小伙伴，大家好，相信很多人对大m法单纯形法例题详解_单纯形法详细解题方法都不是特别了解，因此今天我来为大家分享一些关于大m法单纯形法例题详解_单纯形法详细解题方法的知识，希望能够帮助大家解决一些困惑。
本文目录一览
单纯形法
作为一名数学系的学生，都没有写过关于数学的总结，正上运筹课，学到单纯形法，所以就把他的求解过程写一下。我们都知道，一个线性规划问题，求解的办法有很多种，我们应用类似枚举法可以求解基本可行解的个数≤Cm,n个时的题目，但是如果可行解个数增大，我们就面临必须快速解决下面三个问题：
解决方法：
1.表格第一行，分别为目标函数变量的所有系数
2.表格第二行，left部分，有三项Cb,Xb,b 。right部分，是所有变量（包括基本变量，剩余变量，松弛变量，人工变量）。
3.表格最后一行，为目标函数-Z。Z的计算：变量的目标函数系数－Cb*约束函数变量的系数，然后求和。
4.中间几行，right部分分别为各约束函数的系数。left部分的Xb的确定，是根据right部分的出现单位矩阵的系数开始记录其变量。Cb是Xb的目标函数中的系数。b为当所有变量（除Xb 变量）为0，算出的结果。
人工变量： 要使我们的目标函数实现最大化，所以人工变量必须从基变量中迅速换出去，否则目标函数不能实现最大化。
求解有两种方法：最小化求解和最大化求解
它们有一定的区别，上述方法用于最大化求解。
最小化问题求解： 进基选择判别数为负最小的那一个，在所有判别数大于等于0时达到最优解
最大化问题求解： 进基变量选取判别数为正的最大的那一个数，在所有判别数小于等于0达到最优解
共同点：离基变量均取比值最小的
单纯形法的基本解题步骤是什么？
单纯形法的一般解题步骤可归纳如下：①把线性规划问题的约束方程组表达成典范型方程组,找出基本可行解作为初始基本可行解.②若基本可行解不存在,即约束条件有矛盾,则问题无解.③若基本可行解存在,从初始基本可行解作为起点,根据最优性条件和可行性条件,引入非基变量取代某一基变量,找出目标函数值更优的另一基本可行解.④按步骤3进行迭代,直到对应检验数满足最优性条件（这时目标函数值不能再改善）,即得到问题的最优解.⑤若迭代过程中发现问题的目标函数值 ,则终止迭代.按照上面说的,如果基本可行解不存在,问题无解了
而且初始解就是“初始可行解”
当然不可能是非可行解
总结：以上就是本站针对你的问题搜集整理的答案，希望对你有所帮助。如果您想更深入地了解相关内容，可以查看文章下方的相关链接。