심플 렉스 방법 및 그 응용

임의의 그래픽 용액 목적 선형 프로그래밍 결정하는 극단적 완전 세트 포인트 (코너 포인트 또는 우주)와 관련된 문제 중 가장 적절한 (최적) 솔루션. 이 아이디어는 절대적으로 프로그래밍 작업을 해결할 수있는 문제 해결에 대한 대수 일반적인 단순 방법을 기반으로합니다.

선형 계획의 단순 방법을 사용하는 솔루션에 대한 문제를 해결하기위한 기하학적 방법에서 이동하려면, 대수 방법을 사용하여, 공간의 모든 극단적 인 지점에 대한 설명을 수행 할 필요가있다. 이 변환을 수행하려면 표준 양식에 모든 프로그래밍 문제를 가지고 필요하다 (또한 정규라고도 함).

이렇게하려면 다음 단계를 수행 :

• (추가 새로운 변수의 도입에 의해 구현) 주식의 모든 불평등 제약으로 변환;
• 문제를 최소화하기 위해 변환 문제를 극대화;
• 그들에게 모두 무료 변환, 음이 아닌 변수를 받아야합니다.

작업의 표준 타입의 모양이 기본 솔루션을 결정하는 모든 변화의 결과로 획득. 어떤 차례로, 명확하게 공간의 모든 모서리 점을 정의합니다. 그 후, 심플 렉스 방법을 사용하면 수신 된 모든 기준의 최적의 솔루션을 찾는 데 도움이됩니다.

실제로 대수 작업을 해결하는 유사한 방법을 수행하는 중요한 것은 - 그것은 계획의 성능을 일관되고 지속적으로 개선되고, 결과는 그 중 최대 효율 말뚝과 목표의 실현이다. 중요한 것은 원하는 결과를 얻기 위해 수행하는 - 수학 및 소프트웨어의 형태를 구현하는 권리입니다.

모든 개발의 결과는 이후의 각 결정의 지속적인 개선에 기초하여 특별한 처리 과정 인 단면에있어서,이어야한다. 이 페어 평면에서 모든 지점의 비교 및 최적의를 찾는하여 발생합니다.

긴 최적의 솔루션 (있는 경우)에 대한 모든 검색 단계의 전체와 유한 수에 완료되었음을 입증되었다. 심플 렉스 방법을 처리 할 수있는 유일한 예외, -는 "타락한 문제." 따라서 번 작업 같은 무한한 수의 일정한 반복 리드 소위 "루프"가있다.

심플 렉스 방법은 1947 년에 개발되었다. 그것의 "부모는"미국 Dzhordzh Dantsig에서 수학자였다. 심플 렉스 방법은 오랜 역사를 가지고 있다는 사실의 관점에서, 오늘은 가장 공부하고 사람이 직면하고있는 문제에 대한 최적의 솔루션을 검색하는 것이 가장 효율적입니다.

단계별 최적화 방법은 크게 사회의 모든 활동을 단순화합니다. 그것은 과학 및 산업 분야에서 모두 사용할 수 있습니다. 그것의 광범위한 사용은 복잡한 문제에 대한 수학적으로 정확한 합리적인 솔루션을 만드는 데 도움이 될 것입니다.