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编程问答

【运筹学】线性规划 单纯形法 ( 基矩阵 | 基变量 | 非基矩阵 | 非基变量 | 矩阵分块形式 | 逆矩阵 | 基解 | 基可行解 )

發布時間:2025/6/17 编程问答 24 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 【运筹学】线性规划 单纯形法 ( 基矩阵 | 基变量 | 非基矩阵 | 非基变量 | 矩阵分块形式 | 逆矩阵 | 基解 | 基可行解 ) 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

文章目錄

        • I . 基矩陣 B
        • II . 基向量 PjP_jPj?
        • III . 基變量
        • IV . 非基矩陣 NNN
        • V . 系數矩陣分塊形式 A=(BN)A = ( B N )A=(BN)
        • VI . 基變量向量 XBX_BXB? 非基變量向量 XNX_NXN? 及 分塊形式
        • VII . 分塊形式的計算公式
        • VIII . 逆矩陣
        • IX . 解基變量
        • X . 基解
        • XI . 基可行解



I . 基矩陣 B



線性規劃標準形式 , 約束方程的系數矩陣是 AAA , 如下 :

A=[a11a12?a1na21a22?a2n????am1am2?amn]A = \begin{bmatrix}\\\\ & a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} &\\\\ & a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} &\\\\ & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots &\\\\ & a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn} &\\\\ \end{bmatrix}A=?????????????????a11?a21??am1??a12?a22??am2???????a1n?a2n??amn???????????????????

該矩陣 AAAm×nm \times nm×n 階矩陣 , 有 mmm 行 , nnn 列 , 代表 mmm 個約束方程 , nnn 個變量 , 并且 n>mn > mn>m ;


基矩陣 BBB :

  • ① 滿秩子矩陣 : 矩陣 AAA 的 滿秩子矩陣 BBB , 矩陣 BBB 的秩是 mmm ;
  • ② 列向量線性無關 : 該矩陣中的 列向量 線性無關 , 即 每一列不能通過 乘以系數 加減的方式得到另外一列列向量 ,
  • ③ 基矩陣 BBB : 這樣的 系數矩陣 AAAm×mm \times mm×m 階滿秩矩陣 BBB 就是基矩陣 ;

B=[a11a12?a1ma21a22?a2m????am1am2?amm]=[P1P2?Pm]B= \begin{bmatrix}\\\\ & a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1m} &\\\\ & a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2m} &\\\\ & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots &\\\\ & a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mm} &\\\\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} & P_1 & P_2 & \cdots & P_m & \end{bmatrix}B=?????????????????a11?a21??am1??a12?a22??am2???????a1m?a2m??amm???????????????????=[?P1??P2????Pm???]



II . 基向量 PjP_jPj?



基向量 :

  • ① 概念 : 基矩陣 BBB 中的每個列向量 , 都是一個 基向量 , 記作 PjP_jPj? , 其中 j=1,2,?,mj = 1 , 2 , \cdots , mj=1,2,?,m ;
  • ② 基向量個數 : 每個基矩陣中有 mmm 個列向量 ;


III . 基變量



基變量 : 每個基向量都對應一個變量 , 基向量是列向量 , 該列向量是 xjx_jxj? 變量的系數組成 , 這個對應的 xjx_jxj? 變量就是基變量 ;



IV . 非基矩陣 NNN



非基矩陣 NNN : 確定一個基矩陣 , 剩下的列向量就是 非基向量 , 這些非基向量 組成 非基矩陣 NNN ;

N=[a1m+1a1m+2?a1na2m+1a2m+2?a2n????amm+1amm+2?amn]=[Pm+1Pm+2?Pn]N= \begin{bmatrix}\\\\ & a_{1m+1} & a_{1m+2} & \cdots & a_{1n} &\\\\ & a_{2m+1} & a_{2m+2} & \cdots & a_{2n} &\\\\ & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots &\\\\ & a_{mm+1} & a_{mm+2} & \cdots & a_{mn} &\\\\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} & P_{m+1} & P_{m+2} & \cdots & P_{n} & \end{bmatrix}N=?????????????????a1m+1?a2m+1??amm+1??a1m+2?a2m+2??amm+2???????a1n?a2n??amn???????????????????=[?Pm+1??Pm+2????Pn???]



V . 系數矩陣分塊形式 A=(BN)A = ( B N )A=(BN)



系數矩陣 AAA , 可以寫成分塊形式 :

A=[a11a12?a1na21a22?a2n????am1am2?amn]=[BN]A = \begin{bmatrix}\\\\ & a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} &\\\\ & a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} &\\\\ & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots &\\\\ & a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn} &\\\\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} & B & N & \end{bmatrix}A=?????????????????a11?a21??am1??a12?a22??am2???????a1n?a2n??amn???????????????????=[?B?N??]



VI . 基變量向量 XBX_BXB? 非基變量向量 XNX_NXN? 及 分塊形式



基變量向量 XBX_BXB? :

XB=[x1x2?xm]X_B = \begin{bmatrix}\\\\ & x_1 &\\\\ &x_2&\\\\ &\vdots& \\\\ &x_m&\\\\ \end{bmatrix}XB?=?????????????????x1?x2??xm???????????????????

非基變量向量 XNX_NXN? :

XB=[xm+1xm+2?xn]X_B = \begin{bmatrix}\\\\ & x_{m + 1} &\\\\ &x_{m + 2}&\\\\ &\vdots& \\\\ &x_n&\\\\ \end{bmatrix}XB?=?????????????????xm+1?xm+2??xn???????????????????

向量 XXX 可以寫成 XBX_BXB?XNX_NXN? 分塊形式 :

X=[x1x2?xn]=[xBxN]X = \begin{bmatrix}\\\\ & x_1 &\\\\ &x_2&\\\\ &\vdots& \\\\ &x_n&\\\\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix}\\\\ & x_B &\\\\ &x_N &\\\\ \end{bmatrix}X=?????????????????x1?x2??xn???????????????????=????????xB?xN??????????



VII . 分塊形式的計算公式



矩陣分塊形式方程代入 : 約束方程組 AX=bAX = bAX=b ;

bbb 是大于 000 的常數組成的向量 ;

將上述分塊形式的 矩陣 AAA 和 矩陣 XXX 代入 上述 AX=bAX = bAX=b 公式 ;

A=[BN]A = \begin{bmatrix} & B & N & \end{bmatrix}A=[?B?N??]
X=[XBXN]X = \begin{bmatrix}\\\\ & X_B &\\\\ &X_N &\\\\ \end{bmatrix}X=????????XB?XN??????????

得到

[BN]×[XBXN]=b\begin{bmatrix} & B & N & \end{bmatrix} \times \begin{bmatrix}\\\\ & X_B &\\\\ & X_N &\\\\ \end{bmatrix} = b[?B?N??]×????????XB?XN??????????=b

BXB+NXN=bBX_B + NX_N = bBXB?+NXN?=b



VIII . 逆矩陣



逆矩陣 : 其中矩陣 BBB 是滿秩的 m×mm \times mm×m 階矩陣 , 該矩陣是可逆的 ( 非奇異矩陣 ) , 必定存在一個 B?1B^{-1}B?1 , 使得
B×B?1=EB \times B^{-1} = EB×B?1=E

單位矩陣 : 這里的 矩陣 EEE 是單位矩陣 , 即 左上角到右下角 對角線 上 的元素 為 111 , 其它元素為 000 ;
主對角線 : 左上角 到 右下角 的對角線稱為 主對角線 ;
單位矩陣 示例 如下 :
E=[100010001]E=\begin{bmatrix} & 1 & 0 & 0 & \\\\ & 0 & 1 & 0 &\\\\ & 0 & 0 & 1 & \end{bmatrix}E=????????100?010?001?????????



IX . 解基變量



解基變量 :

BXB+NXN=bBX_B + NX_N = bBXB?+NXN?=b

NXNNX_NNXN? 提到公式右邊 :

BXB=b?NXNBX_B = b - NX_NBXB?=b?NXN?

公式兩邊乘以 B?1B^{-1}B?1 :

BXB×B?1=(b?NXN)×B?1BX_B \times B^{-1} = ( b - NX_N ) \times B^{-1}BXB?×B?1=(b?NXN?)×B?1

XB=B?1b?B?1NXNX_B = B^{-1}b - B^{-1}NX_NXB?=B?1b?B?1NXN?



X . 基解



引入基解 : 令非基變量 XNX_NXN? 中所有變量為 000 , 此時上述公式為 :

XB=B?1bX_B = B^{-1}bXB?=B?1b
約束方程的解為
X=[XB0]=[B?1b0]X = \begin{bmatrix} & X_B & \\\\ & 0 & \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} & B^{-1}b & \\\\ & 0 & \end{bmatrix}X=????XB?0?????=????B?1b0?????
上述解為基解 , 矩陣 BBB 是滿秩的 , 其秩為 mmm , 將非基變量賦值 000 , 剩余的 mmm 個變量 , mmm 個等式 , 必能解出一組唯一解 ; 即
∑j=1mpjxj=b\sum_{j = 1}^{m}p_j x_j = bj=1m?pj?xj?=b
方程組有唯一解

XB=[x1x2?xm]X_B = \begin{bmatrix} & x_1 & \\\\ & x_2 &\\\\ & \vdots &\\\\ & x_m & \end{bmatrix}XB?=?????????????x1?x2??xm???????????????
該解 XBX_BXB? 是線性規劃的一個基解 ;



XI . 基可行解



基可行解 : 如果上述解出的基解 XBX_BXB? , 滿足線性規劃數學模型 標準形式 的變量非負約束 , 即所有的變量都大于等于 000 , 該解稱為基可行解 ;

并不是所有的基解都是基可行解 , 只有部分基解是基可行解 ;

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【运筹学】线性规划 单纯形法 ( 基矩阵 | 基变量 | 非基矩阵 | 非基变量 | 矩阵分块形式 | 逆矩阵 | 基解 | 基可行解 )的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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