1. Пакет решения задач линейной оптимизации simplex Урок 16. Обзор пакетов специального назначения

Пакет решения задач линейной оптимизации simplex

Обзор средств пакета

Задачи линейной оптимизации важны как в фундаментальных, так и в прикладных приложениях математики. В пакете simplex имеется небольшой, но достаточно представительный набор функций и определений для решения таких задач:

> with(simplex);

Warning, the protected names maximize and minimize have been redefined and unprotected

[basis, convexhull, cterm, deftne_zero, display, dual,feasible, maximize, minimize,pivot, pivoteqn, pivotvar, ratio, setup, standardize ]

Приведем краткое назначение этих функций:

• basis — возврат списка основных переменных для множества линейных уравнений;

• convexhull— вычисление выпуклой оболочки для набора точек;

• cterm — задание констант для системы уравнений или неравенств;

• define_zero — определение наименьшего значения, принимаемого за ноль (по

• умолчанию увязано со значением системной переменной Digits);

• display — вывод системы уравнений или неравенств в матричной форме;

• dual — выдача сопряженных выражений; ,

• equality — параметр для функции convert, указывающий на эквивалентность;

• feasible — выяснение возможности решения заданной задачи:

• maximize — вычисление максимума функции;

• minimize — вычисление минимума функции;

• pivot — создание новой системы уравнений с заданным главным элементом;

• pivoteqn — выдача подсистемы уравнений для заданного главного элемента;

• pivotvar — выдача переменных с положительными коэффициентами в целевой функции;

• ratio — выдача отношений для определения наиболее жесткого ограничения;

• setup — задание системы линейных уравнений;

• standardize — приведение заданной системы уравнений или неравенств к стандартной форме неравенств типа «меньше или равно».