最优化之论单纯形法与对偶单纯性法的区别

单纯形法是求解线性规划问题的主要方法,而对偶单纯形方法是将单纯形方法应用于对偶问题的计算,对偶单纯性方法则提高了对求解线性规划问题的效率,它具有以下优点:

  1. 初始基解可以是非可行解, 当检验数都为负值时, 就可以进行基的变换, 不需加入人工变量, 从而简化计算;
  2. 对于变量多于约束条件的线性规划问题,用对偶单纯形法可以减少计算量,在灵敏度分析及求解整数规划的割平面法中,有时适宜用对偶规划单纯形法。

使用对偶单纯性方法的约束条件:

  1. 问题标准化后,价值系数全非正;
  2. 所有约束全是不等式。

博客内容来源:
八境先生的新浪博客
《最优化之论单纯形法与对偶单纯性法的区别》

在进行对偶单纯形法或者单纯形法解题的时候,只要分清是按照最大—最小比值原则还是最小—最小比值原则进行迭代就可以。

   到底采用对偶单纯形法还是单纯形法解题,就是看b列数据有没有负值,如果有就用对偶单纯形法,如果没有就用单纯形法。

    原文作者:分支限界法
    原文地址: https://blog.csdn.net/grace_encourage/article/details/51714083
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