用几何画板建构线性规划最优解

针对目前线性规划最优解的＂公理式＂教学方法[1],根据建构主义理论[2],使用几何画板工具软件进行了改进。本文采用问题情景教学法,按照从特殊到一般的认知规律,通过建构相关概念、线性规划的几何意义、线性规划最优解的解题步骤,来充分展示知识的发生发展过程,帮助学生主动掌握线性规划最优解的知识。     

线性规划问题的最优解的广义逆矩阵理论

文中利用广义逆矩阵研究线性规划问题,并给出了线性规划问题与线性不等式组的关系,简洁地证明了在广义逆矩阵下线性规划问题有最优解的一些充要条件以及在广义逆矩阵下的对偶定理,为研究线性规划问题的解提供了一种新方法。     

线性规划中最优整数解的选取

<正> 笔者在讲授高二数学线性规划一节时,发现许多学生对最优整数解问题不能正确求解.为此,笔者以课本上一道习题为例简要进行说明. 例1 某人有楼房一幢,室内面积共180m2,拟分隔成两类房间作为旅游客房.大房间每间面积为18m2,可住游客5名,每名游客每天住宿费为40元;小房间每间面积为15m2,可住游客3名,每名游客每天住宿费为50元.装修大房间每间需1 000元,装修小房间每间需     

广义积分收敛的必要条件

本文主要是对广义积分收敛的必要性进行了探讨,给出了广义积分收敛的几个必要条件,并对部分结论进行了举例应用.     

随机广义目标规划

结合随机规划和广义目标规划，提出了几种具有随机参数的广义目标规划模型──随机广义目标规划，并对其算法进行了探讨．最后，通过一个工业问题说明该方法的应用．     

关于多目标规划的有效解与其广义鞍点关系的探讨

本文提出一类广义鞍点的概念,即λ—有效鞍点,有效—λ鞍点、有效—强有效鞍点等。讨论了多目标规划问题(VP)的有效解与其广义鞍点之间的关系,以及问题(VP)的广义鞍点与相应问题(NP)_λ的鞍点之间的关系。     

广义凸函数与真有效解

本文提出了一类广义凸函数的概念,给出了这类函数的一个择一性定理,由此得到了多目标规划Ｇ－真有效解的一个充要条件     

线性规划问题最优解的讨论

基于线性规划单纯形法,讨论了线性规划问题无最优解、存在唯一最优解和存在无穷多个最优解的判别方法,完善了线性规划问题解的判别理论,弥补了教材在这方面的不足.     

L_1正则化问题解的必要性条件

利用凸集分离定理给出了一个L1正则化问题最优解存在的必要性条件.     

线性规划中的整点最优解

线性规划在实际问题中有着广泛的应用．若能把实际问题转化成线性规划问题，建立正确的数学模型，通过平移找解法和调整优值法可以求出整点最优解和非整点最优解及最优值的整点最优解问题．     

求正项式几何规划全局解的线性化方法

对正项式几何规划问题（PGP）提出一近线性化方法,这类优化问题能广泛应用于工程设计非线性系统的鲁棒稳定性分析等实际问题中。使用指数变换及利用分段线性化技术转变每个指数项为一些带绝对值项的和,再将绝对值项线性化,最终将原问题转化为一个线性规划问题。数值实验表明,本文的方法是可行的,能近似地求其问题（PGP）的全局最优解。     

广义凸规划问题的最优性条件

B—预凸函数是一类广义凸函数,该文推广了B—预凸函数的定义,给出了一类新的函数B—致凸函数的定义,在约束函数和目标函数都是B—致凸的条件下讨论了一类可微多目标规划的最优性条件,其结论具有一般性,推广了许多文献中关于B—预凸函数的结果。     

一类特殊线性规划问题的求解方法

本文对约束条件中不含等式 ,且无现成可行基及对偶可行基这种类型的线性规划问题给出了一种简便的求解方法     

关于产品投资模型优化解算法

在现代经济活动中,如何充分利用资源,以最少的资金投入产生较好的社会效益?大量的规划问题抽象出一个非线性模型(I).当总产品b满足m相似文献   

一类特殊的不可微规划的求解

本文对规划论的求解进行研究,特别对不可微规划进行了讨论和研究,得出了对一些特殊不可微规划的求解方法,将一类特殊的不可微规划转化为经典的可微规划进行求解。最后以多寡头的合作竞争博弈均衡求解为例,对特殊的不可微规划进行求解。     

广义凸规划的最优性条件

把多目标规划问题转化为单目标规划问题,利用强伪不变凸函数和强拟不变凸函数,得出了在K-T条件下多目标规划问题（VP）（弱）有效解存在的存在性定理,并给出了相应的证明．     

对线性规划多重解与退化解关系的一点新认识

本文分析得出原问题是多重解，则对偶问题为退化最优解的命题，同时指出它的逆命题不成立，进一步指出多重解与退化解的互补松弛关系。