軍事運籌學線性規劃最優解怎麼求

❶ 線性規劃求最優解

利用linprog()函數就可以了，下面是我做的一個題,給你參考一下：版 求解權線性規劃問題： min z=-0.9*x1-0.45*x2+0.05*x3-1.4*x4-0.95*x5-0.45*x6-1.9*x7-1.45*x8-0.95*x9 s.t. x1+x2+x3

❷ 運籌學，求最優解和最優值

經lingo驗算無誤，望採納。

❸ 線性規劃中如何找最優解啊急急急急急急啊

有一個比較巧的辦法，而且正確率高速度快。
把三個交點全都求出來，然後都帶入目標式，再比較它們的大小。

❹ 運籌學求最優解例題

對於線性規劃問題標准型，最優性判別條件所有檢驗數均小於等於零。如果是求最小問題，則最優性判別條件是所有檢驗數均大於等於零。 檢驗數是用非基變數表示基變數，帶入目標函數的表達式中得來的非基變數的系數。

❺ 求高手！！運籌學，求最優解的問題，謝謝！！！

一般調運來方案的最優解源有一個最優解或者多個最優解，現實問題不會有無窮多解，除非可以小數。
多個最優解存在於閉合迴路檢驗數為0時。這時，這個閉合迴路上相應增減運量，只要保證各行各列運出量和運入量不變的，都是最優解。

不需要財富值。希望幫到你。

❻ 在線性規劃中，什麼是最優解什麼是最優解不唯一最優解是讓z取得最大值的點的坐標嗎

最優解是使得目標函數取到最大值或最小值（視情況而定）的解。

在高中階段目標函數一般是二元函數z(x,y)。假設可行域（即滿足限定條件的x,y范圍，可表示為平面直角坐標系內的一個區域）為X。

假設目標函數z=ax+by是一線性函數，在坐標系內圖像為一條直線，直線平移時z值發生變化。若X有一條外側的邊平行於目標函數的直線，則直線與該邊重合時，邊上所有點都是最優解，所以最優解可能不唯一。

最優解可以理解為讓z取得最值的點的坐標。

(6)軍事運籌學線性規劃最優解怎麼求擴展閱讀：

使目標函數取最小值的可行解稱為極小解，使其取最大值的可行解稱為極大解。極小解或極大解均稱為最優解。相應地，目標函數的最小值或最大值稱為最優值。有時，也將最優解和最優值一起稱為相應數學規劃問題的最優解。

線性規劃的最優解不一定只有一個，若其有多個最優解，則所有最優解所構成的集合稱為該線性規劃的最優解域。

函數與不等式和方程存在聯系（初等函數）。令函數值等於零，從幾何角度看，對應的自變數的值就是圖像與X軸的交點的橫坐標；從代數角度看，對應的自變數是方程的解。

另外，把函數的表達式（無表達式的函數除外）中的「=」換成「<」或「>」，再把「Y」換成其它代數式，函數就變成了不等式，可以求自變數的范圍。

❼ 請問下 怎麼在運籌學中 求線性規劃的基解 和可行基 最好能有例題 不然有點看不懂哈 急 急 十分感謝

如下例題maxz=2X1+3X2

題中標准形式共有5個變數，但是基變數有3個，非基專變數有2個

非基變數取屬0，基變數不取0

當X1，X2是非基變數時，基解為X=(0，0，8，16，12)

當X1，X3是非基變數時，基解為X=（0，4，0，16，-4）

其他我就不一一列舉了，共有基解個數為8個

其中符合約束條件的如第一種情況，為基可行解，不符和約束條件如第二種，為基解

❽ 求大神幫忙！！！ 管理運籌學 用單純形法求解線性規劃的最優解:

喲

❾ 求線性規劃的基解及最優解（需具體過程）

列表用單純形法直接做呀，手上沒教材么，或者樓主是高中生？

❿ 運籌學已知原問題的最有解怎麼求對偶問題的最優解

根據互補鬆弛性很容易得出對偶問題的最優解，將原問題的最優解依次代入原內問題的約容束條件，如果約束條件為嚴格不等式則說明對偶問題的該變數非零，如果為不等式則說明對偶問題中該變數為0，把對偶問題寫出來，將為0的變數代入可以求出其餘的變數。

對偶問題的最優解就是原問題鬆弛變數的檢驗數的相反數。可以直接讀出，根據互補鬆弛。或者你可以根據原問題寫出對偶問題，然後用單純形法求最優解。

(10)軍事運籌學線性規劃最優解怎麼求擴展閱讀：

對偶問題的最優解：

從原始問題的最終單純形表中（最優單純形運算元）可直接得到對偶問題的最優解。原始問題中鬆弛變數的檢驗數對應著對偶問題的解（符號相反）。

在用單純形法時每一步迭代可得到原始問題的可行解x0和對偶問題的補充解y0且cx0=y0b，若x0不是原始問題的最優解，y0就不是對偶問題的可行解。

最後一步迭代得到原始問題的最優解x*和對偶問題的補充最優解y*，且cx*=y*b。y*是原始問題的影子價格。

把原始的約束問題通過拉格朗日函數轉化為無約束問題，如果原始問題求解棘手，在滿足KKT的條件下用求解對偶問題來代替求解原始問題，使得問題求解更加容易。