
线性规划可以帮助投资者找到最佳的资产配置方案，提高投资收益率。
二、线性规划的求解方法1. 图形法图形法是线性规划最直观的求解方法之一。
它通过绘制目标函数和约束条件所对应的直线或曲线，找到使目标函数取得最大（小）值的交点。
但是，图形法只适用于二维线性规划问题，对于多维问题并不适用。
2. 单纯形法单纯形法是线性规划最常用的求解方法之一。
它通过迭代的方式，在可行域内搜索有效解。
单纯形法首先找到一个基础解，并在每一步中通过改进的方式找到更优的基础解，直到找到最优解为止。
单纯形法可以求解多维线性规划问题，并且具有较高的效率。
3. 对偶理论对偶理论是线性规划的重要理论基础。
它将线性规划问题转化为对偶问题，并通过对偶问题的求解来获得原问题的最优解。
线性规划的解法
线性规划的解法线性规划是现代数学中的一种重要分支，它是研究如何在一定约束条件下优化某种目标函数的一种数学方法。
在现实生活中，许多问题都可以用线性规划求解。
如在生产中，如何安排产品的产量才能最大化利润；在运输中，如何安排不同的运输方式最大程度降低成本等等。
线性规划的解法有多种，下面我们就来对其进行详细的介绍。
1. 单纯形法单纯形法是线性规划中最重要的求解方法之一，它是由Dantzig于1947年提出的。
单纯形法的基本思路是从某一个初始解出发，通过挑选非基变量，使得目标函数值逐步减少，直到得到一个最优解。
单纯形法的求解过程需要确定初始解和逐步迭代优化的过程，所以其求解复杂度较高，但是在实际中仍有广泛应用。
2. 对偶线性规划法对偶线性规划法是一种将线性规划问题转化为另一个线性规划问题来求解的方法。
这种方法的主要优势是，它可以用于求解某些无法用单纯形法求解的问题，如某些非线性规划问题。
对偶线性规划法的基本思路是将原问题通过拉格朗日对偶性转化为对偶问题，然后求解对偶问题，最终得到原问题的最优解。
3. 内点法内点法是一种由Nesterov和Nemirovsky于1984年提出的方法，它是一种不需要寻找可行起点的高效的线性规划求解方法。
内点法的基本思路是通过不断向可行域的内部靠近的方式来求解线性规划问题。
内点法的求解过程需要实现某些特殊的算法技术，其求解效率高，可以解决一些规模较大、约束条件复杂的线性规划问题。
4. 分枝定界法分枝定界法是一种通过逐步将线性规划问题分解成子问题来求解的方法。
这种方法的基本思路是，在求解一个较大的线性规划问题时，将其分解成若干个较小的子问题，并在每个子问题中求解线性规划问题，在不断逐步求解的过程中不断缩小问题的规模，最终得到问题的最优解。
总之，不同的线性规划解法各有千秋，根据实际问题的需要来选择合适的求解方法是非常重要的。
希望本文能够对您有所帮助。
线性规划的实际应用
密封线线性规划的实际应用摘要线性规划模型是科学与工程领域广泛应用的数学模型。
本文应用线性规划模型，以某水库输水管的选择为研究对象，以实现输水管的选择既能保证供水，又能使造价最低为目标，根据水库的特点和实际运行情况，分析了其输水管选择过程中线性规划模型的建立方法，并分别通过单纯形法和MATLAB软件进行求解。
关键词线性规划模型单纯形法 MATLAB一、专著背景简介《最优化方法》介绍最优化模型的理论与计算方法，其中理论包括对偶理论、非线性规划的最优性理论、非线性半定规划的最优性理论、非线性二阶锥优化的最优性理论；计算方法包括无约束优化的线搜索方法、线性规划的单纯形方法和内点方法、非线性规划的序列二次规划方法、非线性规划的增广Lagrange方法、非线性半定规划的增广Lagrange方法、非线性二阶锥优化的增广Lagrange方法以及整数规划的Lagrange松弛方法。
《最优化方法》注重知识的准确性、系统性和算法论述的完整性，是学习最优化方法的一本入门书。
最优化方法（也称做运筹学方法）是近几十年形成的，它主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。
最优化方法的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及其生产经营活动。
最优化方法的目的在于针对所研究的系统，求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到系统的最优目标。
实践表明，随着科学技术的日益进步和生产经营的日益发展，最优化方法已成为现代管理科学的重要理论基础和不可缺少的方法，被人们广泛地应用到公共管理、经济管理、工程建设、国防等各个领域，发挥着越来越重要的作用。
本章将介绍最优化方法的研究对象、特点，以及最优化方法模型的建立和模型的分析、求解、应用。
主要是线性规划问题的模型、求解（线性规划问题的单纯形解法）及其应用-运输问题；以及动态规划的模型、求解、应用-资源分配问题。
二、专著的主要结构内容《最优化方法》是一本着重实际应用又有一定理论深度的最优化方法教材，内容包括线密封线性规划、运输问题、整数规划、目标规划、非线性规划（无约束最优化与约束最优化）、动态规划等最基本、应用最广又最有代表性的最优化方法。
线性规划中的单纯形法分析
线性规划中的单纯形法分析在数学和运筹学领域中，线性规划是一种优化问题的数学建模方法，通过最小化或最大化线性目标函数，同时满足一系列线性等式和不等式约束条件。
而单纯形法则是一种广泛应用于线性规划问题求解的算法，它通过迭代计算来找到最优解。
本文将对线性规划中的单纯形法进行详细分析。
一、线性规划基本概念在介绍单纯形法之前，我们需要先了解线性规划的基本概念。
线性规划包括目标函数、决策变量和约束条件三个主要部分。
目标函数是线性规划问题中待优化的目标，可以是最大化或最小化某个线性表达式。
决策变量是这个问题中需要确定的变量，它们的取值将影响到目标函数的结果。
约束条件则是对决策变量的限制条件，可以是等式或不等式。
二、单纯形法的基本原理单纯形法是由美国数学家Dantzig于1947年提出的一种求解线性规划问题的有效算法。
该算法基于以下基本原理：在每一次迭代中，通过选择合适的决策变量进行优化，使目标函数的值不断逼近最优解。
具体而言，单纯形法通过构造一个初始可行解，然后通过迭代计算找到一个更优的解。
三、单纯形法的步骤1. 构造初始可行解：根据约束条件，求解一组可行解，并将其用于下一步的迭代计算。
2. 检验最优性：计算当前解的目标函数值，判断是否满足最优性要求。
3. 选择进入变量：根据规则选择一个进入变量，即使得目标函数值增加最大的变量。
4. 选择离开变量：根据规则选择一个离开变量，即使目标函数值达到最大的变量离开。
5. 更新解的值：根据进入变量和离开变量，更新当前解的值。
6. 返回步骤2，直至达到最优解或无界。
四、单纯形法的优缺点1. 优点：a) 单纯形法适用于大多数线性规划问题，并且可以找到全局最优解。
b) 算法相对简单直观，易于理解和实现。
c) 在实践中，单纯形法已被证明是一种高效的求解方法。
2. 缺点：a) 即使是对于中等规模的问题，单纯形法的计算复杂度也很高，需要大量的迭代计算。
b) 在某些特殊情况下，单纯形法可能会陷入循环，并无法找到最优解。
管理运筹学,用单纯形法求解以下线性规划问题
管理运筹学,用单纯形法求解以下线性规划问题管理运筹学是处理决策问题的重要科学，不仅根据不同目标和条件制定策略，而且可以更有效地识别和解决问题。
有些决策问题往往是非线性复杂性，涉及多个因素和变量之间的复杂关系，因此，以线性规划模型的形式来处理这些问题被认为是最有效的方法之一。
但是，线性规划模型的求解可能会非常困难，尤其是规模较大的问题。
而单纯形法作为其中一种有效的求解方法，其有效性和灵活性，使其在管理运筹学的研究中具有重要的意义。
单纯形法是指将原始线性规划问题转换为单纯形问题，然后利用相应的单纯形算法求解该问题，以求解线性规划问题。
单纯形法最早由威廉伯恩斯特（William B.Von Neumann）提出，它是利用单纯形理论把原始线性规划问题转化为单纯形问题，然后求解单纯形问题，得到原始线性规划问题的最优解。
单纯形算法的基本步骤包括：首先，根据原始线性规划问题的约束条件，构造单纯形方程组；其次，可以以此单纯形方程组为基础，进行单纯形法的迭代；最后，根据迭代的结果来求解原始的线性规划问题。
单纯形法在管理运筹学中的应用非常广泛，它不仅可以用来求解比较复杂的线性规划问题，而且可以用来解决某些约束条件下的非线性规划问题，从而解决管理运筹学中的相关问题。
另外，单纯形法还可以在企业资源规划（ERP）等管理运筹学领域的应用中发挥重要作用。
在实际应用中，单纯形法有其优缺点。
优点主要有以下几点：首先，它是一种有效的求解线性规划问题的方法，可以用来解决比较复杂的问题；其次，求解步骤简单，可以在较短的时间里求得最优解；最后，它适用性强，也可以用来解决某些约束条件下的非线性规划问题。
然而，单纯形法也有一些缺点，比如具有结构性特征，可能不能求解一些复杂的问题；另外，在求解比较大的问题时，运算负荷较大，效率较低。
总之，单纯形法是一种求解线性规划问题的有效方法，在管理运筹学中，它具有重要的意义和应用价值，它可以有效地解决复杂的线性规划问题，也能够解决某些特定条件下的非线性规划问题。
单纯形法在线性规划中的应用。
单纯形法在线性规划中的应用摘要求解线性规划问题，就是在各项资源条件的限制下，如何确定方案，使预期的目标达到最优。
本文重点介绍了求解线性规划问题目前最常见的两种方法，图解法和单纯形法。
图解法适合于只含两个变量的线性规划问题，文中只做了简单的描述。
而单纯形法是求解线性规划问题的通用方法，适合于求解大规模的线性规划问题，本文作了重点描述，对单纯形法中的基本概念如基变量、非基变量、基向量、非基向量、可行基以及基本可行解等概念作了详细的陈述，在此基础上，介绍了线性规划问题的标准化、单纯形法的基本原理、确定初始可行解、最优性检验、解的判别、基本可行解的改进、换入变量的确定-最大增加原则、换出变量的确定-最小比值原则、表格单纯形法、大M法、两阶段法等。
关键词：线性规划图解法单纯形法基变量基向量可行基基本可行解正文引言在生产管理和经济活动中，经常遇到这些问题，如生产计划问题，即如何合理利用有限的人、财、物等资源，以便得到最好的经济效果；材料利用问题，即如何下料使用材最少；配料问题，即在原料供应量的限制下如何获取最大利润；劳动力安排问题，即如何用最少的劳动力来满足工作的需要；运输问题，即如何制定调运方案，使总运费最小；投资问题，即从投资项目中选取方案，使投资回报最大等等。
对于这些问题，都能建立相应的线性规划模型。
事实上，线性规划就是利用数学为工具，来研究在一定条件下，如何实现目标最优化。
解线性规划问题目前最常见的方法有两种，图解法和单纯形法。
单纯形法是求解线性规划问题的通用方法。
1 线性规划问题的求解方法1.1 图解法解线性规划问题只含两个变量的线性规划问题，可以通过在平面上作图的方法求解，步骤如下：(1)以变量x1为横坐标轴，x2为纵坐标轴，适当选取单位坐标长度建立平面坐标直角坐标系。
由变量的非负性约束性可知，满足该约束条件的解均在第一象限内。
(2)图示约束条件，找出可行域（所有约束条件共同构成的图形）。
(3)画出目标函数等值线，并确定函数增大（或减小）的方向。
单纯形法定义及应用
§1 单纯形法的基本思路和原理
非基变量：与非基向量pj相应的变量xj叫非基变量，非基变量有n－m个。 由线性代数的知识知道，如果我们在约束方程组系数矩阵中找到一个
基，令这个基的非基变量为零，再求解这个m元线性方程组就可得到唯一
的解了，这个解我们称之为线性规划的基本解。
在此例中我们不妨找到了
1 1 0为 A的一个基，令这个基的
5
§1 单纯形法的基本思路和原理
一般来说判断一个基是否是可行基，只有在求出其基本解以后，当其基本解 所有变量的解都是大于等于零，才能断定这个解是基本可行解，这个基是可行 基。那么我们能否在求解之前，就找到一个可行基呢？也就是说我们找到的一个 基能保证在求解之后得到的解一定是基本可行解呢？由于在线性规划的标准型中 要求bj都大于等于零，如果我们能找到一个基是单位矩阵，或者说一个基是由单位 矩阵的各列向量所组成（至于各列向量的前后顺序是无关紧要的事）例如，
在上表中有一个m×m的单位矩阵，对应的基变量为s1,s2,s3；
在 z2=z0j行×中1+填0×入1第+0j×列1与=0cB，列所中在对z应i行的中元的素第相2位乘数相填加入所0得；的值，如
在j cj zj 行中填入cj-zj所得的值，如
； 150050
z表示把初始基本可行解代入目标函数求得的目标函数值，即b列乘以cB列；
i1
cmamj c1,c2,
a1j
,cma2j
amj
c1,c2, ,cmpj
15
§2 单纯形法的表格形式
上面假设x1,x2,…xm是基变量，即第i行约束方程的基变量正好是xi，而
经过迭代后，基将发生变化，计算zj的式子也会发生变化。如果迭代后的
用单纯形法解决线性规划问题
盐城师范学院运筹学期末论文题目: 用单纯形法解决线性规划问题**: **二级学院: 数学科学学院专业: 数学与应用数学班级: 111 班学号: ********成绩评定:前言线性规划问题是数学以及日常生活中最基本的问题之一，如何快速有效的解决线性规划问题是数学家也在努力研究的科目之一。
以前中学时我们解决线性规划问题一般采用的是图解法，即画出所给条件的可行域，找出目标函数的最优解。
这种方法的优点是直观性强，计算方便，但缺点是只适用于问题中有两个变量的情况。
下面我们介绍另外一种方法—单纯形法，来解决图解法不能解决的问题。
1 单纯形法1.1 单纯形法的基本思路利用求线性规划问题基本可行解的方法求解较大规模的问题是不可行的。
有选择地取基本可行解，即从可行域的一个极点出发，沿着可行域的边界移动到另一个相邻的极点，要求新极点的目标函数值不比原目标函数值差。
在线性规划的可行域中先找出一个可行解，检验它是否为最优解，如果是最优解，计算停止；如果不是最优解，那么可以判断线性规划无有限最优解，或者根据一定步骤得出使目标函数值接近最优值的另一个基本可行解。
由于基本可行解的个数有限，所以总可以通过有限次迭代，得到线性规划的最优基本可行解或判定线性规划无有限最优解。
1.2 单纯形法的基本步骤第1步求初始基可行解，列出初始单纯形表。
对非标准型的线性规划问题首先要化成标准形式。
由于总可以设法使约束方程的系数矩阵中包含一个单位矩阵（P1,P2，…，Pm），以此作为基求出问题的一个初始基可行解。
为检验一个基可行解是否最优，需要将其目标函数值与相邻基可行解的目标函数值进行比较。
为了书写规范和便于计算，对单纯形法的计算设计了一种专门表格，称为单纯形表（见表1—1）。
迭代计算中每找出一个新的基可行解时，就重画一张单纯形表。
含初始基可行解的单纯形表称初始单纯形表，含最优解的单纯形表称最终单纯形表。
第2步：最优性检验如表中所有检验数c j−z j≤0，且基变量中不含有人工变量时，表中的基可行解即为最优解，计算结束。
实验2 单纯形法求解线性规划
实验2 单纯形法求解线性规划一、实验目的1. 理解线性规划的概念和基本形式。
2. 熟悉单纯形法的步骤和实现过程。
3. 学会使用Matlab编程求解线性规划问题。
二、实验原理线性规划是一种优化问题，其目标是在一组约束条件下，使目标函数（通常是一个线性函数）最大或最小化。
线性规划具有以下一般形式：$$\begin{aligned}&\underset{x_{1},x_{2},\cdots,x_{n}}{\max }\quadc_{1}x_{1}+c_{2}x_{2}+\cdots+c_{n}x_{n}\\&\text{s.t.}\quad a_{11}x_{1}+a_{12}x_{2}+\cdots+a_{1n}x_{n}\leq b_{1}\\&\quad \quad \quad \,\,\,\quada_{21}x_{1}+a_{22}x_{2}+\cdots+a_{2n}x_{n}\leq b_{2}\\&\quad \quad \quad\quad \quad \quad \vdots \\&\quad \quad \quad \,\,\,\quada_{m1}x_{1}+a_{m2}x_{2}+\cdots+a_{mn}x_{n}\leq b_{m}\\&\quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad x_{1},x_{2},\cdots,x_{n}\geq 0\end{aligned}$$其中，$x_{1},x_{2},\cdots,x_{n}$表示决策变量；$c_{1},c_{2},\cdots,c_{n}$是目标函数的系数；$a_{i1},a_{i2},\cdots,a_{in}$（$i$=1,2,...,m）是限制条件的系数，$b_{1},b_{2},\cdots,b_{m}$是限制条件右侧的常数。
线性规划中的单纯形法求解问题
线性规划中的单纯形法求解问题线性规划是运筹学中的一个重要分支，它的应用范围非常广泛，包括经济、工程、网络、交通等领域。
在实际问题中，我们通常会需要求解一个线性规划问题，而单纯形法是解决线性规划问题的一种常用方法。
1. 线性规划线性规划是一类优化问题，通常在最小化或最大化某个线性函数的同时，满足一组线性约束条件。
一个线性规划问题可以表示为：$$\begin{array}{lll}\textrm{min/max} & c^Tx & \\ \textrm{s.t.} & Ax &\leq b \\ & x &\geq 0\end{array}$$其中，$c$ 是一个 $n$ 维列向量，$A$ 是一个 $m\times n$ 的矩阵，$b$ 是一个 $m$ 维列向量，$x$ 是一个 $n$ 维列向量，代表问题的决策变量。
我们称 $Ax\leq b$ 是问题的约束条件，称 $x\geq0$ 是问题的非负性条件。
线性规划问题的求解可以分为两种基本方法，分别为单纯形法和内点法。
其中，单纯形法是一种经典的方法，应用广泛，是大多数线性规划软件的基础算法之一。
2. 单纯形法基本思想单纯形法的基本思想是通过对问题中的决策变量进行调整，使得目标函数值不断减小（最小化问题）或增大（最大化问题），并且在满足约束条件的前提下，最终找到最优解。
单纯形法的具体步骤如下：步骤1：初始化。
我们从一组基本解开始，即 $m$ 个基本变量和 $n-m$ 个非基本变量构成的向量 $x$。
在最初的阶段，我们需要选择一组基变量，并计算出它们的取值。
这个基变量集合构成了问题的起始基。
步骤2：检查最优性。
首先，我们需要对当前解进行检验，判断它是否为最优解。
如果是最优解，则停止算法；否则，进行下一步。
步骤3：选择进入变量。
我们需要选择一个非基变量，使得将它加入到基变量集合后，目标函数值有最大的增长量。
如果这个增长量为负数，则问题无界。
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单纯形法在线性规划中的实际应用
摘要:线性规划是以数学模型为基础，研究如何在一定条件下实现目标最优化，而单纯形法是求解线性规划问题的主要方法，有效提升了数学规划的应用。
本文介绍了线性规划的基本理论及单纯形法的基本理论和具体算法，然后将两者结合进行实际的应用。
最终以的公交排班表和蛋糕店的加工计划为例通过模型的建立与求解制定了更加合理的公交排班时刻表和各时段的司机分配数量；解决在激烈竞争市场中如何利用有限的资源、人力、时间进行统筹安排，提高效率，降低成本使总的经济效益达到最佳。
关键词 : 线性规划；单纯形法；最优性；Lingo
Abstract:Linear programming is based on the mathematical model to study how to achieve th e goal optimization under certain conditions, and the simplex method is the main method to solve t he linear programming problem, which effectively improves the application of mathematical progra mming. This paper introduces the basic theory of linear programming and the basic theory and spec ific algorithm of simplex method, and then combines the two into practical application. Finally, the bus schedule and the processing plan of the cake shop in Chongqing second Teachers ' College (Na nshan Campus) are used as examples to establish a more reasonable bus scheduling timetable and t he number of drivers assigned to each period. To solve the problem of how to make use of the limit ed resources, manpower and time in the competitive market to improve the efficiency Reduce costs to achieve the best overall economic benefits.
Key words: Linear programming; Simplex method; Optimality; Lingo
目录
摘要 (I)
Abstract (I)
目录 (II)
1 绪论 (2)
1.1文献综述 (2)
1.2研究的背景 (2)
1.3研究的意义 (3)
2 线性规划与单纯形法 (3)
2.1线性规划 (3)
2.1.1 线性规划的模型问题 (3)
2.1.2 线性规划解的定义 (4)
2.2单纯形法 (4)
2.2.1 单纯形法基本原理[4] (4)
2.2.2 单纯形法计算步骤[4] (4)
2.2.3 单纯形法的进一步讨论 (6)
3 应用案例 (8)
3.1校车排班计划 (8)
3.2蛋糕店加工计划 (14)
1 绪论
1.1 文献综述
美国数学家G.B.Dantzing 1947年提出求解线性规划的单纯形法，为这门学科奠定了基础。
通常，求解线性规划模型时常用基本单纯形方法、大M法、两阶段法等，所以在文献[4][5]具体介绍了求解线性规划的单纯形法的具体计算方法与步骤。
由于越来越多的领域借助于线性规划来做出最优决策，完善线性规划理论及其有效解法已成为重要研究课题。
单纯形法作为求解线性规划问题较实用而有效的算法已在实际应用中得到广泛应用。
本文在文献[4]到文献[8]作了关于单纯形算法的讨论，优化设计与实现，分析了单纯形算法的主要特点。
最后本文列举了一些单纯形法在实际问题应用例子来说明单纯形法是处理线性规划模型的一种重要方法。
当然利用单纯形法原料的软件的求解大大缩短线性规划问题解决的时间，为更好地解决实际问题带来无穷益处。
1.2 研究的背景
近年来，随着社会的飞速发展同时也带来了生产规模的扩大和经济事务的日益繁杂，线性规划也得到了不断的发展和完善，应用领域不断拓宽，从技术问题的最优化设计，到工业、商业、农业、交通运输业、经济计划及管理等领域都发生着作用，已成为现代科学管理的重要基础理论。
例如，在生产管理和经济活动中如何合理调用有限的人力、物力、财力等资源，以便得到最佳的经济效益；材料利用问题，即如何下料使用材最少；配料问题，即在原料供应量的限制下如何收获最大利润；劳动力分配问题，即如何用最少的劳动力来满足工作的需要等。
对于这些问题，都可以建立相应的线性规划模型。
目前图解法和单纯形法是求解线性规划问题的两种常见方法。
但随着实际的发展需要我们遇到的线性规划的规模越来越大数据也越来越繁杂。
所以在求解线性规划问题过程中图解法的实际操作性便大大降低，因此单纯形法一直是求解多。