使用Mathematica求解线性规划，显示每一个步骤，方便进行题目验算，本程序实现了blend规则，自动求解线性规划问题，输入单纯形表，输出详细过程

单纯形法： #导入包 from scipy import optimize import numpy as np #确定c,A,b,Aeq,beq c = np.array([115,90]) A = np.array([[10,20],[4,16],[15,10]]) b = np.array([200,128,220]) #Aeq = np.array([[1,-1,1]]) #beq = np.array([2]) #求解 res = optimize.linprog(-c,A,b) print(res) 输出结果： 大M法： #导入包 from scipy import opt

单纯形法c#实现

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课程讲义：Dual Simplex - Mihai Banciu, Bucknell University

最小单纯形混合像元分解算法，速度快，效率高，minimum volume simplex analysis

对偶单纯形算法讲义，来自 David P. Williamson, ORIE 6300 Mathematical Programming I - Lecture 15

第一章　线性规划及单纯形法 线性规划：线性规划（Linear Programming简称LP）是运筹学的一个重要分支，也是运筹学中理论最成熟，应用最广泛的方法之一。自1947年丹捷格提出一般线性规划问题的求解方法－－单纯形法之后，线性规划已被广泛地应用于解决经济管理和工业企业中的实际问题。 第二章　线性规划的对偶问题及灵敏度分析 基本要求： 了解对偶问题的特点； 熟悉互为对偶的问题之间的关系； 掌握对偶规划的理论和性质； 掌握对偶单纯形法； 熟悉灵敏度分析的概念和内容。 第三章　运输问题 基本要求： 了解运输问题的特点； 掌握表上作业法及其在产销平衡运输问题的求解中的应用； 掌握产销不平衡运输问题的求解方法。 第四章　整数规划 基本要求： 　　了解整数规划决策问题的特点 　　熟悉分枝定界法和割平面法的原理及其应用 　　理解0-1规划及其求解方法－－隐枚举法 　　掌握指派问题及其求解方法－－匈牙利法 第五章　图与网络分析 基本要求： 　　了解图论的相关概念； 　　掌握最短路问题及其求解方法； 　　掌握最大流问题及其求解方法。 　　掌握最小费用流问题及其求解方法。