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单纯形算法 完整的单纯形算法

单纯形法 matlab代码 simplex MATLAB codes solving LP problems using simplex method (big M method)

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Dantzig的单纯形算法 用两阶段方法解决线性规划问题（LPP）的Dantzig单纯形算法，以获得初始的基本可行解。 注意仅将SimplexTwoPhase脚本用于教育目的。 该脚本不适合专业应用，因为它并不是Dantzig单纯形算法的最有效，最优化，正确和安全的实现。 关于 该代码以MATLAB语言编写，并支持标准格式的最小化LPP ： Minimize cx subject to Ax = b x >= 0 其中c是成本系数向量， x是决策变量的向量， b是要满足的最低需求（需求）的（ RHS ）向量，而A中的元素a_ij是技术系数。 例子 A = [ 1 2 1 0; -1 1 0 1 ]; b = [4; 1]; c = [-3 1]; [x z] = simplex_two_phase(A, b, c, false) 结果 x

单纯形算法 用于解决线性规划问题的单纯形算法的简单实现。 使用两阶段方法，通过创建和求解辅助 LP，然后使用生成的基本可行解来解决原始 LP 问题。

matlab linprog代码单纯形算法 从零开始的单纯形算法 这个项目的目的是通过从头开始编码来理解单纯形算法的内部工作原理。 编写代码是为了解决制造业中的一个特定问题。 问题来自以下链接： 这段代码专门解决了模型1。线性规划如下： 配方最大化 9(s1+s2+s3) + 12(L1+L2+L3) + 10(m1+m2+m3) 英石 s1 + s2 + s3 <= 340 m1 + m2 + m3 <= 900 L1 + L2 +L3 <= 700 s1+ m1 + L1 <= 550 s2 + m2 + L2 <= 750 s3 + m3 + L3 <= 275 9s1 + 17 m1 + 21 L1 <= 10,000 9s2 + 17 m2 + 21 L2 <= 7,000 9s3 + 17 m3 + 21 L3 <= 4200 s1、s2、s3、m1、m2、m3、L1、L2、L3 >=0 编码算法的结果将使用 MATLAB -linprog 的线性规划求解器进行验证。 编码算法和 linprog 的结果必须相同（或接近）

给定 max z=cTx s.t. Ax=b x>=0... 其中A里面包含一个单位矩阵，利用单纯形法进行求解。 函数接口：[x_opt,fx_opt,iter] = Simplex_eye(A,b,c) 其中x_opt为最优解，fx_opt为最优函数值，iter为迭代次数。

单纯形法 使用JavaScript解决线性规划问题的单纯形方法

运筹与优化经典算法--单纯形法和对偶单纯形法，用以解线性规划问题，matlab实现