单纯形法code，有利于了解单纯形法，matlab代码利于大家学习

Matlab向量化编程实现，代码非常简洁（除了注释只有36行，和算法步骤很匹配，熟悉向量化编程的话非常易读懂），最大的好处除了得到最优解和最优目标函数值之外，还能把每一步的单纯形表数据保存下来，直接就能得到和笔算一样的单纯形表，配例还给出了将单纯形表写入Excel的代码。

最优化理论与方法，一维搜索法，一条完整的单纯形法程序，用C语言编的。。。

用C语言实现运筹学中、最优化理论中的单纯形法，简单易懂

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单纯形法完全c语言程序，运筹学中的运算方法，单纯形法的C语言程序

运筹学课程的实验项目 单纯形法解决实际问题

完整代码，可直接运行

此类实现修订的单纯形方法以解决以下格式的线性规划问题最小/最大 c'x st Ax {>=, =, <=} b, x >= 0 本课程专为课堂演示和小问题而设计。 可能不适合解决大问题或高性能目的。 将打印出每次迭代的详细信息。 示例输出： ============ 迭代 1 ============ B = [1 0 0;0 1 0;0 0 1]; N = [1 0;0 2;3 2]; cB = [0;0;0]; cN = [-3;-5]; * BTRAN : y^{T} = c_{B}^{T}B^{-1} = [0 0 0] * 价格：d_{N}^{T} = c_{N}^{T} - y^{T}N = [-3 -5] * ChuzC：选择最负的降低成本（-5）并增加x2。 * FTRAN : 在更新的表格中找到 x2 的列，以及 RHS B^{-1}N_{x2} = [0;2

此功能能够检测 LPP 中存在的几乎所有类型的属性/特征，例如无界解、替代最优、退化/循环和不可行性。 只有当问题中存在冗余约束时，它才无法工作。 但是，这种情况很少见，用户只需检查/确保 rank(a) 不应小于约束的数量即可轻松避免。 由于求大矩阵的秩复杂度很高，这里没有给出这个检查，希望用户能照顾到这种情况。 在这种情况下，通常很容易看出一些约束是线性相关的，因此可以消除。 其余案例显示出良好的结果。 修正单纯形法和LPP理论人们可能会看到“应用程序的数值优化，Chandra S.，Jayadeva，Mehra A.，Alpha Science Internatinal Ltd，2009。”