simplex

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我被要求写下一个Matlab程序，以便使用修正的单纯形法来解决LP。我写的代码运行没有输入数据的问题，虽然我没有意识到它没有正确解决问题，因为它没有更新基础B（上述方法的真正核心思想）的逆。的问题只涉及到代码的一部分，一个脚本的底部，其目的在于：由[B上执行基本行操作计算新的逆基B^-1^-1 u]（枢轴行索引是l_out）。向量u被变换为u（l_out）= 1且u（i）= 0的单位向量。

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excel求解器（Simplex LP）二元约束条件

我正在解决一个优化问题。该问题具有二元约束。求解器（在迭代过程中）将这些二进制约束设置为介于0和1之间的小数（近似松弛梯度搜索）。我想表明解决它应该搜索0..1的不连续值。有没有办法做到这一点？或者，在OpenSolver中是否有一个算法可以模拟simplex-lp并提供全局最优？便宜的方法来做到这一点，是正确的for循环，并遍历值。我想知道是否有一种方法来描述它，使非线性问题成为线性问题。

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获得“NAS还没有下标赋值允许”，而R中

使用单面我运行下面的命令： >simplex(a = a, A2 = A2, b2 = b2, A3 = A3, b3 = b3) 上，我得到的错误： Error in pivot(tableau, prow, pcol) : NAs are not allowed in subscripted assignments 这里是我的[R脚本： library("boot") #

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scipy.optimize.fmin（Simplex）如何处理与不同大小相关的参数？

我想通过使用Simplex算法（scipy.optimize.fmin）的python实现来最小化卡方损失函数来拟合数据的4参数（a，g，N和k）模型。初步模拟表明每个参数的下列范围：a = [5,50]，g = [0.05,1.5]，N = [5,200]和k = [0,0.05]。看起来像scipy.optimize.fmin函数将参数视为它们都在相同的范围内（推测为[0，1]）。我应该重新

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通过单纯形法获取对象的顶点

我想找到一个由某些方程确定的对象的顶点。例如，。 Eq1: 2x + y + z <= 12; Eq2: x + y >= 23; Eq3: x + y + z <= 10; 而且它是由 x >= 0 y >= 0 z => 0 有限的，它给出了一个六面体。我想知道这个对象是从哪个顶点创建的。做到这一点的唯一方法是制作一个代码来检查这个方程式的所有可能的变化吗？ array

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什么是二元整数规划的单纯形算法的复杂性？

什么是二元整数规划问题的单纯形算法的复杂性？对于最坏的情况还是平均情况？我正在解决assignment problem。参考文献： https://en.wikipedia.org/wiki/Integer_programming https://en.wikipedia.org/wiki/Simplex_algorithm

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加快单纯形法

我玩弄一个巨大的单纯形法我已经在这里找到：https://github.com/JWally/jsLPSolver/ 我创造，我已经建立了一个模型，我使用上面的算法解决问题的jsfiddle。 http://jsfiddle.net/Guill84/qds73u0f/ 该模型基本上是一个很长的变量和约束数组。你可以把它想象成试图在不同的枢纽（国家）之间找到最便宜的旅客运输方式，其中每个国家都有最低

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scipy包中的单纯形算法python

我正在阅读python的Scipy包中提供的Simplex Algorithm的文档，但最后在documentation page中显示的示例解决了最小化问题。而我想做最大化。如果我们可以使用这个包进行最大化，如何改变参数以执行最大化？

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如何添加两个BigInteger与出得到一个空指针异常

import java.math.BigInteger; public class PascalsTriangle { public int row = 0; public BigInteger[][] pascal = new BigInteger[ (int) (row +1)][]; public PascalsTriangle(int dimensio

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如何从包含给定点的一组点中找出最小的N维单形？

我已经看过所有谷歌和堆栈，但还没有找到这个问题的答案呢。我一直在寻找与单纯形法有关的结果或找到最小任意单形的结果（即顶点不受约束）。我也不能想到分析解决方案。给定一组的N维点，中号，和任意N维点，q，我怎么找到最小的N维单纯，小号，包含q作为内点如果顶点S必须在M？我相信我可以通过优化解决它，但如果可能的话，我想要一个解析解决方案。确定性算法也可以。我最初使用K最近邻居的做法，但后来我意识到这