线性规划(1)

news2024/11/5 12:06:21

基础

基础概念

M i n i m i z e   ( z = 3 x + 2 y )   s u b j e c t   t o : x + 2 y ≥ 4 2 x − y ≤ 2 x ≥ 0 y ≥ 0 Minimize\ (z = 3x + 2y)\ subject\ to: \\ \begin{align*} x + 2y &\geq 4\\ 2x - y &\leq 2\\ x &\geq 0\\ y &\geq 0 \end{align*} Minimize (z=3x+2y) subject to:x+2y2xyxy4200

上面的minimize部分叫做目标函数
使用上面不等式约束的范围中的值进行,叫做feasible solution
例如上面的x, y, z取1,1,4就是一个feasible solution
所有feasible solution的集合叫做feasible region
如果一个feasible solution得到了一个目标函数的最优值,那么叫做optimal solution

没有解的称之为no feasible solution,比如要求 x ≥ 1 , x ≤ 0 x \ge 1, x \leq 0 x1,x0,这种问题也称之为infeasible。

线性规划理论基础

如果可以使用线性规划求解,那么下面的几个条件会满足其中一个:

LP is infeasible

LP is unbounded

LP has an optimal solution

如果是infeasible,那么就不可能是unbounded的,同样也不会有optimal solution。
如果是一个feasible solution,那么就不可能是infeasible,也不会有optimal solution

既不是infeasible 也不会unbounded,那么就有可能一个optimal solution

一个极端的例子

M i n i m i z e   ( e − x )   s u b j e c t   t o : x ≥ 0 Minimize\ (e^{-x})\ subject\ to: \\ \begin{align*} x &\geq 0\\ \end{align*} Minimize (ex) subject to:x0
上面的问题不是infeasible,也不是unbounded,但是0永远也得不到,无法取得最优值。

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