运筹学单纯形表中的CB.B^(-1).aj分别指的是什么

Rj=Cb*B^-*Aj-Cj.Rj表示：第j列的检验数.Cb表示A中基B对应的价值系数向量.B^-表示基矩阵B的逆.Aj表示A的第j列向量.Cj表示j列对应的价值系数.Rj

确定换入基和换出基的变量之后,把所对应的那个数不是用[]圈上了吗,比方说换入基变量为x2,换出基变量为x5,假设所对应的那个被圈上的数是5,为了进一步形成新的单纯形表,一开始的单纯形表里,5所在的那行

如果主列中都为负数,就不用再算了,答案为无界解.求解与非基变量前的系数正负没有关系,只与目标函数的形式有关,有Max,Min两种,如是Max形式,则找检验数时,找最大的一个；如果是Min形式,其他都不

这是为了有一个解如果不是单位矩阵,解都不存在（或者说不能简单算出来）当然,也可以不是单位矩阵,200010005也可以,单位矩阵更方便

根据b的右边系数按矩阵的行列式变化的倍数来变化,比如第一行加到第二行,那么b2就等于b1+b2,b1不变,

我觉得你是不是没看懂这个格式的,就d2-来说,它的检验数是P2+5P3计算检验数:基变量检验数=0非基变量检验数σj=Cj-CBtPj再问：这里跟线性规划的单纯性法不一样，检验数是算行而不是列，具体怎

收集的一个小故事,摘自北大ukim写的的《数学牛人们的轶事》被大家称为线性规划之父的Dantzig(丹齐克),据说,一次上课,Dantzig迟到了,仰头看去,黑板上留了几个题目,他就抄了一下,回家后埋

在做题时你首先看看看原问题与对偶问题是否可行,如果原问题可行而对偶问题不可行则用单纯型法解决,如果对偶问题可行而原问题不可行则用对偶单纯型法,再利用对偶问题的时候如果b满足条件而检验数不满足条件,这说

无效约束（即不起作用约束）；有效约束（即起作用约束）；这是根据对偶定理的来的：（∑aixi-bi）×yi=0

运筹学线性规划中的凸集和基本可行解角顶可行解初始基变量和非基变量到底是参考二维问题的图解法,其可行域是由几个线条围起来的区域,所以肯定是凸集

可以用两种方法第一个：用大M法,直接加入两个剩余变量和人工变量,然后运用单纯形表进行迭代不过目标函数是MIN,所以目标函数应该是MINf=x1+x2+Mx4+Mx6,或者转化为MAX的情况就可以了,加

选1500也可以做不过要x3出基那么可能答案的步骤比选1000要多一般选入基的有2种一种选如15001000中的大的入基二种根据b来选择比如这题选择bj/aij中小的来入基

对于线性规划问题标准型,最优性判别条件所有检验数均小于等于零.如果是求最小问题,则最优性判别条件是所有检验数均大于等于零.检验数是用非基变量表示基变量,带入目标函数的表达式中得来的非基变量的系数.它的

令y1=x1-1y2=x2-2y3=x3-3化为标准型maxz=y1+6y2+4y3+25-y1+2y2+2y3+y4=44y1-4y2+y3+y5=21y1+2y2+y3+y6=9y1,y2,y3>

这表格里的是Zj-Cj>=0为最终判断,而你学的应该是Cj-Zj

“西格玛1=C1-Z1=2-(3*1+0*4+0*0)=-1”,这个错了啊,应该是“西格玛1=C1-Z1=2-(0*1+0*4+0*3)=2”

从中随便选一个,继续计算就是了

让B的逆阵乘以（0+△b1,50,50）T的积大于等于零就行了,从而解出b1的范围

1、增加新的约束条件，将最优解代入新的约束条件，若成立则最优解不变，反之则改变，加入新约束后所得的表并不是一张单纯形表，因为新约束系数破坏了原最优基的单位矩阵，要先用矩阵的初等行变换将基变量的系数列向

对；最优解存在,一定在可行域的某个极点；补充知识：并且,极点就是可行域中不能用其他点的线性组合来表示的点.如果有两个极点同时最为最优解,那么这两个极点的线性组合表示的所有点都是最优解,也就是无穷多最优