线性规划是运筹学中一个很重要的分支，单纯形法是解决其的一个重要方法，该代码实现了其功能。

基于python的修正单纯形法实现（含qt界面），不包括退化情况。

内附说明，二阶段法，经测试，只需输入矩阵即可得到结果，原创

针对基本蝴蝶优化算法中存在的易陷入局部最优值、收敛速度慢等问题，提出一种全局优化的蝴蝶算法，引入limit阈值来限定蝴蝶优化算法陷入局部最优解的次数，从而改变算法易陷入早熟的问题，结合单纯形策略优化迭代后期位置较差的蝴蝶使种群能够较快地找到全局最优解；将正弦余弦算法作为局部算子融入BOA中，改善迭代后期种群多样性下降的缺陷，加快算法跳出局部最优。在仿真模拟实验中与多个算法进行对比，结果表明改进算法的寻优性能更好。

常用的数值计算C代码，包括共轭梯度法、单纯形法、数值积分、最小二乘、最速下降法等。

java实现的，可以运行，注释比较清楚，只要理解单纯形法的求解步骤，基本就知道各个参数的意义

最优化理论与方法中，无约束最优化问题的寻优方法——单纯形法。单纯形法起步需要初始单纯形。该程序为正则单纯形生成程序。

运筹学单纯形法C语言程序能运行！本人以试！

单纯形法讲解及Python代码实现一、了解单纯形法1.单纯形法的原理2.方法步骤二、例题讲解三、使用Python代码求单纯形法求解线性规划最优解和最大值四、使用Python中scipy包进行上面的函数求解 一、了解单纯形法 1.单纯形法的原理 单纯形法是一种迭代算法，其基本原理及主要步骤是：首先设法找到一个（初始）基可行解，然后再根据最优性理论判断这个基可行解是否最优解。若是最优解，则输出结果，计算停止；若不是最优解，则设法由当前的基可行内解产生一个目标值更优的新的基可行解，再利用最优性理论对所得的新基可行解进行判断，看其是否最优解，这样就构成一个迭代算法。由于基可行解只有有限个，而每次目标值

201703线性规划单纯形法Matlab程序设计和验证.pdf