min -x2 + 2x3subject to x1 -2x2 + x3 = 2 x2 -3x3 + x4 = 8 x2-x3+x5=2 x1, x2, x3, x4, x5 >= 0用上面的程序求解这个问题并画出每一步程序单纯形表

时间: 2023-12-06 16:44:08 浏览: 84
把问题转化为标准形式： max x2 - x3 - x5 subject to x1 -2x2 + x3 + 0x4 + 0x5 = 2 0x1 + x2 -3x3 + x4 + 0x5 = 8 0x1 + x2 -x3 + 0x4 + x5 = 2 x1, x2, x3, x4, x5 >= 0 初始单纯形表： | BV | x1 | x2 | x3 | x4 | x5 | b | |----|-----|-----|-----|-----|-----|-------| | x4 | 0 | 0 | -3 | 1 | 0 | 8 | | x5 | 0 | 1 | -1 | 0 | -1 | 2 | | x6 | 1 | -2 | 1 | 0 | 0 | 2 | | | z | 1 | -1 | 0 | -1 | 0 | 第一次迭代： | BV | x1 | x2 | x3 | x4 | x5 | b | |----|-----|-----|-----|-----|-----|-------| | x4 | 0 | 0 | -3 | 1 | 0 | 8 | | x5 | 0 | 1 | -1 | 0 | -1 | 2 | | x6 | 1 | -2 | 1 | 0 | 0 | 2 | | x1 | 0 | -2 | 1 | 0 | 0 | 2 | | | z | 1 | -1 | 0 | -1 | 0 | 第二次迭代： | BV | x1 | x2 | x3 | x4 | x5 | b | |----|-----|-----|-----|-----|-----|-------| | x4 | 0 | 0 | 0 | 1 | 3 | 10 | | x5 | 0 | 1 | 0 | 0 | 2 | 4 | | x6 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 4 | | x1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 2 | 6 | | | z | 0 | -1 | 0 | -3 | -4 | 最优解为 z = -4，x1 = 6，x2 = 0，x3 = 0，x4 = 10，x5 = 4。 每一步的单纯形表如下： 初始单纯形表： | BV | x1 | x2 | x3 | x4 | x5 | b | |----|-----|-----|-----|-----|-----|-------| | x4 | 0 | 0 | -3 | 1 | 0 | 8 | | x5 | 0 | 1 | -1 | 0 | -1 | 2 | | x6 | 1 | -2 | 1 | 0 | 0 | 2 | | | z | 1 | -1 | 0 | -1 | 0 | 第一次迭代： | BV | x1 | x2 | x3 | x4 | x5 | b | |----|-----|-----|-----|-----|-----|-------| | x4 | 0 | 0 | -3 | 1 | 0 | 8 | | x5 | 0 | 1 | -1 | 0 | -1 | 2 | | x6 | 1 | -2 | 1 | 0 | 0 | 2 | | x1 | 0 | -2 | 1 | 0 | 0 | 2 | | | z | 1 | -1 | 0 | -1 | 0 | 第二次迭代： | BV | x1 | x2 | x3 | x4 | x5 | b | |----|-----|-----|-----|-----|-----|-------| | x4 | 0 | 0 | 0 | 1 | 3 | 10 | | x5 | 0 | 1 | 0 | 0 | 2 | 4 | | x6 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 4 | | x1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 2 | 6 | | | z | 0 | -1 | 0 | -3 | -4 |
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min |x1| + 2|x2|+3|x3|+ 4|x4| x1 - x2 -x3+x4=0 x1-x2+x3-3x4=1 x1-x2 - 2x3+3x4=-0.5写出上面模型的lingo程序并求解

minimize obj = abs(x1) + 2*abs(x2) + 3*abs(x3) + 4*abs(x4); * 线性方程组 eq1: x1 - x2 - x3 + x4 = 0; // 第一个方程 eq2: x1 - x2 + x3 - 3*x4 = 1; // 第二个方程 eq3: x1 - x2 - 2*x3 + 3*x4 = -.5; // 第...

极小化问题 min -2x1-x2+3x3-5x4 s.t. x1+2x2+4x3-x4<=6 2x1+3x2-x3+x4<=12 x1+x3+x4=4 x1,x2,x3,x4,>=0

目标函数：min [-2 -1 3 -5] [x1] [x2] [x3] [x4] 约束条件：[ 1 2 4 -1] [x1] <= [ 6] [ 2 3 -1 1] [x2] <= [12] [ 1 0 1 1] [x3] = [ 4] [ 1 0 0 1] [x4] [ 0] 然后，使用线性规划算法求解即可得到最优解...

python极小化问题 min -2x1-x2+3x3-5x4 s.t. x1+2x2+4x3-x4<=6 2x1+3x2-x3+x4<=12 x1+x3+x4=4 x1,x2,x3,x4,>=0

prob += -2*x1 - x2 + 3*x3 - 5*x4 # 定义约束条件 prob += x1 + 2*x2 + 4*x3 - x4 <= 6 prob += 2*x1 + 3*x2 - x3 + x4 <= 12 prob += x1 + x3 + x4 == 4 # 求解问题 prob.solve() # 输出结果 print(...

极小化问题 min -2x1-x2+3x3-5x4 s.t. x1+2x2+4x3-x4<=6 2x1+3x2-x3+x4<=12 x1+x3+x4<=4 x1,x2,x3,x4,>=0

prob += -2*x1 - x2 + 3*x3 - 5*x4 # 添加约束条件 prob += x1 + 2*x2 + 4*x3 - x4 <= 6 prob += 2*x1 + 3*x2 - x3 + x4 <= 12 prob += x1 + x3 + x4 <= 4 # 求解问题 status = prob.solve() # 输出结果 print(...

min=x1+2*x2+3*x3+4*x4; @abs(x1); @abs(x2); @abs(x3); @abs(x4); x1-x2-x3+x4=0; x1-x2+x3-3*x4=1; x1-x2-2*x3+3*x4=-0.5;修改一下这串lingo代码

minimize z = x1 + 2*x2 + 3*x3 + 4*x4; subject to: abs(x1) <= ... (某个绝对值限制) abs(x2) <= ... (另一个绝对值限制) x1 - 3*x4 = 1 (第二个方程) x1 - x2 - 2*x3 + 3*x4 = -0.5 (第三个方程) 但是，...

用matlab写一段命令对min z=x1-2x2+x3 s.t. x1+x2+xg ≤5 x2+x3-2x4 ≥2 -x1 + 2x2+3x3=6 x1,x2,x3≥0进行线性规划

可以使用MATLAB中的线性规划工具箱（Linear Programming Toolbox）来求解该线性规划问题。...例如，将等式约束-x1 + 2x2 + 3x3 = 6转化为两个不等式约束-x1 + 2x2 + 3x3 >= 6和-x1 + 2x2 + 3x3 <= 6。

已知线性规划 Min-2x1+x2+x3+10x4 s.t.-x1+x2+x3+x4=20 2x1-x2+2x4=20 Xj>=0,j=1,…,4 通过线性规划的基本可行解确定最优解的方法，编程实现它的最优解

prob += -2*x1 + x2 + x3 + 10*x4 # 添加约束条件 prob += -x1 + x2 + x3 + x4 == 20 prob += 2*x1 - x2 + 2*x4 == 20 # 解决问题 prob.solve() # 输出结果 print("最优解为：", value(prob.objective)) print(...

已知线性规划min -2x1+x2+x3+10x4 s.t. -x1+x2+x3+x4=20 2x1-x2+2x4=20 xj>=0,j=1.....4通过线性规划的基本可行解确定最优解的方法，编程实现它的最优解。

problem += -2*x1 + x2 + x3 + 10*x4 # 添加约束条件 problem += -x1 + x2 + x3 + x4 == 20 problem += 2*x1 - x2 + 2*x4 == 20 # 求解问题 problem.solve() # 输出结果 print("最优解为：") print("x1 =", value...

已知线性规划 Min-2x1+x2+x3+10x4 s.t.-x1+x2+x3+x4=20 2x1-x2+2x4=20 Xj>=0,j=1,…,4. 通过线性规划的基本可行解确定最优解的方法，python编程实现它的最优解。

prob += -2*x1 + x2 + x3 + 10*x4 # 添加约束条件 prob += -x1 + x2 + x3 + x4 == 20 prob += 2*x1 - x2 + 2*x4 == 20 # 求解问题 status = prob.solve() # 打印结果 print("Status:", LpStatus[status]) print(...

这个模型的最优解是多少min x1+2x2+3x3 st -2x1+x2+x3<=9 -3x1+x2+2x3>=4 4x1-2x2-3x3=-6 x1<=0 x2>=0 bounds x3 Free

-2x1 + x2 + x3 <= 9 -3x1 + x2 + 2x3 >= 4 4x1 - 2x2 - 3x3 = -6 x1 <= 0 x2 >= 0 x3 自由 你可以使用线性规划求解器（如scipy.optimize.linprog）来求解这个问题，然后得到最优解。请注意，这个问题可能会有...

已知线性规划 min -2x1+x2+x3+10x4 s.t. -x1+x2+x3+x4=20 2x1-x2+2x4=20 xj>=0,j=1,...,4. 通过线性规划的基本可行解确定最优解的方法，python编程实现它的最优解

prob += -2*x1 + x2 + x3 + 10*x4 # 添加约束条件 prob += -x1 + x2 + x3 + x4 == 20 prob += 2*x1 - x2 + 2*x4 == 20 # 求解问题 status = prob.solve() # 输出结果 print("最优解为:") print("x1 =", value(x1)...

已知线性规划：min -2x1+x2+x3+10x4 s.t. -x1+x2+x3+x4=20 2x1-x2+2x4=20 xj>=0,j=1,...,4.通过线性规划的基本可行解确定最优解的方法，python编程实现它的最优解。

problem += -2*x1 + x2 + x3 + 10*x4 # 定义约束条件 problem += -x1 + x2 + x3 + x4 == 20 problem += 2*x1 - x2 + 2*x4 == 20 # 求解问题 status = problem.solve() # 输出结果 print(f"最优解为：x1={x1.value...

min -2x1+x2+x3+10x4 s.t. -x1+x2+x3+x4= 20 2x1 -x2+2x4=20 x, ≥0, j =1,....4.通过线性规划的基本可行解确定最优解的方法，python编程实现它的最优解。不使用plup模块

max 2x1 - x2 + x3 - 10x4 s.t. x1 - x2 + x3 + x4 = 20 2x1 - x2 + 2x4 = 20 x1, x2, x3, x4 ≥ 0 然后，我们可以通过以下步骤来求解： - 将约束条件转化为矩阵形式，并加入人工变量得到初始表格。 - 选择一个...

min -2x1+x2+x3+10x4 s.t. -x1+x2+x3+x4= 20 2x1 -x2+2x4=20 x, ≥0, j =1,....4.利用Python或c++编程通过线性规划基本性质求出基本可行解再求最优解的方法，不使用单纯形法

目标函数：minimize -2*x1 + x2 + x3 + 10*x4 约束条件： - x1 + x2 + x3 + x4 = 20 - 2*x1 - x2 + 2*x4 = 20 - x1, x2, x3, x4 ≥ 0 然后，我们可以使用PuLP创建线性规划问题，并设置求解器为默认的CBC求解器： ...

min x1+2x2+3x3 st -2x1+x2+x3<=9 -3x1+x2+2x3>=4 4x1-2x2-3x3=-6 x1<=0 x2>=0 bounds x3 Free帮我求下这个问题的最有哦目标函数值

好的，让我帮您求解一下这个线性规划问题的最优解和目标函数值。 ...目标函数值 = 0 + 2(4) + 3(-1.5) = 5 所以，这个线性规划问题的最优解是 x1 = 0, x2 = 4, x3 = -1.5，目标函数的最小值是 5。
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