Cтраница 2
Согласно этой теореме решение матричных игр в смешанных стратегиях сводится к решению некоторых частного вида двойственных задач линейного программирования и, значит, может быть получено методами линейного программирования. Однако, и обратно, любая задача линейного программирования может быть сведена к решению некоторой матричной игры. [16]
Первое из них справедливо для любой задачи линейного программирования и состоит в следующем. [17]
Те читатели, которые интересуются исключительно решением какой-то конкретной задачи линейного программирования, могут спокойно пропустить эту главу и сразу перейти к следующей. Практически мы в состоянии решить почти любую задачу линейного программирования. Существуют вычислительные методы, которые позволяют решать вручную не очень громоздкие задачи. Даже в случае больших ( и не очень больших) задач те же самые вычислительные методы вместе с электронно-вычислительными машинами составляют тот материал, из которого куется главное оружие аналитика. Первое, чему обучаются вычислительные машины после того, как они освоят основные арифметические действия, - это решение задач линейного программирования. [18]
Конечно, нужно обратить некоторое внимание на характер математического аппарата, который может быть привлечен для моделирования. Например, как хорошо известно, любая задача линейного программирования, сформулированная алгебраически, соответствует определенной нелинейной задаче. [19]
РАЗРЕШАЮЩИХ МНОЖИТЕЛЕЙ МЕТОД - один из методов линейного программирования, разработанный в 1939 сов. Является универсальным методом, применимым для решения любых задач линейного программирования. Данцигом в основу известного симплексного метода линейного программирования, разработанного на десятилетие позднее. [20]
Пакет LMI Control предназначен для решения задач выпуклой оптимизации при проектировании устойчивых систем управления и обеспечивает интегрированную среду для постановки и решения задач линейного программирования. Предназначенный первоначально для проектирования систем управления, пакет позволяет решать любые задачи линейного программирования практически в любой сфере деятельности, где такие задачи возникают. [21]
Далее, в любой задаче линейного программирования множество допустимых векторов ( удовлетворяющих соответствующей системе линейных уравнений и неравенств) также является выпуклым. [22]
Геометрический смысл симплексного метода состоит в том, что осуществляется последовательный переход от одной вершины многогранника ограничений к другой, соседней, в которой линейная функция принимает значение не худшее, чем в предыдущей. Эта процедура продолжается до тех пор, пока не будет найдено оптимальное решение. Симплексный метод, позволяющий решать любую задачу линейного программирования, универсален. [23]
ЛИБО предполагалось, что xtj должны быть целыми ( мы не в состоянии перевезти 33 / 4 холодильника. Можно строго показать, что если количество фабрик и магазинов выражается целыми числами, то и сама транспортная задача будет допускать оптимальное решение в целых числах. Разумеется, утверждать, что так будет всегда, в любой задаче линейного программирования, нельзя. Возможность решения транспортной задачи в целых числах обусловлена особой структурой уравнений соответствующей ей математической модели. [24]