最优化单纯形法例题讲解Word文件下载.doc

上传人:wj 文档编号:960683 上传时间:2023-04-29 格式:DOC 页数:9 大小:492KB
下载 相关 举报
最优化单纯形法例题讲解Word文件下载.doc_第1页
第1页 / 共9页
最优化单纯形法例题讲解Word文件下载.doc_第2页
第2页 / 共9页
最优化单纯形法例题讲解Word文件下载.doc_第3页
第3页 / 共9页
最优化单纯形法例题讲解Word文件下载.doc_第4页
第4页 / 共9页
最优化单纯形法例题讲解Word文件下载.doc_第5页
第5页 / 共9页
最优化单纯形法例题讲解Word文件下载.doc_第6页
第6页 / 共9页
最优化单纯形法例题讲解Word文件下载.doc_第7页
第7页 / 共9页
最优化单纯形法例题讲解Word文件下载.doc_第8页
第8页 / 共9页
最优化单纯形法例题讲解Word文件下载.doc_第9页
第9页 / 共9页
亲,该文档总共9页,全部预览完了,如果喜欢就下载吧!
下载资源
资源描述

最优化单纯形法例题讲解Word文件下载.doc

《最优化单纯形法例题讲解Word文件下载.doc》由会员分享,可在线阅读,更多相关《最优化单纯形法例题讲解Word文件下载.doc(9页珍藏版)》请在冰点文库上搜索。

最优化单纯形法例题讲解Word文件下载.doc

x5

x6

10

1

-2

8

4

[2]

-4

cj-zj

由于只有σ2>

0,说明表中基可行解不是最优解,所以确定x2为换入非基变量;

以x2的系数列的正分量对应去除常数列,最小比值所在行对应的基变量作为换出的基变量。

因此确定2为主元素(表1中以防括号[]括起),意味着将以非基变量x2去置换基变量x6,采取的做法是对约束方程组的系数增广矩阵实施初等行变换,将x2的系数列(1,-1,2)T变换成x6的系数列(0,0,1)T,变换之后重新计算检验数。

变换结果见表2。

表2

3/2

-1/2

1/2

3

检验数σ3=3>

0,当前基可行解仍然不是最优解。

继续“换基”,确定2为主元素,即以非基变量x3置换基变量x5。

变换结果见表3。

表3

5

3/4

1/4

12

19

-9/4

-3/2

-7/4

此时,3个非基变量的检验数都小于0,σ1=-9/4,σ5=-3/2,σ5=-7/4,表明已求得最优解:

去除添加的松弛变量,原问题的最优解为:

最小值为-19

例2用大法求解下列问题:

解引进松弛变量x4、、剩余变量x5和人工变量x6、x7,解下列问题:

用单纯形法计算如下:

表1

-3

M

x7

11

[1]

4M

1-3M

1-M

-3+6M

由于σ1<

σ2<

0,说明表中基可行解不是最优解,所以确定x1为换入非基变量;

以x1的系数列的正分量对应去除常数列,最小比值所在行对应的基变量作为换出的基变量。

因此确定1为主元素(表1中以防括号[]括起),意味着将以非基变量x1去置换基变量x7,采取的做法是对约束方程组的系数增广矩阵实施初等行变换,将x1的系数列(1,2,1)T变换成x7的系数列(0,0,1)T,变换之后重新计算检验数。

表2

M+1

3M-1

由于σ2<

σ3<

0,说明表中当前基可行解仍不是最优解,所以确定x2为换入非基变量;

因此确定1为主元素,意味着将以非基变量x2去置换基变量x6,采取的做法是对约束方程组的系数增广矩阵实施初等行变换,将x2的系数列(-2,1,0)T变换成x6的系数列(0,1,0)T,变换之后重新计算检验数。

表3

[3]

-5

M-1

由于只有σ3<

0,表中当前基可行解仍不是最优解,所以确定x3为换入非基变量;

又由于x3的系数列的正分量只有3,所以确定3为主元素,意味着将以非基变量x3去置换基变量x4,对约束方程组的系数增广矩阵实施初等行变换,将x3的系数列(3,0,-2)T变换成x4的系数列(1,0,0)T,变换之后重新计算检验数。

变换结果见表4。

表4

1/3

-2/3

2/3

-5/3

9

-4/3

4/3

-7/3

M-1/3

M-2/3

至此,无负的检验数且基变量中不含人工变量(即人工变量在基可行解中取0值),求得原问题的最优解:

,,,最小目标函数值为-2。

例3用两阶段法求解下列问题:

解将原问题化成标准形为:

第一阶段用单纯形法求解第一阶段的线性规划问题:

求解过程见表1。

因此,第一阶段求得最优解为,基变量为x1、x2和x5,不包含人工变量。

第二阶段以第一阶段的最终单纯形表为基础,除去人工变量x6、x7及其系数列,恢复目标价值向量为C=(2,-1,0,0,0)T,重新计算检验数,继续迭代,见表2。

[1/2]

5/2

6

因此,求得原问题的最优解为,最大目标函数值为6。

例4用K—T条件求下列问题

解该问题的Lagrange函数是

由于

故该问题的K—T条件是

作为K—T点,除满足上述条件,自然还应满足可行性条件

为使求解易于进行,从互补松紧条件入手讨论:

设,,

由互补松紧条件知,由K—T条件知

再由可行性条件得到,但是显然不满足可行性,故此解舍弃。

由互补松紧条件知,再加上可行性条件知,从而由互补松紧条件知,将已知值代入易得=1,,易知这时K—T条件和可行性条件满足,因而为K—T点。

易见为凸函数,且为线性函数,由定理3.1.12知为全局最优解。

(正定,半正定)

例5用0.618法求解问题的近似最优解,已知的单峰区间为,要求最后区间精度。

解,,;

,;

因为,所以向左搜索,则

,;

,;

,;

因为,所以向右搜索,则

,;

因为,所以向右搜索,则

因为,所以算法停止,得到

例6用FR共轭梯度法求解问题,要求选取初始点。

解,,,

令,则,于是;

则,,,,

则,,故为所求。

例7用外罚函数法求解:

于是

得:

最优值:

当时,,

例8用内罚函数法求解:

解定义障碍函数,

用解析法求,

令,

解得:

当时,,

故是原问题的最优解。

例9用内罚函数法求解:

解得:

当时,,故是原问题的最优解。

展开阅读全文
相关资源
猜你喜欢
相关搜索

当前位置:首页 > 人文社科 > 法律资料

copyright@ 2008-2023 冰点文库 网站版权所有

经营许可证编号:鄂ICP备19020893号-2