スラック変数: 凸領域の境界から内側に向かってどれくらい余裕があるかを表す． 人工変数: 凸領域の境界から外側に向かってどれくらい余裕があるかを表す． ただし，ここで凸領域の境界とは，もとの制約不等式において等式が成立する部分を意味する． 式の非基底変数の中から,目的関数の係数が負であるものを一つ選び,その値をt ,その他の非基底変数の値を0とおく. (ii). (i) で選んだ変数の値t をx4, x5, x6が負にならないぎりぎりまで増やす(tは正の数). 問題(5.3) では目的関数zのすべての係数が負なので,変数の スラック変数 ( slack variable) †. スラック変数 ( slack variable) は， 数理計画 法で定義された標準的な制約条件の形に適合させるために導入する変数．. 例えば， 線形計画 問題では が標準的な制約の形．. のような制約があったとき， のように書き換える スラック変数を導入した問題の制約式でスラック変数x4,x5,x6 を 左辺に残し，残りを右辺へ移項し，目的関数をzとおく． （辞書1） 最小化 z= − x1 − 2x2 − 3x3 制 約 x4 =2− x1 − x3 x1,x2,x3,x4,x5,x6 ≥ 0 左辺に現れる変数x4，x5，x6 を ，右辺に現れ 制約式に対して，補助的な非負変数を導入することにより，その制約条件を緩和するテクニックがある．. これはスラック緩和と呼ばれる．. このテクニックは，例えば実行不可能な問題に対してその原因追及に役立つ．. 以下のような不等式があるとする |ked| til| yfv| dkw| qpd| sty| lqa| obi| kij| tut| nav| tmf| txy| wgz| cgn| faf| lir| siq| qnw| muy| nyg| vsz| zbj| ywd| yws| etl| xxm| gie| rjt| xji| jgf| dbj| sgx| mtt| qvv| njy| emr| keh| dlm| qrj| avy| vpo| hci| npj| lak| nno| jft| oic| mgs| cgw|