2024年MPA复习:单纯形法的进一步使用
2023.07.25 08:03

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  2024年MPA复习:单纯形法的进一步使用

  一、 目标函数值最小的问题(min型)

  有三种处理方式,可以选择任何一种:

  (1)在第2.1.3节中介绍过,将求目标函数值最小的问题转化为求目标函数值最大问题。如果目标函数是min z =∑cjxj的形式,可令z=-z′,这样就将目标函数转化为max z′ =-∑cjxj,然后用单纯形法求解即可。

  (2)保持目标函数的min型不变,通过检验数的判断来处理。最优解的判断方法和max型的相反,即全部检验数cj-zj≥0时就达到最优,否则继续迭代;另外,换入变量的确定方法是选取检验数最小的非基变量作为换入变量,确定换出变量的方法与max型的方法一样。

  (3)将单纯形表中检验数的形式改变。即将单纯形表中的检验数cj-zj改写为zj-cj的形式,最优解的判断方法、换入变量的确定和换出变量的确定与max型的方法相同。

  二 约束条件方程为“≥”型

  将“≥”型的约束条件方程左边减去多余变量即可转化为“=”型的约束条件方程。

  同时知道,确定初始基本可行解的方法是将单位矩阵所对应的变量作为基变量,但多余变量的系数是-1,不能构成单位矩阵,即不能将多余变量作为初始基变量。如果在变化后的约束条件方程组的矩阵中寻找不到单位矩阵,解决的方法就是:

  通过人为构造变量来生成单位矩阵,把人为构造的变量称为人工变量。为了不使人工变量对目标函数值产生影响,在求目标函数最大或最小的问题中,人工变量的cj值分别设为充分小或充分大的数即-M或M,这样,人工变量进入最优解的可能性很小。

  对偶单纯形法

  三 两阶段法求解思路

  (1)第一阶段:构造新目标函数代替实际目标函数,用单纯形法求解。

  若目标函数是max型,设人工变量的目标函数系数cj=-1,其余变量的目标函数系数cj=0;

  若目标函数是min型,设人工变量的目标函数系数cj=1,其余变量的目标函数系数cj=0;(计算出来无最优解:cj-zj>0,aij<0)

  (2)第二阶段:恢复原来的目标函数,继续用单纯形法求解。

  恢复原来目标函数的步骤是:

  A、将第一阶段最优单纯形表中人工变量的列去掉;

  B、恢复原来的目标函数的系数;

  C、重新计算检验数,并继续用单纯形法求解。

  四 约束条件方程为“=”型

  有两种处理方式,可以选择任何一种:

  (1)在约束条件方程中加入人工变量,使系数矩阵能构成一个单位矩阵,再用大M法或两阶段法求解。

  (2)将等式变为两个非等式,如x1+2x2=10可以用x1+2x2≤10和x1+2x2≥10两个不等式来代替,这样变化后,可以在这两个方程中分别加进松弛变量、减去多余变量或者加入人工变量,再按照前面的方法求解即可。

  以上是为大家整理的“2024年MPA复习:单纯形法的进一步使用”,预祝大家都能考出理想成绩!


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