运筹学大m法maxz=2x 3x-5x

对的设第一个为X以后依次为X+1X+2X+3那么这个是X(X+1)(X+2)(X+3)+1=(X²+3X)(X²+3X+2)+1=(X²+3X+1)²因为X为自

两边开方得：|√3x|=|(8-t)/2|当t8时,√3x=(t-8)/2x=√3(t-8)/6

大M法和两阶段法同属于人工变量法,针对线性规划问题中约束条件是大于等于形式的情况,不能直接找到初始基可行解（单位矩阵）,采用人造基的方法.对偶单纯形法是在原问题的初始解不一定是基可行解的情况下,利用对

根据题意：（-4）X3=3-4-1=-74，然后再计算（-74）X（-2）=-2- 74-1=-2×（-47）-1=87-1=17．

2*（-3）=2²+2x2x(-3)=4-12=-82*x=2推出2²+2x2xX=2化简4X=-2X=-1/2（-2)*(1*x)=x+9推出（-2）²+2x（-2）x

因为M假设为一个极在的正数,所以我们求MAX时,则需要减去M乘以人工变量,如果这个人工变量为非零,则不可能求到最大值,因为MAXZ=（目标函数）-M*人工变量；只有在人工变量取得零时,则可求得最大值；

实例就是举个现实中的例子呀.你随便举个公司项目的例子,编一点数据,就行了.运筹学乐观法决策就是面对一个不确定决策,对于可供选择的每一个方案,都取该方案可能带来的最大效益值作为这个方案的效益.然后再通过

可用最小二乘法,或者用精确求值

QQ详谈.

收集的一个小故事,摘自北大ukim写的的《数学牛人们的轶事》被大家称为线性规划之父的Dantzig(丹齐克),据说,一次上课,Dantzig迟到了,仰头看去,黑板上留了几个题目,他就抄了一下,回家后埋

你看第三列,是不是已经有了一个100,要构成单位矩阵还差：0010011分别在第二和第三行,所以只需要对第2,3个约束条件引入人工变量,要看插几个,就看解答这道题的基向量是多少维,再减去已有单位向量的

3*(1x2+2x3+3x4+...+99x100)=3*1/3*(1x2x3-0x1x2+2x3x4-1x2x3+3x4x5-2x3x4+99x100x101-98x99x100)=99x100x1

把x=0代入分式方程x3x-7+a3-2x=1得a3=1，∴a=3．故答案为3．

minZ=4x1+3x2+Mx6+Mx7+Mx82x1+0.5x2-x3+x6=10x1-x4+x7=2x1+x2-x6+x8=8xj≥0再问：M前该用减号再答：因为是求min，M前应该是加号。

1.=2y1-5y'2>=3y1+y'2>=-5y1无限制,y2>=02.

吴祈宗版的运筹学大M法应该与清华版的类似,方法是共通的.所以以下以清华版为例.建议楼主以后碰到看不懂的可以多参照几本书.它们的解释会有差别的.在一个线性规划问题的约束条件中加进人工变量后,要求人工变量

其实,任何一个大于2的检验数对应的非基本变量都可选作为进基变量,通常选择检验数最大的那一个（对于目标函数极大化问题）

加几个松弛变量,列出出是单纯性表,然后经过数次迭代之后便可以求出,这个算法在运筹学的书上都有,很基本的一个算法；如果可以不要步骤,那就简单了,用lindo软件,可以轻松搞定

M实际上是指一个惩罚因子,是加在目标函数内的MAX加上-MXnmin加上MXn也就是说只要这个人工变量有取值那么目标函数永远达不到最优解,因为这个Xn是人工变量是虚拟的为了方便求出初始可行解加上的所以

令y1=x1-1y2=x2-2y3=x3-3化为标准型maxz=y1+6y2+4y3+25-y1+2y2+2y3+y4=44y1-4y2+y3+y5=21y1+2y2+y3+y6=9y1,y2,y3>