运筹学单纯形法的例题

1、在使用单纯形法求解线性规划问题时，初始基本可行解通常通过以下哪种方法获得？A. 两阶段法B. 高斯消元法C. 矩阵求逆D. 逐次逼近法（答案）A2、在单纯形表的迭代过程中，当所有检验数均非负时，说明当前解是？A. 无界解B. 无解C. 最优解D. 可行解但非最优（答案）C3、单纯形法中，选择进入基的变量时，通常选择检验数最小的变量，这是？A. 错误的做法B. 正确的做法，但仅当目标函数求最大值时C. 正确的做法，但仅当目标函数求最小值时D. 无论目标函数求最大还是最小，都是正确的做法（答案）B（假设题目中指的是选择绝对值最大的负检验数对应的变量进入基，若求最小值则选择正检验数）4、在单纯形迭代过程中，若出现某个基变量的值为零，而该变量在目标函数中的系数（即检验数）为正，则？A. 该问题无界B. 应立即停止迭代，因为当前解不可行C. 应将该变量从基中换出D. 这种情况不可能发生（答案）C5、单纯形法中，退出基的变量选择通常基于？A. 检验数的大小B. 基变量在约束条件中的系数比值（即比值检验）C. 目标函数中的系数D. 变量的下界或上界（答案）B6、在单纯形迭代过程中，若所有基变量的检验数均为零，则？A. 达到了最优解，且可能存在多个最优解B. 达到了最优解，且唯一C. 问题无解D. 需要进行人工变量调整（答案）A7、单纯形法中，若某个迭代步骤中发现无法找到符合条件的进入基变量（即所有检验数均非负），则？A. 当前解即为最优解B. 问题无解C. 需要引入人工变量继续迭代D. 应检查初始基本可行解的正确性（答案）A8、在构建初始单纯形表时，若目标函数为求最小化，则检验数应如何计算？A. 检验数= 目标函数系数- 约束条件右侧常数与基变量系数的乘积之和B. 检验数= 目标函数系数+ 约束条件右侧常数与基变量系数的乘积之和的相反数C. 检验数= 目标函数系数直接作为检验数D. 检验数= 约束条件左侧系数与目标函数系数的比值（答案）B（简化描述，实际计算中需考虑基变量的当前值和目标函数系数）9、单纯形法中，当某个基变量的值为负时，说明？A. 当前解不可行B. 当前解可能是最优解，但需进一步验证C. 应立即将该变量从基中换出D. 这种情况在正确执行单纯形法时不可能发生（答案）D（在正确执行时，基变量应始终非负）10、在单纯形迭代过程中，若发现某个非基变量的检验数为正，且该变量对应的约束条件为“≤”类型，则？A. 该变量应被选为进入基的变量B. 该变量不能进入基，因为其检验数为正C. 需要检查该变量的上界是否满足约束D. 该问题可能无解（答案）A（在求最大化问题时，正检验数对应的非基变量是潜在的进入基候选）。

单纯形法的计算题
单纯形法是一种求解线性规划问题的数学方法。

下面是一道使用单纯形法求解的线性规划问题的例子：
求最大化目标函数z = -2x1 + 3x2，
约束条件：
1. x1 + x2 <= 4
2. 3x1 + 4x2 <= 12
3. x1, x2 >= 0
用单纯形法求解此问题，需要进行以下步骤：
1. 建立初始单纯形表格：根据约束条件，我们可以确定初始单纯形表格的基变量和非基变量。

2. 计算目标函数的系数和：根据目标函数的系数，我们可以计算出目标函数的系数和。

3. 检查退出条件：如果目标函数的系数和大于零，则无法找到可行解；如果目标函数的系数和小于等于零，则已经找到最优解。

4. 迭代计算：如果未达到最优解，需要继续迭代计算，更新单纯形表格，直到找到最优解为止。

5. 输出结果：最终的单纯形表格中，最优解对应的基变量和非基变量的值即为所求的最优解。

具体到这个例子中，可以使用线性规划软件包或编程语言实现单纯形法来求解。

通过输入约束条件和目标函数，可以得到最优解。

第一章 线性规划及单纯形法一、写出下列线性规划的标准形式，用单纯形法求解，并指出其解属于哪种情况。

1、P55,1.3(a)21510m ax x x Z +=⎪⎩⎪⎨⎧≥≤+≤+0x ,x 8x 2x 59x 4x 3.t .s 212121 解：将模型化为标准型21510x x Z Max +=⎪⎩⎪⎨⎧≥=++=++0,,,825943..4321421321x x x x x x x x x x t s 单纯形表如下因所有检验数0j ≤σ，已达最优解，最优解是)2,1(*=X ，最优目标值为2。

由检验数的情况可知，该问题有唯一最优解。

2、 P55,1.3(b)21x x 2Z m ax +=s.t⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤+≤+≤0,524261552121212x x x x x x x解：将模型化为标准型21x x 2Z Max +=t s . ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥=++=++=+0x ,...,x ,x ,5x x x ,24x x 2x 6,15x x 552152142132 单纯形表如下因所有检验数0j ≤σ，已达最优解，最优解是)0,0,2,2,2(X *=，最有目标值为217。

由检验数的情况可知，该问题有唯一最优解。

3、3212x x x Z Min -+=，t s . ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤++≤+-≤-+0,,,5,822,422321321321321x x x x x x x x x x x x 解：将模型化为标准型：3212x x x Z Min -+=t s . ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥=+++=++-=+-+0,,,5,822,422321632153214321x x x x x x x x x x x x x x x 用单纯形法迭代最优解为（0，0，4），最优值为-4。

4、43213x x x x Z Min +++=t s . ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥=++=++-0,,,,,63,4224321421321x x x x x x x x x x 解：因为所有检验数均已非负，故已是最优解，最优解为（0，2，0，4），--10分最优目标值：6Z =*。

线性规划的单纯形法
由上表可知：
S=100*X1+80*X2
约束条件：
2*X1+4*X2<=80
3*X1+1*X2<=60
X1,X2>=0
由此可以引入松弛变量：
2*X1+4*X2+k1<=80
3*X1+1*X2+k2<=60
S=100*X1+80*X2+(0)*k1+(0)*k2〃k1和k2为闲置时间不产生利润
可建表
注：Zj为Cj列的每行数分别与XI，X2，k1，k2列相乘然后加的结果（例如：0=0*2+0*3）由表可知X1所在列为最有列，所以K2退出基变组（列表下，红字部分表示交换格）
而由表可知要消去图中绿字所在行必须是图中绿字所在行-2*红字所在行。

消去后的表的情
注：此时由上表可知X2所在列是最有解，切Cj-Zj依旧为正。

所以，此时K1出基（将k1行中各数据*3/10）得到如下表：
注：由表可知此时Cj-Zj为零，如果接续下去此值将会为负所以此时由最大利润为2560即：当摩托车生产16辆，自行车生产12辆是有最大利润。

本题只是为了让和我有一样迷惑的人有一个解题案例，如若真正搞懂线性规划问题的单纯形法还得去以参考书为准。

单纯形法原理及例题
单纯形法原理：
单纯形法是求解线性规划问题的一种数学方法，它是由美国数学家卢克·单纯形于1947年发明的。

用单纯形法求解线性规划的过程，往往利用线性规划的对偶形式，将原问题变换为无约束极大化问题，逐步把极大化问题转换为标准型问题，最后利用单纯形法的搜索方法求解满足所有约束条件的最优解。

例题：
问题：求解最小化目标函数z=2x1+x2的线性规划问题，约束条件如下：
x1+2x2≥3
3x1+x2≥6
x1,x2≥0
解：将上述线性规划问题转换为无约束极大化问题，可得：
极大化问题：
Max z=-2x1-x2
s.t. x1+2x2≤3
3x1+x2≤6
x1,x2≥0
将极大化问题转换为标准型问题，可得：
Max z=-2x1-x2
s.t. x1+2x2+s1=3
3x1+x2+s2=6
x1,x2,s1,s2≥0
运用单纯形法的搜索方法求解：
令x1=0,x2=0，则可得s1=3,s2=6，即(0,0,3,6)是单纯形的初始解；
令z=-2x1-x2=0，代入约束条件，可得x1=3,x2=3，则可得s1=0,s2=0，即(3,3,0,0)是新的单纯形解。

由于s1=s2=0，说明x1=3,x2=3是线性规划问题的最优解，且最小值为z=2*3+3=9。

四、把下列线性规划问题化成标准形式：2、minZ=2x1-x2+2x3五、按各题要求。

建立线性规划数学模型1、某工厂生产A、B、C三种产品，每种产品的原材料消耗量、机械台时消耗量以及这些资源的限量，单位产品的利润如下表所示：根据客户订货，三种产品的最低月需要量分别为200，250和100件，最大月销售量分别为250，280和120件。

月销售分别为250，280和120件。

问如何安排生产计划，使总利润最大。

2、某建筑工地有一批长度为10米的相同型号的钢筋，今要截成长度为3米的钢筋90根，长度为4米的钢筋60根，问怎样下料，才能使所使用的原材料最省?某运输公司在春运期间需要24小时昼夜加班工作，需要的人员数量如下表所示： 起运时间 服务员数 2—6 6—10 10一14 14—18 18—22 22—24 8 10 7 12 4每个工作人员连续工作八小时，且在时段开始时上班，问如何安排，使得既满足以上要求，又使上班人数最少?五、分别用图解法和单纯形法求解下列线性规划问题．并对照指出单纯形迭代的每一步相当于图解法可行域中的哪一个顶点。

六、用单纯形法求解下列线性规划问题：七、用大M法求解下列线性规划问题。

并指出问题的解属于哪一类。

八、下表为用单纯形法计算时某一步的表格。

已知该线性规划的目标函数为maxZ=5x1+3x2，约束形式为“≤”，X3，X4为松驰变量．表中解代入目标函数后得Z=10XlX2 X3 X4 —10 b-1 f g X3 2 C O 1 1／5 Xlade1(1)求表中a ～g 的值 (2)表中给出的解是否为最优解?（1）a=2 b=0 c=0 d=1 e=4/5 f=0 g=－5 （2） 表中给出的解为最优解 第四章 线性规划的对偶理论 五、写出下列线性规划问题的对偶问题 1．minZ=2x1+2x2+4x3六、已知线性规划问题应用对偶理论证明该问题最优解的目标函数值不大于25七、已知线性规划问题maxZ=2x1+x2+5x3+6x4其对偶问题的最优解为Yl﹡=4，Y2﹡=1，试应用对偶问题的性质求原问题的最优解。

单纯形法的计算步骤例题
单纯形法是一种用于线性规划问题的求解方法，它通过不断地移动解空间中的顶点，逐步逼近最优解。

下面我将通过一个简单的例题来说明单纯形法的计算步骤。

考虑以下线性规划问题：
最大化目标函数Z = 3x1 + 4x2
约束条件：
2x1 + x2 <= 10
x1 + 2x2 <= 8
x1, x2 >= 0
首先，我们将这个线性规划问题转化为标准型，引入松弛变量将不等式约束转化为等式约束。

得到如下形式：
最大化目标函数Z = 3x1 + 4x2
约束条件：
2x1 + x2 + x3 = 10
x1 + 2x2 + x4 = 8
x1, x2, x3, x4 >= 0
然后，我们构建初始的单纯形表格，包括目标函数系数矩阵、系数矩阵、单位矩阵和右端常数向量。

初始单纯形表格如下：
基变量x1 x2 x3 x4 常数
x3 2 1 1 0 10
x4 1 2 0 1 8
Z -3 -4 0 0 0
接下来，我们通过单纯形法进行迭代计算，每次迭代都要找到一个入基变量和一个出基变量，然后更新单纯形表格，直到满足最优解的条件。

在这个例子中，我们不再继续举例，因为单纯形法的计算步骤较为复杂，需要逐步进行迭代计算。

希望这个简单的介绍对你有所帮助。

单纯形法求解线性规划问题例题线性规划问题（LinearProgrammingProblem,LPP）是指由一系列约束条件和优化目标函数组成的数学最优化模型，它可以用于解决各种单位时间内最高效率的分配问题。

在求解LPP的过程中，单纯形法（Simplex Method）是最主要的优化算法之一。

单纯形法的原理是采用一组基本变量的拿破仑表示法，一步步构造出线性规划问题的最优解。

下面我们来看一个例子：有公司向农户出售两种农药，甲和乙，每瓶甲农药售价3元，每瓶乙农药售价2元，公司每天有200瓶甲农药和150瓶乙农药，问该公司售出多少瓶甲农药和乙农药，能每天获得最大收益？该问题可表示为下述线性规划模型：最大化 $3x_1+2x_2$约束条件：$x_1+x_2le 200$$2x_1+x_2le 150$$x_1,x_2ge 0$由上述模型可知，有两个未知量$x_1$和$x_2$，它们分别代表出售的甲农药和乙农药的瓶数。

单纯形法的基本思想是采用一组基本变量表示未知量，将未知量$x_1$和$x_2$表示为由两个基本变量$y_1$和$y_2$组成的拉格朗日变换系数矩阵形式，即：$x_1+x_2=y_1+y_2$$2x_1+x_2=m(y_1+y_2)$其中，m是一个系数，根据上面的约束条件，m取200/150=4/3，则：$x_1=y_1+frac{1}{3}y_2$$x_2=y_2-frac{1}{3}y_2$由此可以得到该问题的新的线性规划模型：最大化 $3y_1+2(frac{4}{3})y_2$约束条件：$y_1+y_2le 200$$y_2le 150$$y_1,y_2ge 0$可以看出，该问题所构建出来的新的线性规划模型比原来的模型更加容易求解。

我们将建立单纯形表，以便求出最优解。

首先列出单纯形表：$begin{array}{|c|c|c|c|c|c|c|}hline& y_1 & y_2 & S_1 & S_2 & f & b hline1 & 1 & 1 & 1 & 0 & 3 & 200 hline2 & 0 & 1 & 0 & 1 & 4/3 & 150 hlineend{array}$其中，$y_1$和$y_2$是基本变量，$S_1$和$S_2$是可行解系数，$f$是目标函数系数，$b$是右端项。

单纯形法例题1、 例1、目标函数 max z=2x 1+3x 2约束条件：{ x 1+2x 2≤84x 1≤164x 2≤12x 1，x 1≥0}解：首先要将约束条件化为标准形：由此可以看出我们需要加上三个松弛变量，x 3，x 4，x 5，并且它们都大于等于0.得到的标准形式为：max z=2x 1+3x 2+ 0x 3+0x 4+0x 5 {x 1+2x 2+x 3＝84x 1+x 4=164x 2+x 5＝12x 1，x 2，x 3，x 4，x 5≥0}25a ij ={a ij −alj alk ∗a ik (i ≠l )a lj alk(i =l ) }b i ={b i −aik a lk∗b l (i ≠l )b l alk(i =l ) }(也就是如果与主元素同行，那么用现在的值除以主元素即可得到即将要填入的值，否那么，就用现在的值减去与主元素构成矩形的边角上的值的乘积再除以主元素之后的值。

例如：上面的第一行所对应的b 值为8-(12*2)/4=2,故填入值应该为2。

而θi 那么是由我们根据非基变量的检验数的大小，挑选出最大的那个，作为换入变量，然后用b 的值除以该换入变量所在的列的所有值，得到θi 列的值。

由于在检验数中仍然存在大于等于0的数，而且P1，P5的坐标中有正分量存在，所以需要继续进行迭代运算。

通过观察可以看出主元素为1，换入变量为x 1，换出〔4,2,0,0,4〕，故目标函数值z=2*4+2*3=142、 合理利用线材问题，现在要做100套钢架，每套用长为2.9m ，2.1m ，和1.5m 的钢各一根，原料长7.4m ，问应如何下料，使用的原材料最省；解：首先我们必须要清楚该问题的需要设立的变量是什么。

我们分析一下问题，做100套钢架，需要2.9m 长的钢100根，2.1m 的钢100根，1.5m 的钢100根。

而方案，使得剩余的总长度最少。

由此，我们可以将目标函数和约束条件表述出来：目标函数：min z=0.3x 2+0.1x 3+0.8x 4+0.2x 5约束条件{ x 1+x 2+2x 3=1002x 2+x 4+2x 5=1003x 1+x 3+3x 4+2x 5=100x 1，x 2，x 3，x 4，x 5≥0}首先可以写出线性方程组的矩阵形式：[11200020*******]发现不存在单位矩阵，所以要采用人造基的方式，也就是要添加人工变量：x 6，x 7，x 8，那么线性方程组可以表示为：{ x 1+x 2+2x 3+x 6=1002x 2+x 4+2x 5+x 7=1003x 1+x 3+3x 4+2x 5+x 8=100x 1，x 2，x 3，x 4，x 5，x 6，x 7，x 8≥0} ，目标函数可以表示为：min z=0x 1+0.3x 2+0.1x 3+0.8x 4+0.2x 5+M x 6+Mx 7+Mx 8转换为求目标最大化max Z=−0x 1−0.3x 2−0.1x 3−0.8x 4−0.2x 5−M x 6−Mx 7−Mx 8然后列出初始单纯形表：(注意，参加人工变量之后，它所对应的系数为-M ，而非换入变量为x，换出变量为x，得到的单纯形表为：方案下料30根，第二种方案下料50根，按照第三种方案下料10根。

单纯形法例题
单纯形法是一种用于解决什么类型问题的算法？
A. 线性规划
B. 非线性规划
C. 整数规划
D. 动态规划
在单纯形法中，基可行解对应的基变量应满足什么条件？
A. 全部为非零
B. 全部为零
C. 部分为零，部分为非零
D. 无特定要求
单纯形表中的一个关键元素是检验数，它用于判断：
A. 当前解是否最优
B. 当前解是否可行
C. 是否需要继续迭代
D. 问题的约束条件是否满足
在单纯形法的迭代过程中，若所有检验数都小于或等于零，则：
A. 当前解为最优解
B. 当前解不是最优解，需要继续迭代
C. 问题无解
D. 问题有无穷多解
单纯形法中选择换入变量的规则是：
A. 选择检验数最大的非基变量
B. 选择检验数最小的非基变量
C. 选择检验数绝对值最大的非基变量
D. 选择任意非基变量
在单纯形法中，若某个基变量的值变为零，则意味着：
A. 该变量退出了基变量集
B. 该变量仍然是基变量
C. 问题出现了无解的情况
D. 需要重新构造初始基可行解
单纯形法迭代过程中，换出变量的选择依据是：
A. 比值规则
B. 最小元素规则
C. 最大元素规则
D. 任意选择规则
当单纯形法中出现两个或更多检验数同时达到最大值时，这意味着：
A. 问题有多个最优解
B. 问题有无穷多最优解
C. 需要进一步分析以确定最优解的情况
D. 问题无解。