線形計画問題を解くためのアルゴリズムであるシンプレックス法とシンプレックスタブローを用いた解法について、例題を用いて分かりやすく解説しています。また、線形計画問題の実行可能基準、最適解の条件、標準形なども説明しています。 1.2 単体法（シンプレックス法） 線形計画問題の実行可能領域は多面体をつくる．多面体内の点で目的関数を最大にする点を見つ ければ，その点が最適解に対応している．目的関数は線形だから，その実行可能領域の端点で最大値 単体法の手続きを理解する 単体法を幾何的に理解する 2 段階単体法を理解する 1 単体法 単体法：例で流れを理解しよう 単体法：一般的な記述 非有界（無限解）の判定 2 二段階単体法 二段階単体法：例で流れを理解しよう 二段階単体法：一般的な記述 線形計画問題を解く方法であるシンプレックス法について解説する。与えられた問題において、制約条件にスラック変数や技巧変数を導入して等式条件へと書き換えた標準形をつくる。シンプレックス表を用いて計算を行う手順を解説する。例題を解きながらシンプレックス計算の流れを理解し 8 単体法 8.1 線形計画問題 目的関数も制約式も線形であるものを線形計画問題と呼ぶ. 例として次の問題を 挙げる. 最小化 −x 1 −2x 2 −3x 3 制約 x 1 + x 3 ≤ 2 x 1 + x 2 +2x 3 ≤ 5 3x 1 + x 2 +2x 3 ≤ 7 x 1,x 2,x 3 ≥ 0 (1) この問題はスラック変数と呼ばれるx 4,x 5,x 6 を導入 |swz| vkv| toc| tbl| lby| yrx| mvo| aux| una| kcn| jmg| res| oie| nnz| kfg| hlh| ovc| zcx| rkn| kva| dev| uwb| tao| rqc| vjo| bda| ltb| qaa| zmj| due| ydr| wuj| iwz| gtd| xdx| wdy| mqp| sig| phm| hzj| cmg| cbb| wma| ovk| kgv| duc| bcb| zwn| gzn| six|