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1、第二节 单纯形法,Simplex Method,一、单纯形法原理及步骤二、用向量矩阵描述单纯形法原理三、单纯形表四、两阶段法和大M法五、退化和循环,用向量矩阵描述单纯形法原理,并设 是A的一个基。,设标准的线性规划问题为,则,相应地,向量X 和C 可以记为,BXB+NXN=b,XB=B-1b-B-1NXN,CBXB+CNXN,z=CBB-1b-(CBB-1N-CN)XN,用向量矩阵描述单纯形法原理,z=CBB-1b-(CBB-1N-CN)XN,XN=0,基础解,CBB-1N-CN=0:任意非基变量进基,目标函数值减少,当前解已经是最优解。,检验数!,变量xj的检验数:,用向量矩阵描述单纯形法原
2、理,基于向量矩阵的单纯形法基本思路:,(1)取得初始可行基B、相应的基本可行解 及对应的目标函数值,(2)从当前的非基变量中选取一个xk,使xk的值由当前的值0开始增加,其余非基变量的值均保持零值不变。如果任何一个非基变量的值由0增加时,目标函数都不能增加,则当前的基已经是最优基。,用向量矩阵描述单纯形法原理,基于向量矩阵的单纯形法基本思路:,(3)当xk的值由0开始增加时,当前各基变量的值也会随之变化:,1)当xk的值增加时,某些基变量的值随之减小,则必定有一个基变量xr的值在xk的增加过程中首先降为0。这时,这个基变量xr成为非基变量,而非基变量xk进基成为基变量,相应地,xk在矩阵A中相
3、应(不在基B中)的列向量pk将取代基变量xr在基B中的列向量pr。此时基变换后的目标函数值必定大于原目标函数值。,用向量矩阵描述单纯形法原理,基于向量矩阵的单纯形法基本思路:,2)当xk的值增加时,所有基变量的值都随之增加,则不会有任何基变量出基,这时xk值的增加没有任何限制。此时可行域无界,即目标函数无界。,(4)重复步骤(2)和(3),就一定可以获得最优基或确定目标函数无界。,用向量矩阵描述单纯形法原理,单纯形法的几何意义:,从几何意义方面解释,单纯形法就是在可行域的边界上,沿着相邻的极点进行搜索的一种算法。所谓相邻的极点,就是每次只有一个变量进基,一个变量出基转换前后所对应的基本可行解。
4、我们把这两个基本可行解所对应的两个基称为“相邻的”基。,单纯形表,根据单纯形法的向量矩阵描述,可得:,系数矩阵,B-1,B-1,B-1,=E,CB,CB,CB,需要变成0!,单纯形表,与基B对应的单纯形表,目标函数值,基变量的目标函数系数,令,则检验数j可以记为,单纯形表,单纯形表,列出以x3、x4为基变量的单纯形表如下。,z2-c2=-3 z1-c1=-2,x2为进基变量,最小比值 法!,最小检验数规则!,X4离基,(1),旋转运算,例1,Cj 2 3 0 0,单纯形表,(2),x1进基,X3离基,(3),0,最优!,X*=(2,1,0,0),Z*=7,旋转运算,Cj 2 3 0 0,单纯形
5、表,例2,列出以x3、x4为基变量的单纯形表如下。,x2进基,X3离基,(1),Cj 1 2 0 0,单纯形表,(2),x1进基,X4离基,(3),x3进基,目标函数无界!,能确定进基变量,无法确定离基变量,Cj 1 2 0 0,单纯形表,例3,标准化(加入松弛变量x3、x4,z=-z)后,列出以x3、x4为基变量的单纯形表如下。,(1),x2进基,X3离基,Cj-2 2 0 0,单纯形表,(2),x1进基,X4离基,最优解X1=(0,1,0,1)T,z=2,(3),最优解X2=(1,2,0,1)T,z=2,最优解X=t X1+(1-t)X2=(1-t,2-t,0,t)T,(0t1),Cj-2 2 0 0,单纯形表,单纯形算法流程图,单纯形表,例4,列出以x3、x4为基变量的单纯形表如下。,x1进基,X4离基,(1),Cj 10 5 0 0,单纯形表,(2),x2进基,X3离基,(3),0,最优!,X*=(1,3/2,0,0),Z*=35/2,旋转运算,Cj 10 5 0 0,单纯形表,例5,引进松弛变量,标准化并初始单纯形表:,x2进基,X5离基,(1),Cj 1 2 1 0 0 0,单纯形表,x3进基,X4离基,(2),(3),最优解为x1=0,x2=3,x3=9,x4=0,x5=0,x6=12,max z=15,Cj 1 2 1 0 0 0,
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