“准最优基”程序实现与应用探讨

在利用"准最优基"简化单纯形法的求解过程的基础上,采用matlab将"准最优基"方法程序化,并采用程序进行了模型.求解原采用两阶段法求解的线性规划问题,用"准最优基"方法,不必加入人工变量,改两阶段为一阶段,简化了求解过程,并针对只能将其目标函数系数为正的变量进基、约束条件都为正的局限性进行了探讨."准最优基"方法对目标函数的系数有正有负的情况,约束条件的系数有正有负的情况都适用.借助"bland法则"的思想,按下标顺序进基取代变量强度系数进基,得出了同样的结果,并对E.Beale的循环例子进行计算,一步得出最优解."准最优基"方法既可以提高运算速度,同时具有很好的适用性.     

以模糊数排序为基础的可能性线性规划分析——兼与文献[1]作者商榷

对文献 [1]提出的可能性线性规划的非模糊等价模型从模糊数排序分析的角度阐述并举证了该模型的非有效性。因而 ,以此为基础对原规划作出的变换被视为不良变换。为克服这一缺陷 ,提出相应的改正模型 ,并结合例题进行比较分析。     

最速下降规则不失为一可用规则

本从统计意义上平均迭代次数的观点出发，指出求解线性规划的最速下降规则是可取的，好用的。     

求线性规划问题可行基的一种方法

文章给出了一般情形下从线性规划问题的标准型求可行基的一种方法,并通过与大Ｍ法、两阶段法及文［１］方法进行对比分析,说明这是一种有效可行且有可能较简便的方法     

避免引入人工变量求线性规划可行基的一个新方法

讨论了线性规划的单纯形解法,给出了不须加人工变量就可得到一个可行基的算法.通过大量的算例表明此法比传统的单纯形方法具有算法结构简单,计算量小的优点.     

求解线性规划的快速换基迭代法

本文根据目标函数最速下降原理,改进了单纯形方法的换基迭代,以尽快得到线性规划问题的最优基,该方法还可用于运输问题的表上作业和图上作业。     

与"求线性规划问题可行基的一种方法"的再商榷

再次说明文[1]提出的方法不能直接使用，仍须按文[2]的修正结果实行才是正确的。同时指出最近提出的某些算法的不实之处，以飨读者，避免误导。     

传统选主元规则的变形及其在亏基方法中的应用

从几何直观入手，对传统单纯形两阶段方法加以分析，得到了变形传统选主元规则的思想和动态选主元策略的思想，并将两种思想在亏基架构下加以实现。由此给出了三种具有动态选主元策略的变形的选主元规则及其相应的亏基算法。数值试验结果表明，两种思相具有可行性。     

无比值检验的亏基原始Ⅰ阶段算法

首次将亏基和无比值检验列主元规则相结合,执行亏基对偶单纯形算法得到一个原始可行基,以充分发挥这两种算法的优势,从而为亏基原始单纯形算法提供一个新的I阶段算法,以使其进一步克服退化所带来的困扰.数值试验表明,亏基和无比值主元规则的结合,能有效地减少总迭代次数和运行时间,其效率远远优于传统两阶段单纯形算法.     

初始可行基的判定

用高等数学的理论和方法,对无初始可行基的线性规划问题解的存在性及求解方法进行研究,得出关于无初始可行基的线性规划问题解的存在性的六个定理,回答了无初始可行基的线性规划问题解的存在条件和该问题的初始可行基的确定方法.     

Partial Pricing Rule Simplex Method with Deficient Basis

A new partial pricing column rule is proposed to the basis-deficiency-allowing simplex method developed by Pan.Computational results obtained with a set of small problems and a set of standard NETLIB problems show its promise of success.