大m形演算法
⑴ 運籌學單純形表法里的大m法 求解一個小的問題
在線性規劃問題的約束條件中加人工變數後，要求在目標函數中相應地添加認為的M或一M為系數的項。在極大化問題中，對人工變數賦於一M作為其系數；在極小化問題中，對人工變數賦於一個M作為其系數，M為一任意大（而非無窮大）的正數。把M看作一個代數符號參與運算，用單純形法求解，故稱此方法為大M法
⑵ 用單純形法中的大M法和兩階段法求解
你好：
你好好看看課本
問問老師，這個題目怎麼做
我們只是指點一下
題目我們也看不清楚，發一張清楚的圖片
我們看看。
⑶ 簡述什麼是大M法及其缺點
最大實體原則簡單數就是最大物料使用原則。缺點是可以從別的基準得到補償。
在一個線性規劃問題的約束條件中加進人工變數後，要求人工變數對目標函數的取值不受影響，所以若目標函數是MAX型的，則 - M Xn（因為如果Xn不取0的話，那麼目標函數永遠取不到最大值，所以在求解後，Xn的值一定為0，這樣才能使人工變數Xn對目標函數的取值不受影響） 。
同理，當目標函數是min型的則加上M Xn，也就是說只要這個人工變數有取值那麼目標函數永遠達不到最優解，因為這個Xn是人工變數，為了方便求出初始可行解加上的。所以最終的最優解一定不能有它即為0.
接著就是用單純形法進行計算了。
若是求min，用cj-zj>=0來判斷目標函數是否實現了最小化。若是求max，則用cj-zj<=0來判斷目標函數是否實現了最大化。
剩下的就是與一般的單純形法一樣了。
⑷ 運籌學大m法當什麼情況下是加大m當什麼情況下減大m
對於一般形式的線性規劃問題，化為標准型後，大M法和兩階段法都可以求解。
如果手算求解，兩種演算法的應用沒有差別。
如果是計算機編程，首選兩階段演算法。原因是大M法可能會由於大M的取值而出現計算誤差。
⑸ 大M單純形法求解線性規劃問題
2M-1比M+2大，這里大M的M 是個不確定的數，通常可以認為是無窮大的
⑹ 關於《運籌學》學中的大M單純形法求解
就按照書上的步驟就行了唄，你首先要清楚，第一點，未知數個數和約束條件個數沒有對應聯系。第二點，為什麼要添加人工變數。添加人工變數就是要是使約束方程產生一個單位矩陣，才好用單純形法繼續計算，只要構成了單位矩陣，你管他是幾個未知數幾個約束條件呢，大M法的話，構成完單位矩陣直接單純形法計算不就行了，兩階段法的話，第一階段把添加的人工變數趕出基底，第二階段還是單純形法，換湯不換葯的東西。好好看看書，理解一下，這個還是運籌學里比較初級的，理解不難，主要是計算不要出錯。
⑺ 運籌學大M法
你好！
吳祈宗版的運籌學大M法應該與清華版的類似，方法是共通的。所以以下以清華版為例。
建議樓主以後碰到看不懂的可以多參照幾本書。它們的解釋會有差別的。
在一個線性規劃問題的約束條件中加進人工變數後，要求人工變數對目標函數的取值不受影響，所以若目標函數是MAX型的，則 - M Xn（因為如果Xn不取0的話，那麼目標函數永遠取不到最大值，所以在求解後，Xn的值一定為0，這樣才能使人工變數Xn對目標函數的取值不受影響） 。
同理，當目標函數是min型的則加上M Xn，也就是說只要這個人工變數有取值那麼目標函數永遠達不到最優解，因為這個Xn是人工變數，為了方便求出初始可行解加上的。所以最終的最優解一定不能有它即為0.
接著就是用單純形法進行計算了。
若是求min，用cj-zj>=0來判斷目標函數是否實現了最小化。若是求max，則用cj-zj<=0來判斷目標函數是否實現了最大化。
剩下的就是與一般的單純形法一樣了。
總體來說就這些，如果還有不懂的，樓主可以追問哦~
⑻ 大M單純形法為什麼M最大時，R說迅速出基
M為一任意大（而非無窮大）的正數。
大M法bigMmethod是線性規劃問題的約束條件=等式或≥大於型時，使用人工變數法後，尋找其初始基可行解的一種方法。在線性規劃問題的約束條件中加人工變數後，要求在目標函數中相應地添加認為的M或一M為系數的項。
⑼ 運籌學中大M法的理論依據是什麼
對於一般形式的線性規劃問題，化為標准型後，大M法和兩階段法都可以求解。如果手算求解，兩種演算法的應用沒有差別。
如果是計算機編程，首選兩階段演算法。原因是大M法可能會由於大M的取值而出現計算誤差。
在極大化問題中，對人工變數賦於一M作為其系數；在極小化問題中，對人工變數賦於一個M作為其系數，M為一任意大（而非無窮大）的正數。把M看作一個代數符號參與運算，用單純形法求解。
(9)大m形演算法擴展閱讀：
用單純形法在改進目標函數的過程中，如果原問題存在最優解，必然使人工變數逐步變為非基變數，或使其值為零。目標函數值將不可能達到最小或最大。
在迭代過程中，若全部人工變數變成非基變數，則可把人工變數所在的列從單純形表中刪去，此時便找到原問題的一個初始基可行解。若此基可行解不是原問題的最優解，則繼續迭代，直至所有的檢驗數都小於等於0，求得最優解為止。