4运筹学——线性规划单纯形法

1 介绍 本文所提供的单纯形法Python实现,基于sympy和numpy库。使用时请先安装相关库。 优点:可以直接按目标函数和不等式约束的原形式输入。 缺点(BUG): 所有变量必须&g

大M法” 求解线性规划问题,一种逐步逼近最优解的迭代方法。当系数矩阵A中可以观察得到一个可行基时则可以通过解线性方程组求得基本可行解。

线性规划是运筹学中一个很重要的分支，单纯形法是解决其的一个重要方法，该代码实现了其功能。

单纯形法c#实现

单纯形法是求解线性规划问题最常用、最有效的算法之一;如果线性规划问题的最优解存在,则一定可以在其可行区域的顶点中找到。基于此,单纯形法的基本思路是:先找出可行域的一个顶点,据一定规则判断其是否最优;若

matlab编写的单纯形法，大事没有灵敏度分析，，希望谁给不上，谢谢

运用Matlab实现单纯形算法，包含具体例子。如运用于不同的题目，只需改变系数矩阵、资源向量、价值向量的具体取值即可。

对于C>=0的情况，单纯形法源程序，C#编写！

线性规划的常用方法（PPT） 属于最优化模型的一种，请下载了自己看看吧。

单纯形法的源程序几例，编程语言C，matlab 。。。。。。。。。。。。。。。。 。。。。。。。。。。。。。。。。 。。。。。。。。。。。。。。。。