最大权完美匹配的“原始—对偶”算法

给出了利用"互补松弛原理"以及"原始—对偶原理"在一个完全赋权二部图G=(X,Y,E,ω),ω≥0,|X|=|Y|=n中寻找最大权完美匹配的算法和过程.

有向最短路的“原始-对偶”算法

给出了利用"互补松弛原理"以及"原始-对偶原理",在一个有向图D=(V,A,ω)中寻找顶点s到顶点t最短路的算法和过程。

求解线性规划的一种新的原始对偶内点法

该文在线性规划问题的目标函数中增加二次项,并提出了一种新的原始对偶内点法解该问题。该方法对增加二次项后的问题的KKT条件中的变量做代换。对新变量做凸松弛保证新变量元素全为正值。对互补性条件做凸松弛,互补性条件右侧每一个分量为依赖于当前迭代点相应分量的松弛。数值实验表明,该文算法对解决线性规划问题是有效的。

互联网信息组织中一个模型的对偶求解

讨论了互联网信息组织和规划的一个新问题 :带拒绝装箱问题 ,利用原始对偶互补松弛条件给出此问题的一个最优值的下界 ,利用下界值对应解的性质得到带拒绝装箱问题的一个近似算法 .

线性规划的对偶理论在图解法中的应用

对于多个变量两个约束的线性规划,首先利用线性规划的对偶理论,写出其对偶问题;其次利用图解法求出对偶问题的最优解,最后利用互补松弛条件求出原问题的最优解.