已知最终单纯形表求参数,运筹学线性规划最优解例题

已知最终单纯形表求参数,运筹学线性规划最优解例题

用单纯形法求解，得到最终单纯形表如表所示，要求：(1)求a11,a12,a13,a21,a22,a23,b1,b2的值；(2)c1,c2,c3的值；正确答案初始单纯形表的增广矩阵是：最终单纯形表的增广矩阵为接下来，我们通过具体的事例来详细介绍具体的求解步骤，并列出重要参数以及定理的推导过程。某工厂在计划期内要安排生产Ⅰ、Ⅱ两种产品，已知生产单位产品所需的设备台时及A、B

⊙﹏⊙ 根据最终表的检验数和矩阵可以很容易地确定各变量的价值系数C。关于技术系数，已知X4和X5为松弛变量，那么初始单纯//简单单纯形法voidClassSimplex(){intcount=0;//while(count<3){while(Principle(target_col)==false){Principle(target_col);enter_var_col=EnterCol(target_col);//确定进基列en

表1 单纯形表0 上述单纯形表中可以看出初始基变量是(s1,s2,s3),从表中找一个能够入基的变量，要求该变量入基后能够使得目标函数值增大量最大。决策变量在第0行的系数看成是这个变量\sigma_2=2,最大，所以选x_2入基，接下来算\theta,得到完整的单纯形表如下，选最小的\theta对应的基变量做出基变量。0001-21 1 0 0 1 1 -2 10 10 0 1 0 2 -1 4 8 -8 0 0 1 -1 2 -4 4

＞＾＜ 从上表中可知第二次迭代得到的基本可行解为x1=50,x2=250,s1=0,s2=50, s3=0,这时z=27500。由于检验数都0,因此所求得的基本可行解为最优解，z=27500为最优目标函数值。实际上，我们将人工变量在目标函数中的系数取任意大的负数，在求解过程中可以防止人工变量出现在最优解中。若在最终单纯形表中所有检验数都小于等于零，但基变量中仍存在不为

＼　＿　／ 是最初表中x1,x2对应的矩阵。另外，如果最初构造初始基矩阵时，添加了人工变量，注意此时最终表的B逆，对应的是，原始初表中那几个初始基变量对应在终表中的矩阵。就不是只看松​ ​7、第一次迭代： 生成新的单纯形表​​ ​ ​8、第一次迭代： 解出基可行解​​ ​ ​9、第一次迭代： 计算检验数σ j \sigma_j σj 判定最优解并选择入基变量​​ ​ ​10、