LP线性规划求解 之 单纯形 算法 认识-单纯形 核心: 顶点旋转 随机找到一个初始的基本可行解 不断沿着可行域旋转(pivot) 重复2,直到结果不能改进为止 案例-过程 以上篇的case2的松弛型为例. \(min \ y = -x1-x2\) s.t. \(50x1 + 20x2 + a1 = 2000 \\ -1.5x1+x2 + a2 =0 \\ x1-x2+a3=0 \\ x1,x2,a1,a2,a3 >=0\\ 其中a1,a2,a3为松弛变量\) 即: 基本变量(松弛): a1,

声明 本文为本人原创,转载请注明出处.本文仅发表在博客园,作者LightningStar. 问题描述 所有的线性规划问题都可以归约到标准型的问题,规约过程比较简单且已经超出本文范围,不再描述,可以参考拓展阅读部分.下面直接给出线性规划标准型描述. 标准型描述 线性规划问题标准型的矩阵描述[1]: 目标: \[maximize \quad z = \mathbf{c^Tx} \] 约束: \[\mathbf{Ax} \leq \mathbf{b} \\ \mathbf{x} \geq \mathb

线性规划 首先一般所有的线性规划问题我们都可以转换成如下标准型: 但是我们可以发现上面都是不等式,而我们计算中更希望是等式,所以我们引入这个新的概念:松弛型: 很显然我们最后要求是所有的约束左边的变量都不小于0.而求解这类问题,我们又有一套十分便利的模型算法:单纯形 基变量:松弛型等式左边的所有变量 非基变量:松弛型等式右侧的所有变量 基本解:一组基变量和非基变量蕴含着一组基本解,即所有的非基变量都为0,基变量都为等式右侧的常数项(这里要求常数项为正,为负时我们后面讨论) 算法原理: 可证线性规

题目链接 线性规划 用\(A_{ij}=0/1\)表示第\(i\)天\(j\)类志愿者能否被招募,\(x_i\)为\(i\)类志愿者招募了多少人,\(need_i\)表示第\(i\)天需要多少人,\(C_i\)表示\(i\)类招募志愿者的花费. 那么我们需要\[最小化\ Cx\\s.t.\ Ax\geq need\\x\geq 0\] (s.t.:subject to,使得满足) 这是一个最小化线性规划,而不是标准型的最大化线性规划.根据对偶原理(见这儿),我们把它变成:\[最大化\ x*nee

%单纯形 %目标函数标准化 % min x1-3x2+2x3 %输入参量 N=[3 -1 2;-2 4 0;-4 3 8]; B=eye(3); A=[N B]; cn=[1;-3;2]; cb=zeros(3,1); c=[cn;cb]; b=[7;12;10]; while(1) invb=inv(B); cn=cn-N'*invb'*cb; if cn>=0 xb=B\b; disp('find') xb break else p=(find(cn==min(cn)));%enter to

题意: 思路:单纯形模板 ..,..]of double; idx,idy,q:..]of longint; c:..]of double; n,m,i,j,op,x,y:longint; eps,mn:double; procedure swap(var x,y:longint); var t:longint; begin t:=x; x:=y; y:=t; end; procedure pivot(x,y:longint); var i,j,tot:longint; tmp:double;

正题 题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P3337 题目大意 \(n\)个地方可以建立塔也可以不建立塔,第\(i\)个位置建立需要消耗\(C_i\)元 \(m\)个限制要求在某个区间内的塔的数量超过\(D_i\) \(1\leq n\leq 1000,1\leq m\leq 10000\) 题目大意 抽象成数学模型的话 \[minimize\ \ \sum_{i=1}^nC_ix_i \] \[\sum_{l_i}^{r_i}x_{i,j}\geq D_

01 首先来区分几个概念 关于neighborhood serach,这里有好多种衍生和变种出来的胡里花俏的算法.大家在上网搜索的过程中可能看到什么Large Neighborhood Serach,也可能看到Very Large Scale Neighborhood Search或者今天介绍的Adaptive Large Neighborhood Search. 对于这种名字相近,实则大有不同的概念,很是让小编这样的新手头疼.不过,小编喜欢凡事都要弄得清清楚楚明明白白的.为了防止大家混淆这些相

题目链接 BZOJ1061 题解 今天终于用正宗的线性规划\(A\)了这道题 题目可以看做有\(N\)个限制和\(M\)个变量 变量\(x_i\)表示第\(i\)种志愿者的人数,对于第\(i\)种志愿者所能触及的那些天,\(x_i\)的系数都为\(1\),其余为\(0\) 也就是 \[ min \; z = \sum\limits_{i = 1}^{M} C_ix_i \\ \left\{ \begin{aligned} \sum\limits_{i = 1}^{M} [S_i \le j \l

描述 提交 自定义测试 这是一道模板题. (这个题现在标程挂了..哪位哥哥愿意提供一下靠谱的标程呀?) 本题中你需要求解一个标准型线性规划: 有 nn 个实数变量 x1,x2,…,xnx1,x2,…,xn 和 mm 条约束,其中第 ii 条约束形如 ∑nj=1aijxj≤bi∑j=1naijxj≤bi. 此外这 nn 个变量需要满足非负性限制,即 xj≥0xj≥0. 在满足上述所有条件的情况下,你需要指定每个变量 xjxj 的取值,使得目标函数 F=∑nj=1cjxjF=∑j=1ncjxj 的值

 Sorry,各位,现在这里面啥也没,之所以开这篇文章,是防止以后用得到:现在研究这些,总感觉有些不合适,本人还不到那个层次:如果之后有机会继续研究simplex-线性规划问题,再回来参考下面的链接进行学习,也就相当于做个笔记吧.   各位大佬勿怪.   下面几篇文章,觉得写的不错,从最开始将起:至于本人,肯定是没有学习完的. Reference 线性规划专题--SIMPLEX 单纯形算法(一) 线性规划专题--SIMPLEX 单纯形算法(二) 线性规划专题--SIMPLEX 单纯形算法(三)图

线性规划问题 首先引入如下的问题: 假设食物的各种营养成分.价格如下表: Food Energy(能量) Protein(蛋白质) Calcium(钙) Price Oatmeal(燕麦) 110 4 2 3 Whole milk(全奶) 160 8 285 9 Cherry pie(草莓派) 420 4 22 20 Pork with beans(猪肉) 260 14 80 19 要求我们买的食物中,至少要有2000的能量,55的蛋白质,800的钙,怎样买最省钱? 设买燕麦.全奶.草莓派.猪肉

传送门 http://uoj.ac/problem/179 震惊,博主竟然还不会线性规划! 单纯形实在学不会啊……背个板子当黑盒用…… 学(chao)了NanoApe dalao的板子 #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstring> #include<cstdio> #include<cmath> using namespace std; ; ; int read(){ ,f=;c

1.最优化与线性规划 最优化问题的三要素是决策变量.目标函数和约束条件. 线性规划(Linear programming),是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的优化方法,常用于解决利用现有的资源得到最优决策的问题. 简单的线性规划问题可以用 Lingo软件求解,Matlab.Python 中也有求解线性规划问题的库函数或求解器,很容易学习和使用,并不需要用模拟退火算法.但是,由一般线性规划问题所衍生的整数规划.混合规划.0/1规划.二次规划.非线性规划.组合优化问题,则并不是调用某个库函

线性规划是很多数模培训讲的第一个算法,算法很简单,思想很深刻. 要通过线性规划问题,理解如何学习数学建模.如何选择编程算法. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 求解方法.算法和编程方案 线性规划 (Linear Programming,LP) 是很多数模培训讲的第一个算法,算法很简单,思想很深刻. 线性规划问题是中学数学的内容,鸡兔同笼就是一个线性规划问题.数学规划的题目在高考中也经常出现,有直接给出线性约束条件求线性目标函数极值,有间接给出

\(\mathcal{Definition}\)   线性规划(Linear Programming, LP)形式上是对如下问题的描述: \[\operatorname{maximize}~~~~z=\sum_{i=1}^nc_ix_i\\\operatorname{s.t.}\begin{cases} \sum_{j=1}^na_{ij}x_j\le b_i&i=1,2,\cdots,m\\ x_i\ge0&i=1,2,\cdots,n\end{cases} \] 其中,\(\opera

从多种角度看[BZOJ 1061] [NOI 2008]志愿者招募(费用流) 题面 申奥成功后,布布经过不懈努力,终于成为奥组委下属公司人力资源部门的主管.布布刚上任就遇到了一个难题:为即将启动的奥运新项目招募一批短期志愿者.经过估算,这个项目需要N 天才能完成,其中第i 天至少需要Ai 个人. 布布通过了解得知,一共有M 类志愿者可以招募.其中第i 类可以从第Si 天工作到第Ti 天,招募费用是每人Ci 元.新官上任三把火,为了出色地完成自己的工作,布布希望用尽量少的费用招募足够的志愿者,但这

\(\rm thx\):@\(\rm UntilMadow\) ! \(\color{Green}{\rm Pupil}\) :只会一点点 \(\color{blue}{\text{Expert}}\) :已经掌握了,基本可以用了 \(\color{orange}{\text{Master}}\) :已经很熟练了 \(\rm\color{Black}L\color{Red}{egendary\ Grandmaster}\) :已经在全世界数一数二的了 算法基础 枚举 \(\qquad\color

流在生活中十分常见,例如交通系统中的人流.车流.物流,供水管网中的水流,金融系统中的现金流,网络中的信息流.网络流优化问题是基本的网络优化问题,应用非常广泛. 网络流优化问题最重要的指标是边的成本和容量限制,既要考虑成本最低,又要满足容量限制,由此产生了网络最大流问题.最小费用流问题.最小费用最大流问题. 本文基于 NetworkX 工具包,通过例程详细介绍网络最大流问题.最小费用流问题.最小费用最大流问题的建模和编程. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛

第[一]部分Netzob项目工具的安装配置 声明: 1)本报告由博客园bitpeach撰写,版权所有,免费转载,请注明出处,并请勿作商业用途. 2)若本文档内有侵权文字或图片等内容,请联系作者bitpeach删除相应部分. 3)本文档内容涉及Netzob工具的安装配置,请勿认为本文是讲述使用,Netzob的使用是不在本文讲述的,下一篇博文应该会写Netzob的使用手册. 4)仅仅作为参考用途,抛砖引玉,不作为证据证明用途,请自行取舍,核实引用.文中图片大多为本人原创,如有引用他人图片会注明的.