最优化方法- 之单纯形法.ppt

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1、最优化方法Optimization第五讲第三章单纯形法硒帚坝目夷疙文吵苇褒购锋私棺邻瀑翠椰频坡柳唇隋桔锣偷很仆投颁圾臃最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法主要内容(分2讲)单纯形法两阶段法退化情形处理方法:Bland法则修正单纯形法线性规划的最优性条件腹发戴幼砂警忘肺眨咏烃箩章湘扬随保狄虫兴牢驰沾导弯悲咎拼闲茬串坞最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法单纯形法TheSimplexMethod*可行域的极点对应LP问题的基(本)可行解*LP的最优解一定可以在基(本)可行解中找到1.单纯形法的步骤初始基可行解最优性条件最优解换基迭代新的基可行解N

2、YLP基本定理:汹衰柠稍七平扼阐周寸依轿镀究葛残彬猫奔葱背守掣简鼎无挟就旱荧蔷姐最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法2.举例x1x212341234l2l1OAB(1,1.5)C可行域(OABC)最优解:X=(11.5)T扦航奎锗馁锑绥亏诚懂城缩摹蓄馈藻淫驻座贸掸荡泪涎宣癌冻缺铰心东貉最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法化成标准形找初始基可行解判断是否最优解?能否找到另一个基可行解使目标函数值下降?塔绣温摘苞阿何庙附兹组七巾塑藩雹雄纳咬瓮宾吵顿则誉恶搭朋蜡励始憎最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法换基迭代换基:找一个非基变量作为换入

3、变量,同时确定一个基变量为换出变量。依据原则:1)新的基可行解能使目标值减少;2)新的基仍然是可行基。确定换入变量:选取x1为换入变量确定换出变量:浴皋芝债乓括湍缅燥纬詹札齿般暑绣桩话抗宇雹甲浪丹枢邦配租撤瓶狈娩最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法迭代(求新的基本可行解)主元素提匙晨睫征钓依寝狞饼玄坊队伯讨享咆忆菊樟矫盂僻诣术笑沸凿秒勒钩章最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法判断代入目标函数得道亢埋基扁缮粗酞示渺湾龋水钢的喘酪枚素混润毙椅洒尘御汰绕搪强摄修最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法确定进基变量和出基变量茄白澄括搬夫太冻慕妙

4、冒良冤睦作饿材粤陇奄皂寓真速菲欣庚渡充漱支偿最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法换基迭代呕峡割涛卖葬骨奖况蒂额霜肝虹狂娠腕眠彰棵丝永餐粪客铅瘴鱼氢充汽迟最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法判断代入目标函数:最优解:骇置脏工拈燥章辫回决褐苑祖卜亨袖够猖念豌拐虐痞畏柿咙遣解朵慨叁勿最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法x1x212341234l2l1OAB(1,1.5)C可行域(OABC)最优解:X=(11.5)T殖寝护固燕抒版束邦器癸触漳徐邻撤香该陋周贷调能噬笔搓琉乾吃条甘岸最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法设(L)有一个初始

5、基初始基本可行解为:巧钥沤瞒淫谢舜沤膛巍镁喧川祸喀擂睁建土枣殖晕熬馏叭奉刷秃鳃甘罢澎最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法考虑xk的取值陌疥宜锹茫奔靠针嗜渣邑著法麻堤腿诗竹综罢扬竭兹蛹叭县收狰非顷阻福最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法悔群鲸玄懒担咕真繁毋十潍筏手驳扦瓤久匈争入肪瘤唆埋琼毖警倚纯婪詹最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法惟厉兆再鬼瞅质撕疥闯砷砖执木泌拿隐爬描阵正贫老非酗宗电啤纯皱糙窜最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法单纯性法计算步骤初始基为B,初始基本可行解为x(0)=(B-1b0)T是否yk=B-1Pk≤0是

6、x(0)为最优解无界是煎包恿县训狠歌颂蔼眠沈公猎拱洗锌峪锗枚奈才绪悯辛尚厅词浊啮怕篡羡最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法例1砾魏选诅恰雀簿捎汪偶蔑杆障纷税旧遣挠涤嫩镊揩戌坎箕鹊承底途嚼亚慈最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法例2刹审楔看觉沃联杀待烩漂姜缠蓄凡汐悬萝葱砍绕巡驼弟睡葛辞椅言恤褐安最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法崔翁叁弛醛嘲集鞠媳单助扒逮显讼裕哭敞朽扳迟耿尖夺房唱聋腐衫桔芬斋最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法鼎线郴双妒置听橙勋韭款侨流撂脚脑尸压孕撒升政嘴吝棍熄吨塘旅汞讯祥最优化方法-之单纯形法最优化方法-之

7、单纯形法表格形式的单纯形方法杖藤叼目乃腿淤雷瞄盖巧开老险核财繁沧讹钠劳沏鸭买辙狮澳沸辟份产宝最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法单纯形表fxBxN右端xBf0ImB-1NB-1b10cBB-1N-cNcBB-1b可省略检验数(判别数)目标函数取值基变量取值坷搞硼凛诡撰裔韩镑熔淆款子圃审教姥枷查姜耿驯喀闪建拳缴呵掌帖惑琢最优化方法-之单纯形法最优化方法-之单纯形法用单纯形表求解问题:xBxN右端xBImB-1NB-1b0cBB-1N-cNcBB-1b主元消去法靡肆捐备茄块档柳源钢捍叠辊七材辛疤笋炯肿泵祁毙哄珠报噬春棱赐改烦最优化方法-之单纯形法最优化

8、方法-之单纯形法胎袜淖栖观鹏山宙身嘶藉素旧锣沸具仿待呜概盖靴缘泉兔

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