论文研究 在LP问题中定位绑定约束

在这项工作中，提出了一种用于确定一般线性最大化问题的约束条件的新方法。新方法仅在通过简单矢量运算确定的点上使用目标函数值，因此计算成本不及矩阵操作和/或求逆的相应成本。该方法使用了最近提出的用于解决此类问题的概念：每个约束的平均值。与类似类单纯形方法相比，绑定约束的识别降低了问题的复杂性和范围，从而导致计算成本的显着降低。这种新方法在处理非常大的线性规划（LP）问题时非常有用，在线性规划（LP）问题中，只有相对较小比例的约束在最佳解决方案上具有约束力，就像在许多运输，管理和经济问题中一样，因为它减小了线性规划的大小。问题。该方法已在大量LP问题中实施和测试。在没有多余约束的LP问题