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文檔簡(jiǎn)介
矩陣表示:min
cxs.t Ax
=
bx≥
0矩陣
A:
m×n列向量
x:
n
×1b:
m
×1
且假定b
≥0行向量
c: 1×n(3.1.2)化為標(biāo)準(zhǔn)形式:變量沒有非負(fù)限制:如xj無非負(fù)限制時(shí),可令xj
=xj
'-xj
",xj
'≥0,xj
"≥0變量有上下界:如xj≥l時(shí),可令xj
'=xj
-l,則xj
'≥0如xj
≤u時(shí),可令xj
'=u-xj,則xj
'≥0bi
≤
0:maxz:令z'=-z,則min
z'=-c
x引入松弛變量將不等式化為等式:如a11x1
a12
x2
a1n
xn
b1引入松弛變量xn+1
≥0,目標(biāo)函數(shù)不變a11x1
b
a1n
xn
xn11引入松弛變量xn+2
≥0
,目標(biāo)函數(shù)不變
a2n
xna21
x1
b2
xn
2如a
x
21
1
a22
x2
a2n
xn
b2min
c1x1
c2
x2
cnxn
s.t.a11x1
a12
x2
a1n
xn1xnam1x1
am
2
x2
b1
amn,
n
x
j
0,
j
1,2x,n
xnm
bm松弛變量min
c1x1
c2
x2
cn
a1n
xn
b1xn
s.t.a11x1
a12
x2am1x1
am
2
x2x1,
x2
,
,
xn
0
amn
xn
bm目標(biāo)函數(shù)不變二、圖解法目標(biāo)函數(shù)等值線-x1
-3
x2
=α極小點(diǎn)目標(biāo)函數(shù)的負(fù)梯度x1x2α*§3.2
基本性質(zhì)一、線性規(guī)劃的可行域定理3.2.1
線性規(guī)劃的可行域是凸集約束條件均為線性等式及不等式二、最優(yōu)極點(diǎn)設(shè)可行域的極點(diǎn)為x(1),x(2),…x(k),極方向?yàn)閐(1),d(2),…d(l)。根據(jù)定理2.1.1,任何可行點(diǎn)x可以表示為(
j
)j
1,
,k
j
k
l(
j
)jjk
j
1j1j
0j
0x
dj1
x
j1得到以λj,μj為變量的等價(jià)的線性規(guī)劃s.t.kljmin
(cx(
j
)
)j1
(cd
(
j
)
)j1jkj
0j
0
j
1j1j
1,
,k
j
如某個(gè)cd(j)<0,∵
μj可→1+,∞,,
∴l(xiāng)
目標(biāo)函數(shù)→-∞問題
,不存在有限最優(yōu)值如所有cd(j)≥0,為極小化目標(biāo)函數(shù),令μj=0。k令cx(
p
)
mkin
cx(
j
)1
jkj
0j
1,
,jmin
(cx(
j
)
)j1ks.t.
j
1j1j1klcx
(cx(
j
)
)
j
(cd
(
j
)
)
jj1
j1k
(cx(
j
)
)
jk(
p
)(
p
)j(cx
)
cx極點(diǎn)x(p)是最優(yōu)解j1λp=1,λj
=0,j≠p定理3.2.2設(shè)線性規(guī)劃(3.1.2)的可行域非空,則有下列結(jié)論:1。(3.1.2)存在有限最優(yōu)解的充要條件是所有的cd(j)為非負(fù)數(shù)。其中d(j)是可行域的極方向。2。若(3.1.2)存在有限最優(yōu)解,則目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)值可在某個(gè)極點(diǎn)上達(dá)到。而把問題歸入不存在最優(yōu)解的情形三、最優(yōu)基本可行解基本可行解--極點(diǎn)的代數(shù)含意假設(shè)A=[B,N],設(shè)矩陣A的秩為m,
B是m階可逆矩陣。
x=[xB,xN]T未知量,它們?nèi)〔煌闹稻蜁?huì)得到方程組的不同的解特別地,令xN=0,則得到解定義3.2.1稱為方程組Ax=b的一個(gè)基本解。B稱為基矩陣,簡(jiǎn)稱為基。xB的各分量稱為基變量基變量的全體xB1,xB2,…,xBm稱為一組基xN的各分量稱為非基變量。又若B-1b≥0,則稱該解為約束條件Ax=b,x≥0的基本可行解相應(yīng)地:
稱B為可行基矩陣xB1,xB2,…,xBm為一組可行基
若B-1b>0,即基變量的取值均為正數(shù),則稱基本可行解是非
的
如果B-1b
≥0且至少有一個(gè)分量是零,則稱基本可行解是
的基本可行解例3.2.1
考慮下列不等式定義的多面集:引進(jìn)松弛變量x3,x4令解得基本解:x(1)
=(4,
2,
0,
0)T
→基本可行解→基本解當(dāng)A是m×n矩陣,且秩為m時(shí),基本可行解的個(gè)數(shù)不
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