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线性规划问题无可行解的情况
线性规划的
图解法的解不包括
答:
无法确定可行域:在一些
情况
下,使用图解法可能无法确定可行域,即无法确定哪些解是
可行的
。这可能是因为存在多个约束条件,这些条件之间存在冲突,导致无法确定一个明确的可行域。总之,虽然图解法是一种非常直观和易于理解的方法,但并不是所有的
线性规划问题
都可以使用图解法求解。
对于
线性规划
而言,若原
问题
是
无可行解
,则对偶问题是无界解是否正确
答:
错误。若原
问题
是
无可行解
,则对偶问题或无界解或无可行解。书上解释了。
线性规划
方程为什么求不出解?请高手指点!在线等!
答:
82563.5<=x5;x5<=103204.4;x6+x7<=132988.4;80694.2<=x6;x6<=109851.24;x7<=52294.2;x8>=13693.7;x9>=18448.4;x10>=8814.4;47967.31<=x11;x11<=48977.14;4100<=x12;x12<=10127.2;end 然后就是
无可行解
这个没办法 你的约束就是无可行解 自己看看加的约束对不对吧 ...
以下哪项不符合使用
线性规划的
要求
答:
下面不属于构成
线性规划问题的
必要条件的选项,A有一个待实现的目标,B有若干个可供选择的方案,C所用资源具有束缚条件,D明确求目标函数的极大值,正确选项是D。详细内容如下:1、变量的取值范围:线性规划中的变量通常需要在一定的取值范围内取值。这些范围可以是对称的、非对称的或无约束的。
可行解
...
对于一般的
线性规划问题
,求解结果有哪几种
情况
?
答:
可行解
按字面意义就可以理解,
可行的
解。什么是可行?符合所有约束条件就可行,否则不可行。基本解和基本可行解,这两个玩意可以认为是为了求解
线性规划问题
而发明的概念。线性规划不画图应该怎么求解呢?答案是按多元一次方程组来求。我们知道线性规划都可以转化为标准型(具体转化方法就不赘述了),而标准...
如果
线性规划的
对偶
问题无可行解
,则原问题也一定存在可行解,说法是否正 ...
答:
错误,不一定存在
可行解
判断:1、如
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...
答:
错。根据若对偶理论,对偶问题都具有可行解,则优化目标相等的可行解就是最优解,关键是可行解可能有无限个,因此该说法错误。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
。平移直线y=-kx+P时,直线必须经过可行域,对于有实际背景的
线性规划问题
...
为什么
线性规划
中的
可行解
是基本可行解,基本可行解不一定是可行解?
答:
满足非负约束的基本解称为基本可行解或基本可行解。如果
线性规划问题
存在可行解,则必须存在一个基本可行解。可行解是基本
可行解的
充要条件如下:非零分量对应的系数矩阵的列向量是
线性无
关的。基本可行解对应可行域中的极点,是有限的。如果存在一个有界最优解,至少有一个基本可行解是最优解。
什么是对偶
问题
?
答:
对偶
问题无可行解
,只能得出原问题无最优解,不能推出原
问题解
无界,还可能也无可行解。求解
线性规划问题的
基本方法是单纯形法,已有单纯形法的标准软件,可在电子计算机上求解约束条件和决策变量数达 10000个以上的线性规划问题。为了提高解题速度,又有改进单纯形法、对偶单纯形法、原始对偶方法、分解算法...
什么是
线性规划问题的
基础
可行解
答:
求解基础
可行解的
方法主要有两种:单纯形法和内点法。单纯形法是一种迭代算法,从一个基础可行解出发,通过交替改进法逐步寻找更优的基础可行解,直到找到最优解为止。内点法则通过构造一条称为中心路径的曲线,在迭代过程中逐步趋近于最优解。六、基础可行解的存在性 在一般
情况
下,
线性规划问题
都存在...
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