Extended Simplex Method

Since the simplex method[1]of linear programming was established in 1947. It has been im proving unceasingly. But a major breakthrough has not been been,only a little quantity of computation was decreased. In this paper,the computation of the first stage of artificial basis method[l] is omited. Therefore, computational quantity is decreased greatly.

求解线性规划的单纯形法的直接方法

通过对单纯形求解法的实质的分析和认识,提出了基于矩阵初等变换初始可行基的获得方法,进而得到基于单纯形法的求解线性规划模型的直接方法,省略了以往为选择解法而进行的分析判断,使单纯形法的运用简便明了。

线性规划模型的单纯形法初始可行基选择研究

目的用单纯形法求解线性规划模型时初始可行基选取问题。方法利用矩阵初等行变换。结果给出了约束条件中单位矩阵作为初始可行基的算法。结论该算法可行、有效,尤其对于大规模问题与大M算法相比计算量少。

变量有广义界线性规划的直接对偶单纯形法

本文讨论变量有广义界线性规划问题借助标准形线性规划同单纯形法技术,建立问题的一个直接对偶单纯形法。分析了方法的性质,给出了初始对偶可行基的计算方法,并用实例说明方法的具体操作。

求线性规划问题可行基的一种方法

文章给出了一般情形下从线性规划问题的标准型求可行基的一种方法，并通过与大Ｍ法、两阶段法及文［１］方法进行对比分析。

与“求线性规划问题可行基的一种方法”的再商榷

再次说明文[1]提出的方法不能直接使用,仍须按文[2]的修正结果实行才是正确的。同时指出最近提出的某些算法的不实之处,以飨读者,避免误导。

对“求线性规划问题可行基的一种方法”的修正

指出文 [1]方法中某些重要结论的欠妥之处 ,并给出修正结果 ,使方法得以正确和完善。

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。

寻求线性规划初始可行基的一种新算法

本文将单纯形法与对偶单纯形法及其思想结合运用，通过构造变动的目标函数，在不引入（或少引入）人工变量的情况下，探索出一种寻求线性规划初始可行基的新算法。

探讨单纯形法的改进

该文对线性规划单纯形法进行改进探讨,提出一种构造初始可行基矩阵的新方法。该方法通过对单纯形表进行某种初等行变换,逐步构造出初始可行基矩阵,从而避免了增加人工变量及构造辅助问题,因此,比人工变量法计算更简单。实例计算表明,该方法切实可行。

单纯形法寻找初始可行基的方法讨论

给出用单纯形法求线性规划问题中寻找初始可行基的几种方法，阐明每种方法的优缺点及适用范围．

退化线性规划的一种换基方法

本文给出一种适用于求解退化线性规划的换基准则，按该准则换基迭代，不仅不会出现死循环，而且较通常采用的方法，如摄动法、Ｂｌａｎｄ方法有较快的收敛速度。

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。

关于单纯形法二维转轴运算的研究

本文研究单纯形法的一个推广算法,即把每次迭代中进基和出基的变量推广到多个,这样可以加快算法的收敛速度。

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。

一阶段单纯形法

对求解标准线性规划的两阶段单纯形法作了推广,引入了次容许解、次判别数概念;所给出的算法从迭代一开始就对原目标函数进行优化,从而将单纯形法的两个阶段统一为一个阶段,故称为一阶段单纯形法。论证了这种算法的理论根据,并指出了这种算法与两阶段单纯形法相比所具有的优点。

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.