基于最钝角主元标规则的亏基算法

在最钝角原理基础上建立了新的主元标规则,它按最钝角原理赋予一组非基本变量较高优先权,先在其中选择进基变量,直到其相应的检验数均满足符号条件;如果此时剩下的检验数均已满足条件,则已达到最优.在亏基架构中引入新的主元规则,能有效地减少每次迭代可选的非基变量的个数.数值试验表明,新算法的效率优于亏基原始单纯形算法,表明了最钝角原理的可行性和有效性.

基于亏基的最陡边主元标算法

在最陡边规则的基础上建立了新的主元标规则,并将其应用到亏基情形,在亏基的框架下建立了一个新的求对偶可行基的算法,数值结果表明,新算法能够减少迭代次数,算法效率较高,并且对于大规模问题的求解具有潜在优势,进一步表明了最陡边主元规则的可行性和有效性.

线性规划的最钝角松弛算法

本文提出一个基于最钝角原理的松弛算法求解线性规划问题。该算法依据最钝角原理略去部分约束得到一个规模较小的子问题,用原始单纯形算法解之;再添加所略去的约束恢复原问题,若此时全部约束条件均满足则已获得一个基本最优解,否则用对偶单纯形算法继续求解。初步的数值试验表明,新算法比传统两阶段单纯形算法快得多。

求线性规划初始可行基的新方法

本文提出一个求线性规划初始可行基的新算法,该算法不仅避免了人工变量,而且理论分析及初步的数值实验结果表明其效率更高。

一种线性三层规划的改进的Frank-Wolf解法

利用KT条件、罚函数法,将三层线性规划降为约束条件为线性的二层规划,再利用Frank-Wolf线性逼近的理论,从而仅需求解一层线性规划就得到了三层线性规划的最优解。其中线性规划的求解应用了主元标单纯形法,其优点是可以得到更靠近最优点的可行解,从而减少计算量。

一个新的最钝角单纯形算法

给出了一个新的主元规则.它按最钝角原理给予一组非基本变量较高优先权,先在其中选择进基变量,直到其相应的检验数均满足符号条件;如果此时剩下的检验数均已满足条件,则已达到最优.否则再确定一组新的非基本变量赋予较高优先权,重复上述过程,从对偶问题的角度,该算法可以看成是按最钝角原理进行某种松弛,可望有效地减少迭代次数.

关于最钝角原理应用范围的一个标注

针对最钝角主元标规则仅适合只含不等式约束的线性规划问题这一应用条件的局限性,提出了一种预处理线性规划问题的方法,应用该方法可使任何线性规划问题转化成只含不等式约束的线性规划问题,从而使最钝角主元标规则在应用过程中不再受条件限制,以充分发挥其计算稳定性好、搜索效率高的特长优势.