线性规划的定义和应用场景不用描述了,主要记一下跟单纯形方法相关的东西,记下来,免得又要从大量信息中筛取。一门学科,东西太多,先列点最本质 的东西,有需要的话以后再深入点,加个标号(1),
极点这个概念在单纯形方法里是很重要的,那就多花点笔墨在上面,做点引申。
如果有最优解,关心的是凸集。 我们来看一下凸集的广义的定义:
设集合S<=R(n维),若存在x1,x2<=S, 0<a <1, ax1 + (1-a)x2 <= S,则称S为凸集。其实来源于二维的情况,两点连线上的点仍然在集合内部,我们就认为图形是凸的。上面那个式子,以向量来看,改造一下形式,就清晰了。 a(x1-x2) + x2表示的就是两点之间的线段。
我们再提及一个概念,凸包:集合T<R(n)维的凸包是指所有包含T的凸集的交集,一个有限点集{x0, x1,...xm}(T?) <R的凸包通常为多胞形(polytope)。
非空凸集里不在两点连线线段中间的点称为极值点,简称极点,当然这是不严谨的说法。
多边形的定点,多面体的顶点,闭圆盘的边界点都是极点。
多面体S={x|Ax=b,x>=0}非空,则S必有极点。证明起来比较繁琐,我也没耐心消化下去了。
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单纯形方法的流程:
用单纯形法求解线性规划的前提是先将模型化为标准型。
Max z = CX
[Ax=b, x>=0]; 其中A(m*n)的秩为m,b>=0;
标准型 的特征:线性规划问题里的Max型,等式约束,非负约束 。
非标准型如何转化为标准:
(1)Min 型化为Max 型:
Min z = CX --->(加负号) Max z‘ = -CX(Min 型化为Max 型求解后,最优解不变,但最优值差负号。)
(2)不等式约束化为等式约束:加松弛变量
( 3 ) 当模型中有某变量 xk 没有非负要求, 称为自由变量 , 则可令
xk = xk′ − xk′′, xk′ , xk′′ ≥ 0 ,化为标准型。
(4)右端项< 0 i b 时,只需将等式或不等式两端同乘(-1) ,则等式或不等式右端项比
必大于零。
(5)对x ≤ 0 的情况,令x'= −x ,显然, x'≥ 0
基矩阵与基变量
基矩阵(简称基) :系数阵A 中的m 阶可逆子阵,记为B;其余部分称为非基矩阵,记为N。
基向量:基B 中的列;其余称非基向量。
基变量:与基向量Pj 对应的决策变量xj,记其组成的向量为XB;与非基向量对应的变量称非基变量,记其组成的向量为XN。
当A中的基取定后,不妨设B表示A中的前N列,则可记A = (B , N ),相应的X=(XB, XN)',约束中的AX= b可表示为(B , N )(XB, XN)' = (b), 即XB = B "b - B "N XN,这里用"表示求逆 。
当取XN=0时,有XB= B"b, X={B"b, 0}', X只是基本解,XB>=0,则X成为基本可行解。
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极点的代数特征:
给定非空集合S={x|Ax=b,x>=0}, A<=R(m*n), rank(A)=m,则下面三个集合相等:
(1) S的基本可行解集
(2){x|x<S,其中正分量对应的A中各列线性无关}
(3) S的极点集
换种说法,1,有可行解,就必然有基本可行解。2, 线性规划问题的基本可行解和对应可行区域的极点对应的。
根据基本可行解定义,正分量对应A中列构成的向量组线性无关;另一方面,可行解正分量对应的列向量组线性无关,则该向量组可扩展成S的一个可行基矩阵,此时相应的可行解也是基本解。后面一种换种说法,p1p2,..pk线性无关,则必存在k<=m,当k=m时,恰构成一个基,从而X=(x1,x2,.xk,0,...0)'是基本可行解。当k<m时,可从其余列向量中取出m-k个,与p1..pk构成最大线性无关组,对应解恰为X,根据定义也是基可行解。所以(1)=(2).我们只需要证明(2)=(3).
对于可行解x,不妨设其前p个分量为正数,其余为零。记向量xt = (x1,...xp)', 对应的子矩阵为At, 那么Atxt = b。如果把At看成p列向量的集合,也就是Epj' xt = bj。
先来看(3)<=(2),必要性设x是个极点,At中各列线性相关,那么就存在w<>0,使得At w=0,设y1=xt + iw, y2=xt - iw,不难看出存在充分小的正数i,使y1>=0, y2>=0,且At y1 = At xt = At y2 = b. 则向量(y1, 0)', (y2, 0)'<s,且xt = (y1 + y2) /2, 这与xt是极点矛盾。
再看(2)<=(3),充分性。设At中各列线性无关,但x不是极点,根据极点定义,S中存在不相等两点y1, y2>=0, 0<i<1, x = iy1 + (1 - i)y2,因为x中后n-p个分量为0, 那么y1和y2也同样,设 w = x - y1, w不全为0,则At x - At y1 = 0,意味着At是线性相关的,矛盾。
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最优值出现在极点处:
其实目标方程是一个超平面,我们假设使目标方程取极大值的点x0出现在可行区域内部,那么必然存在d>0,在可行区域内存在这样一个球体, X={x:|x-x0| < d}. 那么点x1 = x0 + d/2 * c/|c|
C'x1 = C'x0 + d/2 * |c| > C'x0 ,矛盾。
其实是先有极点是最优值,再发现极点的代数形式,然后才有基本解的定义 ,虽然书本上是本末倒置的顺序, ,不过那样推起来才严密嘛
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我们最终的问题是使目标方程值最大化或最小化。 怎么判定什么时候是极值?极点-基本可行解的形式是B"(逆矩阵)b, 如何在一个基本可行解的基础上改进至另一个基本可行解,我们想到了如果从一个B轻松转换到另一个B1。B毕竟是A的子矩阵而已,那么问题就转换成如果A(m*n)的列向量如果能用B来表示就方便了,那么就可以轻易的替换。
这里我们定义与aj(j=1,2...n)相关的列向量yj,当然yj是个m维的向量。 aj = Byj, 那么就可以把B看成是系数矩阵,做线性变换,把yj转换成aj.
为了不让复杂性掩盖真实的动机与道理 ,我们每次替换B中的一个列向量,并且认为当yr中有分量yrj != 0的时候,那么br就可以被aj所替代,不为零的时候表明aj与B线性相关,其实B中任一列都可以被替换(这里的假设条件是A的秩是m,即没有多余的条件,其实也就意味着线性变换是非退化(可逆)的),此时br可以替换成B中其余列与aj的线性表示,如br = (aj-k1b1-k2b2..)/br, 线性无关的就变成(b1, b2.., aj-k1b1-k2b2.., bm),线性变换又不改变向量间的线性关系,所以aj替换br后组成的新向量组同样也是一个基。要保证新基生成的基本解仍然是可行解,我们选择的时候要保证yrj>0,且xr/yrj = min {xi/yij} i=1..m, 求最小值的集合中yij>0,当然yij可以小于0. 具体的推导就不列了。大家有兴趣可以去这个网站 去看看,里面的pdf比较起来讲的比较详细。
回到判断极值的问题,新可行解xb1与上一个可行解xb2的目标方程差为
xr*(cj-zj) / yrj, 这里zj = CB' * B'' * aj
如果cj - zj >0,就表明新解更优,非退化解,xr在基B时对应的肯定是非零的。
如果对所有的cj - zj>=0,那么一定就达到最优解了,
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