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

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）

线性编程：单纯形法，双重单纯形法和灵敏度分析的MATLAB实现

Matlab 脚本使用 Nedler 和 Mead Simplex 算法查找用户定义函数的极值。 必须首先使用特定名称将函数定义为 matlab 函数 (anyFunctionName.m)。 用户输入： * 问题的维数* 起点向量* 阿尔法、贝塔、伽马* 增量* 拉姆达* eps1，eps2 脚本中还提供了参数的推荐值。