对偶单纯形法例题 单纯形法中的检验数怎么来的？
单纯形法中的检验数怎么来的？
在目标函数中用非基变量代替基变量，所得系数即是检验数。
在目标规划中，p1p2p3不是具体算出来的值，而是按照原先的方法在草纸上写出计算校验数的式子，系数有p1p2p3就带着，整理会得到一个关于p1p2p3的式子，那一列填的就是这个式子中p1p2p3的系数，就这样一列一列就可以填好。
单纯形法具体步骤为从线性方程组找出一个个的单纯形，每一个单纯形可以求得一组解，然后再判断该解使目标函数值是增大还是变小了，决定下一步选择的单纯形。通过优化迭代，直到目标函数实现最大或最小值。
扩展资料：
目标规划中其他的单纯形法：
1、对偶单纯形法。1954年美国数学家C.莱姆基提出对偶单纯形法(Dual Simplex Method)。对偶单纯形法则是从满足对偶可行性条件出发通过迭代逐步搜索原始问题的最优解。在迭代过程中始终保持基解的对偶可行性，而使不可行性逐步消失。
2、下山单纯形法。数学优化中，由George Dantzig发明的单纯形法是线性规划问题的数值求解的流行技术。有一个算法与此无关，但名称类似，它是Nelder-Mead法或称下山单纯形法，由Nelder和Mead发现，这是用于优化多维无约束问题的一种数值方法，属于更一般的搜索算法的类别。
3、改进单纯形法。其基本步骤和单纯形法大致相同，主要区别是在逐次迭代中不再以高斯消去法为基础，而是由旧基阵的逆去直接计算新基阵的逆，再由此确定检验数。
对偶问题怎么写？
对偶问题应该这么写：从原始问题的最终单纯形表中（最优单纯形算子）可直接得到对偶问题的最优解。
原始问题中松弛变量的检验数对应着对偶问题的解（符号相反）。
原问题有有限最优解只能保证对偶问题有有有限最优解。
原问题松弛变量的检验数的相反数就是对偶问题的最优解
对偶单纯形表法详细步骤？
1.建立初始单纯形表,计算检验数行
2.基变化,先确定换出变量——解答列中的负元素(一般选最小的负元素)对应的基变量出基。然后确定换入变量,原则是: 在保持对偶可行的前提下,减少原始问题的不可行性
3.按主元素进行换基迭代 (旋转运算、枢运算),将主元素变成1,主元列变成单位向量,得到新的单纯形表。循环以上步骤,直至求出最优解
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