单纯形法原理,解决问题领域,C#及C++代码

时间: 2023-10-19 16:25:29 浏览: 39
单纯形法是一种线性规划算法,用于在一组约束条件下最小化或最大化一个线性函数。该算法通过不断迭代计算,逐步接近最优解。 单纯形法可以应用于许多领域,如生产规划、资源分配、运输问题等。 以下是C#和C++中的单纯形法代码示例: C#代码: ```csharp using System; class Simplex { static void Main() { // 定义线性规划问题 double[][] A = { // 约束条件系数矩阵 new double[] { 1, 1, 0, 1, 0, 0 }, new double[] { 2, 1, 1, 0, 1, 0 }, new double[] { 1, 2, -1, 0, 0, 1 } }; double[] b = { 4, 7, 3 }; // 约束条件右侧常数向量 double[] c = { 3, 2, 1, 0, 0, 0 }; // 目标函数系数向量 // 使用单纯形法求解线性规划问题 SimplexSolver solver = new SimplexSolver(); bool success = solver.Solve(A, b, c); // 输出结果 if (success) { Console.WriteLine("最优解: " + solver.OptimumValue); Console.WriteLine("最优解向量: " + string.Join(", ", solver.OptimumSolution)); } else { Console.WriteLine("无可行解"); } } } class SimplexSolver { private const double EPSILON = 1e-10; // 误差范围 private int m, n; // 约束条件数和变量数 private int[] basis; // 基变量下标 private double[][] A; // 约束条件系数矩阵 private double[] b; // 约束条件右侧常数向量 private double[] c; // 目标函数系数向量 private double Optimum; // 最优解 private double[] OptimumSolution; // 最优解向量 public bool Solve(double[][] A, double[] b, double[] c) { this.A = A; this.b = b; this.c = c; m = A.Length; n = A[0].Length; basis = new int[m]; // 初始化基变量下标 for (int i = 0; i < m; i++) { basis[i] = n + i; } // 标准化线性规划问题 var s = new double[m][]; for (int i = 0; i < m; i++) { s[i] = new double[n + m + 1]; for (int j = 0; j < n; j++) { s[i][j] = A[i][j]; } s[i][n + i] = 1; s[i][n + m] = b[i]; } n += m; this.A = s; // 迭代计算 while (true) { int q = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { if (c[i] > c[q]) { q = i; } } if (c[q] < EPSILON) { break; } int p = -1; double min = double.MaxValue; for (int i = 0; i < m; i++) { if (A[i][q] > EPSILON && b[i] / A[i][q] < min) { min = b[i] / A[i][q]; p = i; } } if (p == -1) { return false; } Pivot(p, q); } // 计算最优解及最优解向量 Optimum = -A[m][n]; OptimumSolution = new double[n]; for (int i = 0; i < m; i++) { if (basis[i] < n) { OptimumSolution[basis[i]] = A[i][n]; } } return true; } private void Pivot(int p, int q) { for (int i = 0; i < m; i++) { if (i != p) { double alpha = A[i][q] / A[p][q]; for (int j = 0; j <= n; j++) { A[i][j] -= alpha * A[p][j]; } } } for (int j = 0; j <= n; j++) { if (j != q) { A[p][j] /= A[p][q]; } } A[p][q] = 1; basis[p] = q; } public double OptimumValue { get { return Optimum; } } public double[] OptimumSolution { get { return OptimumSolution; } } } ``` C++代码: ```cpp #include <iostream> #include <cstring> #include <cmath> using namespace std; const double EPS = 1e-10; class Simplex { public: Simplex(int m, int n, double** A, double* b, double* c) { this->m = m; this->n = n; this->A = A; this->b = b; this->c = c; basis = new int[m]; for (int i = 0; i < m; i++) { basis[i] = n + i; } } bool Solve() { while (true) { int q = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { if (c[i] > c[q]) { q = i; } } if (c[q] < EPS) { break; } int p = -1; double min = 1e9; for (int i = 0; i < m; i++) { if (A[i][q] > EPS && b[i] / A[i][q] < min) { min = b[i] / A[i][q]; p = i; } } if (p == -1) { return false; } Pivot(p, q); } while (true) { int p = -1; double min = 0; for (int i = 0; i < m; i++) { if (A[i][n] < min) { min = A[i][n]; p = i; } } if (p == -1) { break; } int q = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { if (A[p][i] < -EPS && c[i] / A[p][i] < c[q] / A[p][q]) { q = i; } } if (A[p][q] > -EPS) { return false; } Pivot(p, q); } return true; } double OptimumValue() { return -A[m][n]; } double* OptimumSolution() { double* x = new double[n]; memset(x, 0, sizeof(double) * n); for (int i = 0; i < m; i++) { if (basis[i] < n) { x[basis[i]] = A[i][n]; } } return x; } private: void Pivot(int p, int q) { for (int i = 0; i < m; i++) { if (i != p) { double alpha = A[i][q] / A[p][q]; for (int j = 0; j <= n; j++) { A[i][j] -= alpha * A[p][j]; } } } for (int j = 0; j <= n; j++) { if (j != q) { A[p][j] /= A[p][q]; } } A[p][q] = 1; basis[p] = q; } int m, n; double** A; double* b; double* c; int* basis; }; int main() { double A[3][6] = { { 1, 1, 0, 1, 0, 0 }, { 2, 1, 1, 0, 1, 0 }, { 1, 2, -1, 0, 0, 1 } }; double b[3] = { 4, 7, 3 }; double c[6] = { 3, 2, 1, 0, 0, 0 }; Simplex simplex(3, 6, (double**)A, b, c); if (simplex.Solve()) { cout << "最优解: " << simplex.OptimumValue() << endl; cout << "最优解向量: "; double* x = simplex.OptimumSolution(); for (int i = 0; i < 6; i++) { cout << x[i] << " "; } cout << endl; } else { cout << "无可行解" << endl; } return 0; } ```

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