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线性规划的可行解是什么
线性规划
模型是否满足k-t条件
答:
题主是否想询问“
线性规划
模型在满足
什么
才能应用kt条件”?1、规划问题必须是线性的,即目标函数和约束条件可以表示为线性函数才能应用kt条件。2、约束条件必须是恰好约束,即约束条件必须以等式形式给出。3、目标函数必须是有界的,即存在一个上界或下界。4、解空间必须是非空的,即至少存在一个
可行解
。
线性规划
最优解有那些情况?
答:
线性规划
问题的最优解主要存在四种情况:1)唯一最优解。判断条件:单纯形最终表中所有非基变量的检验数均小于零 2)多重最优解:判断条件:单纯形最终表中存在至少一个非基变量的检验数等 于零。3)无界解。判断条件:单纯形法迭代中某一变量的检验数大于零,同时它所在 系数矩阵列中的所有元素均...
线性规划
问题的基本解法
是什么
?
答:
1.a.基:基是
线性规划
中最基本的概念之一。基是由系数矩阵A中的线性无关的列向量构成的可逆方阵。用来构成基的列向量称为该基的基向量。由于选取的列向量不同,基可能有多个(数目最多不超过)。在计算基的数目时,将含有相同列向量的基计为一类(个),不考虑其中列向量的排列顺序。但在对单纯形...
万字教你如何用 Python 实现
线性规划
答:
可行解是
灰色背景上的绿点,此时最优解离红线最近。 这三个例子说明了
可行的线性规划
问题 ,因为它们具有有界可行区域和有限解。 如果没有解,线性规划问题是 不可行的 。当没有解决方案可以同时满足所有约束时,通常会发生这种情况。 例如,考虑如果添加约束x + y 1会发生
什么
。那么至少有一个决策变量(x或y)...
线性规划
问题的任意
可行解
均可表示为
什么解
的凸组合
答:
答案应该是:basic feasible solution 中文翻译过来应该是:基础
可行解
。
如何判断
线性规划
问题有无
可行解
答:
判据很简单,就是"约束矩阵的 秩 小于等于 约束变量的个数".
运筹学
线性规划
问题 怎么确定无
可行解
?
答:
用人工变量法的时候 最优解人工变量没有出基 或者两阶段法中第一阶段最优解的目标函数不为0,即接种有非0的人工变量,即无
可行解
。
线性规划的什么解
就是其
可行
域的极点
答:
基本
可行解
对应可行域的极点,但它们并不是一一对应,可能有两个或几个基本可行解对应一个极点,这时对应退化基本可行解的情况。
如何判断
线性规划
问题有无
可行解
答:
判据很简单,就是"约束矩阵的 秩 小于等于 约束变量的个数"。
如果
线性规划的
原问题存在
可行解
,则其对偶问题也一定存在可行解。是否正...
答:
错的。你可以查一下对偶问题的弱对偶性,其推论:原问题有
可行解
且目标函数值无界(具有无界解),则其对偶问题无可行解。参考教材《运筹学教程》第三版--清华大学出版社 56页。(一般一定这种很可能错,在说可行解又不是多特别。还有基本可行解,最优解之类的。)
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