线性规划中人工变量的作用不应忽视

在文献［１］的基础上，讨论了线性规划中人工变量的作用问题。并针对文献［１］提出的避免人工变量的算法。

一个新的线性规划无人工变量算法(英文)

本文研究了线性规划的求解问题.利用对偶转化的方法,获得了一个计算效率高的新的无人工变量通用算法.该新算法比最近提出的无人工变量算法push-to-pull算法效率更高.

仅用一个人工变量求线性规划初始可行基

对单纯形法与对偶单纯形法及其思想结合运用，针对约束条件全为不等式的线性规划问题，探索出一种特殊解法．从线性规划问题的任一个初始基出发，最多引入一个人工变量，即可求出问题的初始可行基。

一种改进的无人工变量单纯形算法

对Arsham的算法作了重要改进以便使其运行得更好,目标使所有基人工变量之和最小。首先,对非基变量按其简约价值系数从大到小逐列向前搜寻,将满足条件的变量带入基变量集,当简约价值系数为非正时终止。然后,以目标当前值与最优值的均值作为临界值,应用经典单纯形算法求解,当目标值超过临界值时,重复上述过程,直至基变量集处于完全状态。在计算机上对24个标准测试问题进行初步数值试验,计算结果表明,本文提出的改进算法比经典单纯形算法所用的总迭代次数要少得多,在22个问题上耗费更少的计算时间,大大改进了Arsham算法的计算效率,比Gao的一种改进算法的计算性能更稳定,因而是有价值的。

免人工变量法

本文介绍了求初始基的一种简便方法,从而进一步完善了一种求解线性规划问题而无须引入人工变量的新方法,同时,展示了此法与二阶段法作对比试验的一些结果。

线性规划中有关人工变量的进一步探讨

本文在指出文献 [2 ]缺点的基础上参考该法优点 ,对大 M法引进人工变量的方式进行了改进 ,给出了至多引进一个人工变量的求线性规划问题的一种新算法。本文方法容易操作 ,计算量相对较小。

线性规划中避免人工变量的一种方法

本文讨论了线性规划中人工变量的问题,且给出了一种避免人工变量有效的有可能较简便的方法。

线性规划中关于避免人工变量的一个注记

讨论了线性规划问题中避免人工变量的一种方法.一方面在寻找初始解时不要求右项的非负性,另一方面也突破了传统的单纯形法中用主列非负元素除右项的想法,推广并改进了单纯形法的计算.

用一个人工变量求线性规划初始可行基

针对约束条件全为不等式的线性规划问题,从任一个初始基出发,最多引入一个人工变量,即可求出问题的初始可行基,能有效地节约计算机的存储量和计算量。

不用人工变量求解线性规划问题

用单纯形法求解线性规划问题时,为了得到初始基本可行解,一般要加入人工变量,这就使变量增多,运算量加大。本文所介绍的求初始基本可行解的方法不用加入人工变量。

人工变量法——大M法——测绘运筹学线性规划问题的进一步讨论

在测绘生产活动中,如何节约人力、物力、财力获取测绘成果,创造价值;或如何充分有效地利用现有人力、物力等资源,完成更多的任务,取得更大的效益,这就是我们研究的如何提高经济效益问题。笔者经过长期的理论探索和测绘实践,提出了测绘运筹学理论,其宗旨就是解决统筹安排和提高经济效益问题。

人工变量法(2)——两阶段法——测绘运筹学线性规划问题的再讨论

笔者曾以《人工变量法(1)——大M法》为题对测绘运筹学线性规划问题做了进一步讨论,通过实际工作例子较详细地介绍了用大M法处理人工变量,获得最优解的过程及理论依据.下面,再讨论另外一种方法——两阶段法.

一种不用人工变量单纯形法—SM—WUAV法初探

本文提出一种不用人工变量,适用于求解一般线性规划问题的单纯形法.与传统单纯形法相比,本文提出的算法,除更具通用性外,迭代次数相对减少,有时甚至明显减少.事实证明,该算法是有效的.

避免引入人工变量求线性规划可行基的一个新方法

讨论了线性规划的单纯形解法,给出了不须加人工变量就可得到一个可行基的算法.通过大量的算例表明此法比传统的单纯形方法具有算法结构简单,计算量小的优点.

线性规划中一个避免人工变元的方法的改进

有许多文献讨论了线性规划问题中单纯形方法的改进(如文献[1～5]等)。我们在文献[1]的基础上,突破了传统方法中要求单纯形表中的基变量始终非负的想法,给出了求解线性规划问题中一个新的避免人工变量的方法,使其计算量得到减少。

运筹学中单纯形法的三种变量的教学研究

本文探讨了运筹学中单纯形法涉及的三种变量——剩余变量、松弛变量和人工变量的教学,从三种变量的定义出发系统地阐述了它们的联系、区别及应用并举例说明,对运筹学的教学具有一定的参考价值。

非负投资比例约束下的组合证券风险最小化方法

非负投资比例约束下的组合证券风险最小化方法电子科技大学管理学院曾罗，唐小我组会证券投资（ＰｏｒｔｆｏｌｉｏＩｎｖｅｓｔｍｅｎｔ）是分散投资风险的有效途径。在（Ｈ．Ｍ．Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ）创立的刚搬走证券投资理论中，风险证券的评价采用预知收益率和收益率...

直接求线性规划可行基的一种方法

本文给出直接求线性规划问题基可行解的一种简易方法,该方法既避免了引入人工变量,减少存储,一般又能较快地得到一个较好的基可行解。

线性规划两阶段法的改进算法

将单纯形法与对偶单纯形法及其思想结合运用 ,对两阶段法引进人工变量的方式进行了改进 ,探索出一种最多引入一个人工变量 ,即可求得线性规划初始可行基的新算法 ,能有效地节约计算机的存储量和计算量。

线性互补问题与凸二次规划的几点注记

讨论线性互补问题与Lemke互补转轴算法,将此算法推广到两类凸二次规划;指出两类线性互补问题,并可用简单公式算得互补基本可行解,而不必引入人工变量z_0。最后给出算例。