人工変数のペナルティルールとは何ですか?

質問者:Rubye Luxatea |最終更新日:2020年3月24日
カテゴリ:テクノロジーおよびコンピューティングデータベース
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備考。 LPに実行可能な解がない場合(つまり、制約が一貫していない場合)、ペナルティMを使用しても、最後のシンプレックス反復で人工変数がゼロレベルになることはありません。この場合、最後のシンプレックス反復には、正のレベルで少なくとも1つの人工変数が含まれます。

したがって、人工変数とは何ですか?

人工変数とは、初期の基本的な実行可能な解を得るために線形計画モデルに導入される変数の種類を指します。これは、等式制約およびそれ以上の不等式制約に使用されます。

第二に、シンプレックス法で人工変数を使用する場合はどうなりますか?混合制約の問題でシンプレックス法使用するために、人工変数と呼ばれるデバイスに目向けます。この変数は、元の問題には物理的な意味を持っていないと我々はシンプレックス法を適用することができるように、基本的な実行可能解を得る目的のためだけに導入されます。

また、知っておくと、なぜ人工変数を追加するのですか?

フェーズ1での人工的な変数は、我々は元の問題変数は、非塩基性にし、それが元の問題に実行可能でない場合であってもゼロに、それらを設定することができるように導入されています。人工変数は、結果として生じる実行不可能性を引き受け、フェーズ1の開始時に基本となります。

どの変数が架空のものであり、物理的な意味を持つことができませんか?

はじめに制約に>と=の符号が含まれる可能性があるLPPでは、人工変数と呼ばれる新しいタイプの変数を紹介します。これらの変数は架空のものであり、物理的な意味を持つことはできません。二相シンプレックス法は、いくつかの人工変数が関係する問題を解決するために使用されます

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基本変数とは何ですか?

基本変数:システムの拡張行列のピボット列に対応する変数。自由変数:すべての非基本変数

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。

二相法とは何ですか?

二相法:線形計画相法では、人工変数を含む線形計画問題(LPP)を解く手順全体が2つの相に分けられます。フェーズIIでは、元の目的関数が導入され、通常のシンプレックスアルゴリズムが最適な解を見つけるために使用されます。

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。

LPPとは何ですか?

LPPは線形計画問題の略です。ウィキペディアによると。これは、要件が線形関係で表される数学モデルで最良の結果(最大の利益や最小のコストなど)を達成するための方法です。線形計画法は、数理計画法の特殊なケースです。

基本変数と非基本変数とは何ですか?

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。変数はLPモデルの-negativity条件を満たしている場合また、彼らが作成した基本的な解決策は、基本的な実現可能な解決策と呼ばれています。残りの変数は、基本変数として知られています

なぜ2相法を使用するのですか?

これ2相法を使用する必要がある場合です。基本的に、実行可能な解決策を見つけるため、またはLP実行不可能であると述べるために、別のLPを作成します。これ2相法を使用する必要がある場合です。基本的に、実行可能な解決策を見つけるため、またはLP実行不可能であると述べるために、別のLPを作成します。

スラック変数は負になる可能性がありますか?

スラック変数が特定の候補解で正の場合、制約はその時点からの可能な変更を制限ないため、制約そこで拘束力を持ちません。ある時点でスラック変数負の場合、その点は制約を満たさないため、実行不可能です(許可されません)。

シンプレックス法の縮退とは何ですか?

基本的な実行可能なソリューションで、基本変数の1つがゼロ値をとる場合、LPは縮退します。縮退は、シンプレックスアルゴリズムを遅くするため、実際には問題になります。基本変数の1つが0であることに注意してください。入力変数としてx1を選択し、終了変数としてs1を選択します。

なぜシンプレックス法が必要なのですか?

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。さらに、シンプレックス法は、解が実際に存在しないかどうかを評価することができます。

線形計画法のBigM法とは何ですか?

ビッグMメソッド。オペレーションズリサーチでは、 Big M法は、シンプレックスアルゴリズムを使用して線形計画問題を解く方法です。 Big Mメソッドは、シンプレックスアルゴリズムを「より大きい」制約を含む問題に拡張します。

余剰変数とはどういう意味ですか?

余剰変数とは、ソリューションの値が使用された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。

シンプレックス法を開発したのは誰ですか?

5.1。 3シンプレックス法。アメリカの数学者GeorgeBによって開発された有名なシンプレックスアルゴリズムであるLP問題の基本的な解法。

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)。

最適な解決策は何ですか?

最適なソリューションは、目的関数が最大(または最小)値に達する実行可能なソリューションです。たとえば、最大の利益または最小のコストです。グローバルに最適なソリューションとは、より良い目的関数値を持つ他の実行可能なソリューションがないソリューションです。

オペレーションズリサーチにおけるBigMメソッドとは何ですか?

オペレーションズリサーチでは、 Big M法は、シンプレックスアルゴリズムを使用して線形計画問題を解く方法です。 Big Mメソッドは、シンプレックスアルゴリズムの能力を、「より大きい」制約を含む問題に拡張します。

オペレーションズリサーチの退化とは何ですか?

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。