单纯形算法1947年，丹齐格提出了一种求解线性规划问题的方法，即今天所称的单纯形法，这是一种简洁且高效的算法，被誉为20世纪对科学发展和工程实践影响最大的十大算法之一。
上文提到线性规划问题的最优解一定是基本可行解，单纯形法的思路即在不同的基向量下求不同的基本可行解，然后找到最优的解。从几何的角度来看，也就是从一个极点转换到另一个极点，直至找到最优极点的过程。
那么这样的话可以把算法分成三个子
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2023-07-24 18:46:01
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使用PuLp求解我们解决线性规划问题一般是通过以下三个步骤。
1.列出约束条件及目标函数
2.画出约束条件所表示的可行域
3.在可行域内求目标函数的最优解及最优值使用pulp工具包，我们只需要做第一步即可，使用pulp提供的API提供目标函数及约束条件就可以直接求解，非常方便。
Exported Classes:LpProblem – Container class for a Linear pr
目录引言简单的一维线性规划实例优化实例cplex求解个人理解复杂的二维整数规划实例优化实例cplex求解注意事项总结 引言cplex是求解线性/整数规划问题的常用求解器之一，而java是应用非常广泛的程序开发语言。本文力争通过两个优化实例，描述清楚在java语言下，如何调用cplex高效求解线性/整数规划问题。简单的一维线性规划实例针对简单的问题，网上已有诸多实例，此处直接搬运：java调用cp
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2023-10-04 15:25:44
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##单纯形法理解完这个算法后大家也可以打一下，打码过程中，会有很多很多的错误要排查，编码一小时，排错三小时，不过从中可以练习到蛮多的（运行截图在文末）输入线性规划标准型的数据（n个变量，m个约束条件）C //价值系数向量X //决策变量向量A //工艺系数矩阵b //资源常数yita //检验数theta //b除以换入变量在每行的系数，即单纯形表最右端参数找基可行解简单的拿最后m个决策变量，后期
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2023-09-19 08:01:03
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线性规划问题的求解方法两种方法 1.图解法（两个变量使用直角坐标、三个变量使用立体坐标） 2.单纯形法（适用于任意变量，但需将一般形式编程标准形式）2图解法 建立直角坐标（x1，x2>=0），图中阴影部分及边界上的点均为其解，是由约束条件来反映的。 将约束条件画完，会形成一个区域，该区域即约束条件，所限定的可行域范围，目标函数在可行域范围内移动，找到相交的部分，找到最大值或最小值，有可能最值
求解方法要求解优化问题，请执行以下步骤。选择求解器要找到求解此问题的合适求解器，请参考优化决策表。该表要求您根据目标函数的类型和约束的类型对问题进行分类。对于此问题，目标函数是线性的，约束也是线性的。决策表推荐使用 linprog 求解器。minxfTxsuch that{A⋅x≤b,Aeq⋅x=beq,lb≤x≤ub.(1)fTx 表示由常量组成的行向量 f 乘以由变量组成的列向量 x
一、线性规划1、线性规划的概念线性规划(Linear Programming 简记 LP)是了运筹学中数学规划的一个重要分支。自从 1947 年 G. B. Dantzig 提出 求解线性规划的单纯形法以来，线性规划在理论上趋向成熟，在实用中由于计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后，线性规划现代管理中经常采用的基本方法之一。 在解决实际问题时，需要把问题归结成一个线性规划数学
# Java求解线性规划
## 1. 引言
线性规划是一种优化问题，目标是找到使得线性目标函数取得最大（或最小）值的一组变量的值，同时满足一系列线性约束条件。在实际应用中，线性规划广泛应用于资源分配、生产计划、投资组合和运输等领域。本文将介绍如何使用Java求解线性规划问题，并给出相应的代码示例。
## 2. 线性规划问题描述
线性规划问题可以用以下标准形式来描述：
**最大化问题：**
原创
2023-09-08 07:56:53
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1、什么是线性规划 线性规划（Linear programming），在线性等式或不等式约束条件下求解线性目标函数的极值问题，常用于解决资源分配、生产调度和混合问题。例如：max fx = 2*x1 + 3*x2 - 5*x3
s.t. x1 + 3*x2 + x3 <= 12
2*x1 - 5*x2 + x3 >= 10
x1 + x2 + x3 = 7
x1, x2
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2023-08-13 09:12:12
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@TOCJAVA实现线性优化的单纯形算法JAVA实现线性优化的单纯形算法网上的一些单纯形算法基本都是基于Python或者matlab的库自带函数进行计算，基于JAVA实现该算法的例子相对较少，因此我将本人做的一个实现案例发布供大家参考。
网上关于该算法的原理已经有不少的介绍，因此下文不做过多赘述。实现思路给出以下限定条件：
①每一个优化变量的取值范围均为Xi>=0
②对于一个目标函数为max
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2023-10-09 19:32:03
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1.线性规划概念线性规划模型首先是列出约束条件及目标函数,然后画出约束条件所表示的可行域,最后在可行域内求目标函数的最优解及最优值。线性规划模型求解流程图如图所示2.线性规划的标准形式从实际问题中建立数学模型一般有以下三个步骤:(1)根据影响所要达到目的的因素找到决策变量;(2)由决策变量和所要达到目的之间的函数关系确定目标函数;(3)由决策变量所受的限制条件确定决策变量所要满足的约束条件。所建立
前言经过前几期线性规划知识点的梳理，相信小伙伴们已经掌握了线性规划这把神兵利器，已经迫不及待使用它大展身手了。那么本期小编就带大家使用线性规划来解决现实中的经典问题。线性规划是运筹学的重要分支，它是一门实用性很强的应用数学学科。随着计算机技术的发展和普及，线性规划的应用越来越广泛，例如计划、生产、运输、技术等问题，线性规划是指从各种限制条件的组合中，选择出最为合理的计算方法，建立线性规划模型从而求
线性规划求解线性规划概念介绍模型建立步骤基本的线性模型例子模型一般形式和标准形式单纯形法、大M法、两阶段法总结 线性规划概念介绍线性规划是优化问题的特殊情形，其模型中的目标函数和约束条件均为决策变量的线性函数。模型建立步骤确定决策变量确定目标函数确定约束条件基本的线性模型例子列1【合理下料问题】用长度为500厘米的条材，截成长度为98厘米和78厘米两种毛胚，要求长98厘米的毛胚1000根，78厘
例子：对下面方程进行求解，1 先标准化#导入包
from scipy import optimize
import numpy as np
#确定c,A,b,Aeq,beq
c = np.array([2,3,-5])
A = np.array([[-2,5,-1],[1,3,1]])
b = np.array([-10,12)]
Aeq = np.array([[1,1,1]])
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2023-06-29 19:45:28
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package line;import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.IOException;public class TestLine { private static double A[][] = { { 1, 2, 1, 0, 0 }, { 2, 1
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2023-07-21 23:24:08
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看了集训队答辩，感觉要学习的有杜教筛高级版、线性规划、FFT、仙人掌、高级版线段树不出意外的话一个月内博客内都不会有别的东西了QAQ首先是喜闻乐见的单纯形法解线性规划。今年(2016年)和线性规划有关的集训队论文有两篇，大家可以自行翻一下集训队论文(当然如果你没有拿到你可以去UOJ群下载啊)，下面的大部分内容都是参阅akf那篇线性规划的标准型一般长得像这样：一般我们拿到的都是像标准型这样的问题，例
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2023-09-23 13:08:55
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Matlab linprog 线性规划求解实例展示
原创
2021-05-20 22:09:37
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原创
2022-06-27 20:45:57
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摘要：线性规划是一组数学和计算工具，可让您找到该系统的特定解，该解对应于某些其他线性函数的最大值或最小值。
作者： Yuchuan。线性规划说明什么是线性规划？想象一下，您有一个线性方程组和不等式系统。这样的系统通常有许多可能的解决方案。线性规划是一组数学和计算工具，可让您找到该系统的特定解，该解对应于某些其他线性函数的最大值或最小值。什么是混合整数线性规划？混合整数线性规划是线性规划的扩
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2023-09-13 08:24:50
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在做数学建模时，我们经常会遇到在约束条件下求解目标的最优解的情况，如：在如下约束条件下求解-x0+4x1的最小值。 在求解这个问题的过程中，我们可以使用不同的工具去解决，如MATLAB、Java等语言都是可以解决的，不过我经常常用的是python，所以就想用python来解决一下这类的问题，顺手记录一下，免得以后忘了。参考文档如下：scipy.optimize.linproghttps:
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2023-08-11 14:16:41
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