在这篇运筹学学习笔记的第二版中,我们详细讨论了单纯形法和两阶段法在Python实现中的优化策略。这些方法不仅提升了算法的效率,还增强了其在实际问题中的适用性。
优化运筹学笔记单纯形法与两阶段法的Python实现(第二版)
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function [x, fval] = simplex(c, A, b)
% 单纯形算法求解线性规划问题
% 输入:c - 目标函数系数
% A - 不等式约束矩阵
% b - 约束右侧常数
% 输出:x - 最优解
% fval - 最优值
[m, n] = size(A);
% 变量个数和约束个数
A = [A, eye(m)];
% 加入松弛变量
c = [c, zeros(1, m)];
% 扩
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