单纯形算法 使用python编程语言通过矩阵运算编程来实现单纯形算法。 1.建立模型后输入数据列出初始单纯形表 将线性规划问题转化为标准型，求minz转化为求max-z 以下图为例 初始化 import numpy as np class Simplex(object): #构造函数（初始化函数） def __init__(self,z,B,bound): self.X_count=len(z) #变量个数 self.b_count=len(bound) #约束条件个数 self.z=z

对偶单纯形法的计算解析，吕秀杰，马申，解线性规划的单纯形法的思路是：对原问题的一个基可行解，判断是否所有检验数cj-zj≤0（j=1，2，……，n）。若是，又基变量中无非零�

⑶对偶原理(定理1-5.2)： 令A(P1,P2,…,Pn) 、B(P1,P2,…,Pn)是只含有 联结词、∨、∧的命题公式，则如果 A(P1,P2,…,Pn)B(P1,P2,…,Pn) 则 A*(P1,P2,…,Pn)B*(P1,P2,…, Pn) 证明：因为 A(P1,P2,…,Pn)B(P1,P2,…,Pn) 故 A(P1,P2,…,Pn)B(P1,P2,…,Pn) 而 A(P1,P2,…,Pn)A*(P1,P2,…,Pn) B(P1,P2,…,Pn)B*(P1,P2,…,Pn) 故 A*(P1,P2,…,Pn) B*(P1,P2,…,Pn) 所以 A*(P1,P2,…,Pn)  B*(P1, P2,…, Pn)

运筹学课程总结之后绘制的思维导图

运筹学课程总结之后绘制的思维导图

应用拉格朗日对偶问题的次梯度技术求解**无容量设施选址问题**

matlab终止以下代码 何昊天10月、11月工作汇报 论文题目：求解二次规划问题的基于LVI的原-对偶神经网络FPGA设计和实现 论文作者：袁银娟 论文链接： 基于LVI（Linear Variational Inequalities）的原-对偶神经网络（Primal-Dual Neural Network，PDNN）可以用来求解线性规划和同时含有等式约束、不等式约束和界限约束（激活函数fuction分段线性）的二次规划问题。PDNN实质上是一类RNN（Recurrent Neural Network），并对PDNN网络在纯FPGA上的实现做出贡献。 目录 [TOC] 一、网络设计 二次规划问题的标准形式为：（W为半正定型） $$ minimize\qquad x^TWx/2+q^Tx;\ subject\ to\qquad Jx=d, Ax\leq b,\varepsilon^-\leq x\leq \varepsilon^+ \tag{1} $$ 经原文推导，一般二次规划问题可以转化为基于LVI的 原-对偶神经网络动态方程： $$ \dot{y}=\gamma(1+H^T)\le

Google 研究科学家Mathieu Blondel在PSL大学的“机器学习的对偶性”课程材料。主题包括共轭函数，平滑技术，Fenchel对偶性，Fenchel-Young损失和块对偶坐标上升算法。

ROF模型的Chambolle对偶算法,在图像去噪方面非常好

动态避障的matlab代码集中规划 使用模型预测控制 (MPC) 执行基于优化的多车道车辆排的编队和重新配置。 车辆（动态障碍物）之间的碰撞避免约束以及道路上的静态障碍物使用强对偶理论建模。 该公式允许在狭窄环境中进行运动规划和避障。 可以找到描述该理论的论文。 运行代码的要求是用于非线性优化的 MATLAB、YALMIP 和 IPOPT 求解器。 例子 避障场景 排重组方案