Пакет решения задач линейной оптимизации simplex
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».
