min cx.
s.t.Ax=b,
0≤x≤Me.
试验证:对上述问题必可起动对偶仿射尺度算法.
min cx.
s.t.Ax=b,
0≤x≤Me.
试验证:对上述问题必可起动对偶仿射尺度算法.
对于约束条件的常数项含参数的线性规划问题,得出最优区间后,设在时,经对偶单纯形法迭代一次得出了新正则解x(1).证明:当时,x(1)是问题的最优解;当时,x(1)是非可行解.
运用多元函数条件极值理论推证:若xu是障碍问题(Pu)的最优解,则xu除满足Axu=b外,还满足
wuxu-nu其中,wu=c-uuA,uu是Lagrange乘子向量.并证明:xu和(uu,wu)分别是LP和DP的可行解,且对偶间隙
cxu-uub=wuxu→0(u→0+).
A.问题的最优解或最优基不变
B.用单纯形法继续迭代求最优解
C.用对偶单纯形法继续迭代求最优解
D.引进人工变量,编制新的单纯形表重新计算
A.原规划有明确的经济意义,其对偶规划多数情况下也有明确的经济意义
B.原规划与对偶规划都有明确的经济意义
C.若原规划为资源的最优使用问题,则其对偶规划为资源价值估计问题
D.若原规划为资源价值估计问题,则其对偶规划为资源的市场价格估计问题
A.当不含绝对约束时,di-(i=1,2,…,K)构成了一组基本可行解
B.检验数的计算方法与线性规划问题一样
C.若P1级第k个检验数为0,则此检验数的正、负不必再考虑P2级第k个检验数
D.换出变量同样按单纯形法中的最小比值规则确定
对于线性规划问题LP,若目标函数厂在可行解集K上无下界,则必能找到K的一个极射向y(0),满足cy(0)<0.