たるみ余剰と人工変数とは何ですか?
質問者:Nazarii Khoualed |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
スラック変数:標準形を書くために、以下(≤)の制約を等式に変換するために使用されます。余剰変数と人工変数:大なり記号(≥)を等式に変換して標準形を作成するために使用されます。
さらに、スラック変数と余剰変数とは何ですか?線形計画問題におけるスラック変数と余剰変数「スラック」という用語は、以下の制約に適用され、「余剰」という用語は、それ以上の制約に適用されます。制約が拘束力を持っている場合、対応するスラックまたは余剰値はゼロに等しくなります。
続いて、質問は、余剰変数とは何ですか?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。
同様に、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。
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。
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スラック変数とはどういう意味ですか?
ウィキペディアから、無料の百科事典。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。スラック変数を導入すると、スラック変数の不等式制約が等式制約と非負性制約に置き換えられます。
スラック値とは何ですか?
制約ごとに、スラック値または剰余値が報告されます。 「スラック」という用語は、以下の制約に適用され、「余剰」という用語は、それ以上の制約に適用されます。スラック値は、以下の制約で表される、使用されていないリソースの量です。
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解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。
LPPの標準形とは何ですか?
標準LPPの標準形は、「目的関数」と標準形で発現される全ての「等式制約」(LPPの標準形)からなる方程式の集合です。 LPPの正規の形式を理解することは、シンプレックス法、LPPを解決するための最も一般的な方法を研究するために必要です。
二相法とは何ですか?
二相法:線形計画法。二相法では、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。
人工変数のペナルティルールとは何ですか?
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。
なぜビッグMメソッドを使用するのですか?
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。これは、制約が存在する場合、最適解の一部ではない大きな負の定数に制約を関連付けることによって行われます。
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。
なぜ2相法を使用するのですか?
これは、 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が実行不可能であると述べるために、別のLPを作成します。これは、 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が実行不可能であると述べるために、別のLPを作成します。
なぜシンプレックス法が使われるのですか?
シンプレックス法は、線形計画法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。
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。
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モデルの非-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、非基本変数として知られています。
グラフィカルな方法とは何ですか?
グラフィカルな方法、または幾何学的な方法は、直感的かつ視覚的に単純な線形計画問題を解決することを可能にします。この方法は、3D以上をグラフィカルに示すことができないため、2つまたは3つの問題決定変数に制限されます。
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。
実行可能領域の意味は何ですか?
数理最適化では、実行可能領域、実行可能セット、探索空間、または解空間は、問題の制約を満たす最適化問題のすべての可能な点のセット(選択変数の値のセット)であり、不等式、等式、および整数制約。