線形計画法の基本変数と非基本変数は何ですか?

質問者:Kemen Keward |最終更新日:2020年5月1日
カテゴリ:科学物理学
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したがって、基本変数は、ゼロ以外の任意の値を取ることができるm変数として定義できます。さらに、変数がLPモデルの非負性条件を満たす場合、それらによって作成された基本解は基本実行可能解と呼ばれます。残りの変数は、非基本変数として知られています

その中で、基本変数とは何ですか?

変数は、ピボット列に対応する場合の基本変数です。それ以外の場合、変数は自由変数と呼ばれます。どの変数基本でどれが自由であるかを決定するために、拡大行列を行階段形に縮小する必要があります。たとえば、連立一次方程式を考えてみましょう。

上記のほかに、線形計画問題とは何ですか?定義:線形計画問題は、線形方程式または不等式の形式の特定の制約に従って最大化または最小化される線形関数で構成されます。次の線形計画問題を設定します。解決しないでください。

これに関して、シンプレックス法の非基本変数とは何ですか?

基本ソリューションの変数(値は0ではありません)。非基本変数基本解にない変数(値= 0)。スラック変数。未満の制約を排除するために問題に追加された変数

最適な基礎は何ですか?

削減されたコストが負の場合(最大化問題の場合)、基礎最適です。基本は{3,4}であるため、非基本変数はx1とx2です。したがって、x1が基底に入る、目的関数はx1の単位ごとに155/32ずつ増加します。基底{3,4}は最適ではありません。

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無制限のソリューションとは何ですか?

線形計画問題の無制限の解決策は、目的関数が無限大である状況です。線形計画問題は、問題の制約に違反することなくそのを無限に大きくすることができれば、無限の解があると言われます。

実行可能なソリューションとはどういう意味ですか?

ソリューションの解釈。実行可能な解決策は、最適化問題のすべての制約を満たす決定変数の値のセットです。すべての実行可能解のセットは、問題の実行可能領域を定義します。

決定変数とは何ですか?

意思決定変数は、意思決定者が制御する量です。たとえば、労働スケジューリングの最適化モデルでは、緊急治療室での朝のシフト中に採用する看護師の数が決定変数になる場合があります。 OptQuestエンジンは、最適値を検索するために決定変数を操作します。

実行可能なソリューションと最適なソリューションの違いは何ですか?

実行可能な解決策、最適化問題のすべての制約を満たす決定変数の値のセットです。ローカルの最適なソリューションは、より良い目的関数値「近傍」他の実行可能な解決策は存在しないものです。

LPPで実行可能な基本的なソリューションは何ですか?

線形計画法の理論では、基本的な実行可能解(BFS)は、直感的には、ゼロ以外の変数の数が最小のです。幾何学的に、各BFSは、実行可能なソリューションの多面体のコーナーに対応します。最適なソリューションが存在する場合、最適なBFSが存在します。

コスト削減はマイナスになり得ますか?

基本変数の削減コストは常にゼロです(変数を正にするために目的関数をまったく変更する必要がないため)。最終値がゼロの場合、削減されたコストは、許容される増加の1倍の負の値になります。

線形計画法のシンプレックス法とは何ですか?

シンプレックス法最適化問題を解くための線形計画法の標準的な手法。通常、関数と不等式として表されるいくつかの制約を含む手法です。シンプレックス法は、可能な解決策として頂点をテストするための体系的な手順です。

線形計画法の縮退とは何ですか?

劣化線形計画問題の退化は、いくつかの基本変数の値がゼロで置換率が同じである場合に、基本的な実行可能なソリューションに含まれる非ゼロ変数の数が独立制約の数よりも少ない場合に発生すると言われます。

シンプレックス法はどのように機能しますか?

シンプレックス法は、基本的に、最適なものに到達するまで、すべてのコーナーポイントを1つずつ取得します。シンプレックスは基本的に三角形(2次元)を意味するため、グラフィカルに、最小値または最大値のポイントに到達するまでコーナーポイントをピボットし続けます(質問によると)。

シンプレックス法のスラック変数とは何ですか?

最適化問題では、スラック変数は、不等式制約に追加されて等式に変換される変数です。拡張制約の他の変数と同様に、シンプレックスアルゴリズムでは正またはゼロである必要があるため、スラック変数は負の値を取ることはできません。

シンプレックス法の余剰変数とは何ですか?

余剰変数余剰変数とは、ソリューションの値が使用されているリソースを超える量を指します。これらの変数は、負のスラック変数とも呼ばれます。等式制約を取得するために、余剰変数が型制約以上に追加されます。

シンプレックステーブルの最適化の条件は何ですか?

線形システムを処理する場合、通常どおり係数のみが書き込まれます。私たちが議論したように。実際、目的関数の再調整により、シンプレックステーブルのz行で最も負の値は、常に次の反復の入力変数になります。これは、最適条件として知られています

シンプレックス法はどこで使われていますか?

シンプレックス法は、線形計画の問題を根絶するために使用されます。実行可能セットの隣接する頂点を順番に調べて、新しい頂点ごとに、目的関数が増加するか、影響を受けないことを確認します。

シンプレックス法とはどういう意味ですか?

定義シンプレックス法またはシンプレックスアルゴリズムは、線形計画問題の最適解を計算するために使用されます。言い換えると、シンプレックスアルゴリズムは、実行可能なソリューションのセットから最適なソリューションを決定するために体系的に実行される反復手順です。

輸送問題の退化とは何ですか?

輸送問題における退化。正の独立した割り当ての数がm + n-1未満の場合、最初の基本的な実行可能なソリューションは縮退です。退化を取り除くために、最小のコストがあり、独立した位置にあるはずの空いているセルに非常に小さい正の数のイプシロン(£)を割り当てます。

シンプレックス法でZJをどのように見つけますか?

新しいzj行の値は、cB列に各列を乗算し、要素ごとに合計して取得されます。例えば、Z1 = 5(0)+ -1(18)+ -1(0)= -18。新しいcj- zj行の値は、同じ列のcj値から列のzj値を減算することによって取得されます。