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单纯形法灵敏度分析

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【单纯形法灵敏度分析】dual 单纯形方法的优点:1 。不需要人为变量；2.当变量多于约束时，dual 单纯形方法可以减少迭代次数；3.在灵敏度 分析中，有时需要使用dual 单纯形方法来处理化简，在单纯形表中...1.“迭代后基矩阵B的逆矩阵B1在单纯形表中的位置对应于初始基在初始单纯形表中的位置”2，基本变量CBX1X2S1S2S3bC1迭代次数...现在我们用单纯形的方法来求对偶问题的解，3.你的意思是从当前单纯形表中得到原问题和对偶问题的解吗 。

1、水害控制管理模型的求解方法———线性规划线性规划是运筹学的一个重要分支 ， 研究较早，应用广泛，比较成熟 。它研究当变量满足一定的线性约束时，如何求具有线性关系的多变量函数的极值 。4.4.1.1的线性规划问题及其数学模型地下水资源管理的线性规划问题通常可分为两类:一类是从社会效益或环境效益的角度寻找给水或排水工程的最佳方案，即在一定的水文地质条件下；二是在满足给排水工程规划的条件下，寻求经济效益最高或成本最低的方案来完成工程 。

根据已知条件和所需问题，用一组变量x1，x2 ， …，xn来表示 ， 这些变量称为决策变量，要求它们的值是非负的 。2)目标函数 。每个问题都有明确的目标，用决策变量的一个线性函数来表示 ， 称为目标函数，它是衡量决策方案好坏的一个标准 。这个判据可以用物理量(如水位、水量、水温、水质等)来衡量 。)或经济指标(如利润和成本等 。).3)制约因素 。每一个问题都有一定的限制 ， 叫做约束 。

2、单目标、多目标与整数规划详细资料大全单目标、多目标与整数规划是1999年清华大学出版社出版的一本书，作者是卢凯成 。本书对单目标线性规划、多目标线性规划和整数规划的问题、各种解法及其灵敏度 分析，进行了全面的介绍和深入的探讨 ， 并且举例较多，这是本书的特点 。基本介绍作者:陆凯成ISBN:页数:413定价:29.80元出版社:清华大学出版社出版时间:199907装帧:平装系列:计算机科学导论组合学系列 ， 

3、运筹学的原理和方法详细资料大全运筹学原理与方法是华中科技大学出版社2001年出版的一本书 。作者是邓· 。本书选编了线性规划、整数规划、目标规划、动态规划、图与网络分析、存储论等运筹学的基本内容 。并讨论了这些分支的基本原理、方法和应用 。基本介绍书名:运筹学原理与方法作者:邓ISBN:页数:298出版社:华中科技大学出版社:2001年7月1日装帧:平装:16版:2个系列名称:21世纪数学系列教材文字语言:简体中文规格:22.8x16.4x2cm内容描述，

作者简介，内容简介《运筹学原理与方法》内容:运筹学是近几十年发展起来的一门新兴学科，主要运用数学方法研究各种系统的最优途径和方案 ， 为决策者进行各种决策提供科学依据，也是高等院校经济管理专业的一门重要的专业基础课 。运筹学原理与方法以运筹学的理论体系为基础 ， 兼顾经济管理类专业的特点，力求简单易懂 。每章都附有练习，方便自学 。

4、管理运筹学,正确理解 单纯形乘子定理,1、最优基B是什么,在 单纯形表中...1 。“迭代后基矩阵B的逆矩阵B1在单纯形表中的位置对应于初始基在初始单纯形表中的位置”2 。单纯形表 。基本变量CBX1X2S1S2S3bC1迭代次数...现在我们用单纯形的方法来求对偶问题的解 。3.你的意思是从当前单纯形表中得到原问题和对偶问题的解吗？原问题的解法看表的左边，基变量对应的值是B对应的列，非基变量等于零；

5、 灵敏度 分析中原问题和对偶问题是否仍为可行解如何判断(1)安装启动点击WinQSB安装程序的设置 ， 指定安装目录，自动完成安装 。读者只需根据不同的问题调用程序中不同的模块，操作简单方便 。进入一个模块后，第一项工作是创建一个新问题或打开已保存的数据文件 。测试数是正则对偶问题的不可行解，用简单线法迭代 。如果b < 0，用dual 单纯形方法迭代原问题的不可行解 。

6、对偶 单纯形法前提条件做题时，首先要看原问题和对偶问题是否可行 。如果原问题可行，对偶问题不可行，就用对偶简单法 。如果对偶问题可行，原问题不可行 ， 那么就用对偶简单法 。如果B满足条件，测试数不满足条件，这说明对偶问题不可行，所以无解！始终保持对偶问题解的可行性 ， 不断提高原问题解的可行性，直到原问题得到满足 。所谓对偶可行性满足，即其测试数满足最优性条件 。
dual 单纯形方法的优点:1 。不需要人为变量；2.当变量多于约束时，dual 单纯形方法可以减少迭代次数；3.在灵敏度 分析中，有时需要使用dual 单纯形方法来处理化简，用代换法求线性规划的最优解 ， 需要解决以下三个问题；1.最优解的判据 ， 即迭代终止的判据；2.基交换运算，即从一个基可行解迭代到另一个基可行解的方法；3.基列的选择，即选择合适的列进行基交换操作 ， 可以大大降低目标函数值 。

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